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“Hadoop 技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce 的架构 设计和实现原理”进行了极为详细的分析。本书由 Hadoop 领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了 MapReduce 的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了 RPC 框架、客户端、JobTracker、 TaskTracker 和 Task 等 MapReduce 运行时环境的架构设计与实现原理，最后从实际应用的角度深入讲 解了 Hadoop 的性能优化、安全机制、多用户作业调度器和下一代 MapReduce 框架等高级主题和内容。 本书适合 Hadoop 的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。
为什么要写这本书
突然之间，大数据一下子就“火”了，开源软件 Hadoop 也因此水涨船高。得益于 一些国际领先厂商，尤其是 FaceBook、Yahoo ！以及阿里巴巴等互联网巨头的现身说法， Hadoop 被看成大数据分析的“神器”。IDC 在对中国未来几年的预测中就专门提到了大 数据，其认为未来几年，会有越来越多的企业级用户试水大数据平台和应用，而这之中， Hadoop 将成为最耀眼的“明星”。 尽管 Hadoop 整个生态系统是开源的，但是，由于它包含的软件种类过多，且版本升 级过快，大部分公司，尤其是一些中小型公司，难以在有限的时间内快速掌握 Hadoop 蕴 含的价值。此外，Hadoop 自身版本的多样化也给很多研发人员带来了很大的学习负担。 尽管当前市面上已有很多参考书籍，比如《Hadoop: The Definitive Guide》、《Hadoop in Action》、《Pro Hadoop》、《Hadoop Operations》等，但是，至今还没有一本书能够深入地剖 析 Hadoop 内部的实现细节，比如 JobTracker 实现、作业调度器实现等。也正因如此，很多 Hadoop 初学者和研发人员只能参考网络上一些零星的源代码分析的文章，自己一点一点地 阅读源代码，缓慢地学习 Hadoop。而本书正是为了解决以上各种问题而编写的，它是国内 第一本深入剖析 Hadoop 内部实现细节的书籍。 本书以 Hadoop 1.0 为基础，深入剖析了 Hadoop MapReduce 中各个组件的实现细节， 包括 RPC 框架、JobTracker 实现、TaskTracker 实现、Task 实现和作业调度器实现等。书 中不仅详细介绍了 MapReduce 各个组件的内部实现原理，而且结合源代码进行了深入的剖析，使读者可以快速全面地掌握 Hadoop MapReduce 设计原理和实现细节。
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Hadoop技术内幕：深入理解MapReduce架构设计与实现原理
如何阅读本书
本书分为四大部分（不包括附录）： 第一部分为基础篇，简单地介绍 Hadoop 的阅读环境搭建和基本设计架构，帮助读者了 解一些基础背景知识。 第二部分为 MapReduce 编程模型篇，着重讲解 MapReduce 编程接口，主要包括两套 编程接口，分别是旧 API 和新 API。 第三部分为 MapReduce 核心设计篇，主要讲解 Hadoop MapReduce 的运行时环境，包 括 RPC 框架、客户端、JobTracker、TaskTracker 和 Task 等内部实现细节。
第四部分为 MapReduce 高级篇，主要讲解 Hadoop MapReduce 中的一些高级特性和未 来发展趋势，包括多用户作业调度器、安全机制和下一代 MapReduce 框架等。 另外，本书最后还添加了几个附录 ：附录 A 为安装 Hadoop 过程中可能存在的问题及 解决方案 ；附录 B 为 Hadoop 默认 HTTP 端口号以及 HTTP 地址。参考资料中包括了本书 写作过程中参考的书籍、论文、Hadoop Jira 和网络资源。 如果你是一名经验丰富的资深用户，能够理解 Hadoop 的相关基础知识和使用技巧，那 么你可以直接阅读第三部分和第四部分。但是，如果你是一名初学者，请一定从第 1 章的 基础理论知识开始学习。
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