内容简介:
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架，在大数据处理中应用非常广泛。MapReduce是一种编程模型。Hadoop正是以MapReduce作为核心编程模型的。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》比较系统地介绍了新一代MapReduce 2.0的理论体系、架构和程序设计方法。全书分为10章，系统地介绍了HDFS存储系统，Hadoop的文件I/O系统，MapReduce 2.0的框架结构和源码分析，MapReduce 2.0的配置与测试，MapReduce 2.0运行流程，MapReduce 2.0高级程序设计以及相关特性等内容。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》最后部分介绍了数据挖掘的初步知识，以及不同应用类型的MapReduce 2.0编程实战。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》强调理论联系实际，帮助读者在掌握MapReduce 2.0基本知识和特性的基础上，培养实际编程和解决大数据处理相关问题的能力。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》可作为学习MapReduce 2.0的源码、MapReduce 2.0程序设计、数据挖掘、机器学习等相关内容的程序设计人员的培训和自学读物，也可以作为高等院校相关专业的教学辅导书。
