本书是您纵情享用数据之美的得力助手。作为处理海量数据集的理想工具，Apache Hadoop架构是MapReduce算法的一种开源应用，是Google(谷歌)开创其帝国的重要基石。本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。.
本书完全通过案例学习来展示如何用Hadoop解决特殊问题，它将帮助您：
使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储海量数据集，通过MapReduce对这些数据集运行分布式计算..
熟悉Hadoop的数据和I/O构件，用于压缩、数据集成、序列化和持久处理
洞悉编写MapReduce实际应用程序时常见陷阱和高级特性
设计、构建和管理专用的Hadoop集群或在云上运行Hadoop
使用Pig这种高级的查询语言来处理大规模数据
利用HBase这个Hadoop数据库来处理结构化和半结构化数据
学习Zookeeper，这是一个用于构建分布式系统的协作原语工具箱
如果您拥有海量数据，无论是GB级还是PB级，Hadoop都是完美的选择。本书是这方面最全面的参考。
具体描述
读后感
买了第一版，时间太紧，没来得及看，后来出了个号称修订升级的第二版，毫不犹豫又买了，后来听说第二版比第一版翻译得好，心中窃喜，再后来看了第二版，我震惊了，我TM就是一傻子，放着好好的英文版不看，赶什么时髦买中文版呢。在这个神奇的国度，牛奶里放的是三聚氰胺，火腿...
评分很多地方翻译的不行，需要对照英文看才能明白。。。不过对于快速学习，仍然是不错的选择。建议译者看看每部分内容的重要性，不重要的瞎翻翻就算了，重要的部分还是好好花点功夫，不要本末倒置了。比如第三章的数据流部分，这么经典的地方居然被翻译烂的一塌糊涂。不知道译者会...
评分参加豆瓣China-pub抽奖，比较幸运的得到这本Hadoop权威指南中文第二版，拿来与第一版相比，发现新加入了Hive和Sqoop章节，译文质量也提高了不少，并且保留了英文索引。 这本书对Hadoop的介绍还算全面，有实践冲动的朋友基本可以拿着书、配合Google百度马上实现梦想。个人感觉“...
评分 评分详见：http://www.cnblogs.com/aprilrain/archive/2013/03/07/2947664.html
用户评价
只看了关于MapReduce和HDFS的部分，翻译的很是粗糙，其实如果只是想了解基本原理和架构的话，看看Google关于MapReduce、GFS和BigTable的论文就可以了。这本书中实践性的东西太多了，关于理论的部分反而显得弱了。
评分内容应该给四星半，但是翻译以及排版上的错误百出啊
评分翻译实在不敢恭维
评分没有应用场景需求，所以没有动力精读，大概了解了一下
评分这版翻译不行，看的第二版，学习中
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