大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于推荐hadoop书籍的问题，于是小编就整理了3个相关介绍推荐hadoop书籍的解答，让我们一起看看吧。
mapreduce编程写哪位作者的书最受欢迎？
mapreduce编程书籍推荐一：《MapReduce设计模式》 将各种有价值的MapReduce设计模式汇集在一起，形成一本独特的合集，可以帮读者节省大量的时间和精力，无论读者身处哪个领域，使用哪种编程语言，使用什么开发框架。 书中对每一种模式都会详细解释其使用的上下文、可能存在的陷阱及使用的注意事项，以帮助读者在对大数据问题架构建模时避免常见的设计错误。本书还提供了MapReduce的一个完整综述，解释其起源和实现，并说明设计模式如此重要的原因。书中的所有示例代码都是基于Hadoop平台编写的。 mapreduce编程书籍推荐二：《Hadoop MapReduce实战手册》
为什么说Hadoop是一个生态系统？
目前经过多年的发展，Hadoop已经形成了一个比较成熟的生态系统，原因主要集中在三个方面，其一是Hadoop自身已经构建起了一整套解决方案；其二是Hadoop自身能够完成价值增量；其三是Hadoop为大数据技术体系奠定了一定的基础。
虽然Hadoop本身是一个开源框架，但是围绕Hadoop平台已经打造了一整套解决方案，这些解决方案涉及到数据的存储（HDFS）、分布式计算、数据同步、数据查询、数据分析、数据呈现等一系列内容，可以说当前的Hadoop平台已经比较完善了。
虽然Hadoop自身是非商业系统，但是Hadoop平台目前的落地应用案例已经比较多了，而且能够为用户形成价值增量，这是Hadoop形成自身生态的关键点。目前基于Hadoop的大数据应用开发已经遍布多个行业领域，涉及到金融、医疗、交通等。
目前行业领域内有不少商用的大数据平台正是基于Hadoop打造的，这也在一定程度上说明了Hadoop平台的稳定性和扩展性都是比较强的，而且基于Hadoop平台打造的大数据应用产品也可以广泛部署在其他商业大数据平台上，这使得Hadoop已经成为了一种大数据开发领域的标准，这进一步巩固了Hadoop的应用地位。
虽然目前Hadoop得到了广泛的应用，而且Hadoop生态也越来越完善，但是Hadoop自身的可用性也有待提高，毕竟对于行业企业来说，直接***用Hadoop作为大数据平台还是相对比较麻烦，对于开发人员的要求也相对比较高。相比于Hadoop来说，Spark平台要更“轻”一些，所以目前很多大数据应用也会更倾向于***用Spark平台。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
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Hadoop 本身是一款开源大数据组件，它包括三个部分：MapReduce计算模型、HDFS 分布式文件系统、Yarn ***管理系统。像现在其他 Hadoop 相关的大数据组件，比如HBase、Hive等，因为这些组件底层其实还是依赖 Hadoop 系统的功能模块来进行实现的，没有完全脱离于 Hadoop 系统单独形成一个开源组件。所以整体 Hadoop 生态系统包含很多大数据组件。
比如像 HBase NoSQL 数据库的实现，最底层是以 HFile 文件进行存储，而 HFile 文件是在 HDFS 上面进行存储。HBase 整体上理解可以认为是一个基于 Hadoop HDFS 分布式文件系统的一个数据库。使用 HDFS 分布式文件系统进行存储时，因为 HDFS 本身具有分区容错性，同时HDFS 文件系统是分布式的，未来在机器扩容时，也非常方便。
现在其实也有很多分布式计算引擎也属于 Hadoop 生态系统，比如 Spark ,Storm等。公司其实为了大数据技术的收敛，一般都会统一来使用 Yarn ***管理器来管理和调度集群的***，而很多 Spark 任务、Storm 任务也支持在 Yarn 上面进行运行，而 Yarn ***管理器又属于 Hadoop 本身的一个模块，所以它们属于 Hadoop 生态系统的一员。
虽然 Hadoop 生态系统有很多大数据组件，但是新人在学习入门的时候，我建议还是先从 Hadoop 底层的原理和 Hadoop API 的使用进行入手，先去了解一下 Hadoop 到底是一个什么样的大数据组件，它包含了哪些，它的功能是什么等等。我建议可以先从《Hadoop权威指南》这本书开始看起。
如果书确实看不懂的话，可以去网上看一些 Hadoop 的技术博客，有些技术博客比书本要讲解的清楚，同时，你也可以从网上下载 Hadoop 相关的视频来进行学习，想入门大数据的朋友，我推荐先从 Hadoop 入手。
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大学被数据科学与大数据技术录取了，有什么推荐的书吗？
谢谢邀请，首先恭喜题主被录取。
近几年，随着互联网快速发展，大数据产业也得以快速发展。以前的时候，大数据只是作为一个研究生阶段的研究方向，而最近几年许多高校在本科阶段已经开设数据科学与大数据技术专业了，并且这一趋势还在变大。但是归根到底，数据科学与大数据技术还是属于计算机领域的一个分支，要想在大数据方向学有所成们还是要先具备良好的计算机思维，打下良好的计算机基础。
《数据结构》这门课程是计算机软件这类专业的必修课，是形成良好的计算机思维的先行课。书中关于二叉树、图、排序、选择、存储等的算法不论是以后从事计算机领域的哪一个方向，都具有重要的作用。例如在大数据方向就有这样一个案例场景，就是从亿级用户中找到最典型的那个值，比如一个最大的数。那么就可能是经过分布式服务器的部署后，***用推排序算法来取目标值，当然这里借助J***a或Python等语言来实现。针对大数据方向进行海量数据的处理，不论是Spark还是Hadoop生态圈，数据结构算法都具有很强的实践意义，这里不再一一论述。
《计算机组成原理》和《操作系统》是讲计算机硬件系统结构与内部存储等方面的学科。学好这两门课程，将对计算机工作的底层原理理解的很透彻，对后期数据科学与大数据方向在存储优化、节省内存等方面的实践具有重要意义。
《计算机网络》顾名思义描述计算机中有关网络的概念和应用。尤其是要学好书中的关于TCP、UDP等部分的描述。在后期海量数据处理过程中，不同服务器的之间数据的传输、调配以及网络模型的优化都需要这部分[_a***_]。
这四门课程基本上是计算机类相关专业的专业基础课，也是找工作面试、考研的专业课，同时还有利于为学习数据科学与大数据专业打下良好的基础。因此值得推荐。
到此，以上就是小编对于推荐hadoop书籍的问题就介绍到这了，希望介绍关于推荐hadoop书籍的3点解答对大家有用。
