Hadoop MapReduce性能优化 豆 0.0分

资源最后更新于 2020-03-29 02:51:36

作者：〔法〕卡勒德·坦尼尔

译者：范欢动

出版社：出版社人民邮电出版社

出版日期：2015-03

ISBN：9787115381279

文件格式： pdf

标签： 编程 程序设计 大数据 Hadoop 性能优化 MapReduce

简介· · · · · ·

大数据时代，MapReduce的重要性不言而喻。Hadoop作为MapReduce框架的一个实现，受到业界广泛的认同，并被广泛部署和应用。尽管Hadoop为数据开发工程师入门和编程提供了极大便利，但构造一个真正满足性能要求的MapReduce程序并不简单。数据量巨大是大数据工作的现实问题，而对低响应时间的要求则时常困扰着数据开发工程师。本书采用原理与实践相结合的方式，通过原理讲解影响MapReduce性能的因素，透过实例一步步地教读者如何发现性能瓶颈并消除瓶颈，如何识别系统薄弱环节并改善薄弱环节，讲解过程中融合了作者在优化实践过程中积累的丰富经验，具有很强的针对性。读完本书，能让读者对Hadoop具有更强的驾驭能力，从而构造出性能最优的MapReduce程序。Hadoop性能问题既是程序层面的问题，也是系统层面的问题。本书既覆盖了系统层面的优化又覆盖了程序层面的优化，非常适合Hadoop管理员和有经验的数据开发工程师阅读。对于初学者，本书第1章也作了必要的技术铺垫，避免对后面章节的理解产生梯度。Khaled Tannirhas从1980年开始从事计算机相关工作。他是微软认证的开发人员（MCSD），他在领导软件解决方案的开发和实施以及技术演说方面，拥有20多年技术经验。如今，他是一名独立IT咨询师，并在法国、加拿大的许多大公司担任基础设施工程师、高级研发工程师、企业/解决方案架构师等职务。他在Microsoft .NET、Microsoft服务器系统、Oracle Java技术等领域拥有丰富的经验，并且熟练驾驭在线和离线应用系统设计、系统转换以及多语言的互联网/桌面应用程序开发。Khaled Tnnirhas总是热衷于探索和学习新的技术，并基于这些技术在法国、北美、中东等地区寻求商机。他现在拥有一个IT电子实验室，实验室中配备了很多服务器、监控器、开源电子板（如Arduino、Netduino、RaspBerry Pi和.Net Gadgeteer），还有一些装有Windows Phone、Android和iOS操作系统的智能设备。2012年，他协助组织并出席了法国波尔多大学的复杂数据挖掘国际论坛——EGC 2012。他还是《RavenDB 2.x Beginner’s Guide》一书的作者。译者简介范欢动 信息技术领域的一名老兵。1994年获得电力系统及其自动化专业学士学位。1997年获得信号与信息处理专业硕士学位。兴趣广泛，涉及技术领域和非技术领域，但大多浅尝辄止。参与过航天、通信、电子出版和金融领域的信息处理、软件架构与开发，以第一作者或合作者身份拥有三项实用新型专利，并获得第十八届北京市优秀青年工程师称号。曾在佳讯飞鸿电气股份有限公司、英国雅讯（xarios）北京代表处、博云科技等公司担任产品技术总监。目前，终于把全部的兴趣聚焦到了数据分析，尤其是大数据分析上，主要目标是利用数据分析手段发现模式，从而降低决策风险、改善产业价值链。冀望在大数据时代与读者一起学习并分享大数据相关技术，共同发掘大数据带来的价值。