Hadoop书籍和网络资源介绍

本文介绍Hadoop Core（MapReduce和HDFS）相关的书籍和网络资源。

【Hadoop书籍】

这些书均可以从http://ishare.iask.sina.com.cn/上下载电子版，有些书籍是作者主动开源的，另外一些是不劳而获者上传的，可用于学习，但不要盗印。

（0）Hadoop技术内幕:深入解析YARN架构设计与实现原理

从原理和源代码角度深入剖析Hadoop YARN（Hadoop 2.0新增的系统）内部设计原理，该书具体介绍参考：http://hadoop123.com/。

（1）Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理

从源代码角度深入剖析Hadoop MapReduce内部设计原理，该书具体介绍参考：http://hadoop123.com/，该书的亚马逊购买网址是http://t.cn/zT8FxJH。该书的姊妹篇是《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》，同样可在亚马逊等网站上购买，链接是：亚马逊购买链接。

（2） Hadoop: The Definitive Guide

http://book.douban.com/subject/3220004/

Hadoop权威指南，涉及知识面非常全面的一本书，介绍了Hadoop生态系统中的各个软件，包括HDFS,MapReduce，Hive，Hbase等。截至2013年1月，该书已经出了第三版，在该版本中，添加了少量的YARN相关内容。

（3）Hadoop Operations

http://book.douban.com/subject/17458570/

这是一本Hadoop运维方面的书籍，由Cloudera员工操手，介绍了Hadoop集群从硬件选型到软件配置等方面需考虑的因素，这本书不仅介绍了Hadoop 1.0的安装和部署方法，也介绍而来最新的YARN和HDFS Federation的部署方法。个人认为，这本书是运维人员必看的书籍。

（4） Hadoop in Action

http://book.douban.com/subject/4049942/

该书属于MapReduce应用程序开发类书籍，它介绍了几种MapReduce应用程序开发方法，包括Java、Hadoop Streaming和Hadoop pipes，此外，还介绍了面向SQL和脚本语言的Hive和Pig。

（5）Pro Hadoop

http://book.douban.com/subject/3529886/

该书与Hadoop In Action类似，但涉及内容更全面，更详细，它不仅介绍了MapReduce应用程序开发方法，还给出了各种应用实例，详细介绍了各种调试方法，HDFS使用和运维等知识等。

（6）Hadoop in Practice

http://book.douban.com/subject/10748575/

该书籍是一线工程师编写的，出发点与以上几本书不同，它重在解决更加实际的问题，比如如何将数据移入或者移出HDFS，如果利用MapReduce思想解决各种问题等。

（7）MapReduce Design Patterns

http://book.douban.com/subject/11229683/

MapReduce设计模式，将MapReduce运算符抽象成设计模式，以便能够重用。

如果你想更准确地学习Hadoop知识，请一定要阅读英文原著，国内翻译的Hadoop图书是一塌糊涂。另外，国内也有人写了一些Hadoop书籍，比如《实战Hadoop：开启通向云计算的捷径》，《高可用性的HDFS：Hadoop分布式文件系统深度实践（配光盘）》，《Hadoop实战》等，这些书均可以在京东、当当、亚马逊等网站上买到，有兴趣的读者可以阅读一下。

【Hadoop网络资源】

（1）Cloudera Blog：http://blog.cloudera.com/

（2）Hortonworks Blog：http://hortonworks.com/blog/

（3）Apache Hadoop：http://hadoop.apache.org/

（4）Hadoop jira：https://issues.apache.org/jira/browse/YARN

https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP

https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS

https://issues.apache.org/jira/browse/MAPREDUCE

（5） Hadoop wiki：http://wiki.apache.org/hadoop/

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