本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供 了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。