董西成，资深大数据技术实践者和研究者，对大数据基础架构有非常深刻的认识和理解，有着丰富的实践经验。熟悉常见的开源大数据解决方案，包括Hadoop和spark生态系统等，擅长底层分布式系统的优化和开发。撰写了大量Hadoop和spark等大数据相关的技术文章并分享在自己的博客上，由于文章技术含量高，所以非常受欢迎。出版有大数据领域负有盛名的专著：《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》和《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》。
大数据技术体系详解：原理、架构与实践
董西成
评分 7.6分
Hadoop技术内幕
评分 8.0分
本书从应用角度系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类YARN的开源资源管理系统（Corona和Mesos）；从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算框架的实现细节。 全书共四部分13章：第一部分（第1~2章）主要介绍了如
评分 8.4分
《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代
