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[法] 卡勒德·坦尼尔（Khaled Tannir） 著，范欢动 译

图书标签:

• Hadoop
• MapReduce
• 性能优化
• 大数据
• 分布式计算
• 数据处理
• 集群
• 调优
• JVM
• 内存管理
• IO优化

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115381279

版次：1

商品编码：11657074

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：90

正文语种：中文

编辑推荐

　　《Hadoop MapReduce性能优化》详细描述了Hadoop MapReduce作业性能的优化过程。书中通过大量清晰而实用的步骤，帮助读者充分利用集群的节点资源。
　　《Hadoop MapReduce性能优化》从MapReduce工作原理以及影响MapReduce性能的因素出发，让读者对Hadoop性能指标以及几个性能工具有大致的了解。接下来，本书探索了性能计数器，帮读者判断资源瓶颈、检查集群的健康状况、量化Hadoop集群并学习常用的性能调优手段。读者还会学到通过对map和reduce任务进行性能分析并使用Combiner和压缩技术对map和reduce任务进行性能优化。
　　以Hadoop集群的实践和建议结尾，讲述如何优化使用Hadoop集群。
　　通过本书读者将掌握：
　　量化Hadoop集群的节点配置；
　　利用Hadoop MapReduce性能计数器判断资源瓶颈；
　　正确设置mapper和reducer的数量；
　　使用压缩技术和Combiner优化map和reduce任务的吞吐量和代码量；
　　理解各种调优属性以及优化集群的实践；
　　判断Hadoop集群的薄弱环节；
　　了解影响MapReduce性能的因素。

内容简介

　　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。　　《Hadoop MapReduce性能优化》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《Hadoop MapReduce性能优化》，能让读者对Hadoop具有更强的驾驭能力，从而构造出性能优质的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。

作者简介

　　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。
　　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。

内页插图

目录

第1章 了解Hadoop MapReduce 11．1 MapReduce模型 11．2 Hadoop MapReduce概述 31．3 Hadoop MapReduce的工作原理 41．4 影响MapReduce性能的因素 51．5 小结 8
第2章 Hadoop参数概述 92．1 研究Hadoop参数 92．1．1 配置文件mapred-site．xml 102．1．2 配置文件hdfs-site．xml 152．1．3 配置文件core-site．xml 182．2 Hadoop MapReduce性能指标 192．3 性能监测工具 202．3．1 用Chukwa监测Hadoop 212．3．2 使用Ganglia监测Hadoop 212．3．3 使用Nagios监测Hadoop 212．4 用Apache Ambari监测Hadoop 222．5 小结 23
第3章 检测系统瓶颈 253．1 性能调优 253．2 创建性能基线 273．3 识别资源瓶颈 303．3．1 识别内存瓶颈 303．3．2 识别CPU瓶颈 313．3．3 识别存储瓶颈 323．3．4 识别网络带宽瓶颈 333．4 小结 34
第4章 识别资源薄弱环节 354．1 识别集群薄弱环节 354．1．1 检查Hadoop集群节点的健康状况 364．1．2 检查输入数据大小 374．1．3 检查海量I/O和网络阻塞 384．1．4 检查并发任务不足 394．1．5 检查CPU过饱和 404．2 量化Hadoop集群 414．3 正确配置集群 444．4 小结 47
第5章 强化map和reduce任务 495．1 强化map任务 495．1．1 输入数据和块大小的影响 515．1．2 处置小文件和不可拆分文件 515．1．3 在Map阶段压缩溢写记录 535．1．4 计算map任务的吞吐量 555．2 强化reduce任务 575．2．1 计算reduce任务的吞吐量 585．2．2 改善Reduce执行阶段 595．3 调优map和reduce参数 605．4 小结 64
第6章 优化MapReduce任务 656．1 使用Combiner 656．2 使用压缩技术 686．3 使用正确Writable类型 726．4 明智地复用类型 746．5 优化mapper和reducer的代码 766．6 小结 78
第7章 最佳实践与建议 817．1 硬件调优与操作系统推荐 817．1．1 Hadoop集群检查表 817．1．2 Bios调优检查表 827．1．3 OS配置建议 827．2 Hadoop最佳实践与建议 837．2．1 部署Hadoop 837．2．2 Hadoop调优建议 847．2．3 使用MapReduce模板类代码 867．3 小结 90

前言/序言

《大数据时代下的数据处理哲学：从理论到实践的深度解析》 这是一本旨在带领读者深入理解现代数据处理核心理念，并将其转化为实际应用能力的书籍。在信息爆炸、数据呈指数级增长的今天，如何高效、准确地从海量数据中挖掘价值，成为摆在每一位数据从业者面前的严峻挑战。本书不拘泥于特定工具的细节操作，而是着眼于数据处理背后的底层逻辑、设计思想以及各种技术流派的演进脉络，为你构建一个清晰、系统的知识框架。 第一部分：数据处理的基石——理解数据本质与核心挑战 在一切技术实践之前，深入理解我们所面对的数据及其特性至关重要。本部分将带你拨开数据迷雾，从宏观角度审视大数据时代所带来的根本性变化。 数据之变：从结构化到非结构化，多模态数据的崛起 我们将详细探讨不同类型数据的特点：结构化数据（如关系型数据库中的表格）、半结构化数据（如XML、JSON）以及非结构化数据（如文本、图像、音频、视频）。理解这些数据的内在结构、存储方式和访问模式，是后续处理的起点。我们将分析多模态数据融合处理带来的机遇与挑战，例如如何整合文本分析结果与图像识别数据，以获得更全面的洞察。 计算之惑：分布式系统的演进与必要性 当数据量突破单机处理能力极限时，分布式计算便应运而生。本部分将梳理分布式系统从早期理论到现代实践的发展历程，阐述其核心设计原则，如数据分片、任务调度、容错机制等。我们将深入剖析为何单一节点的计算模式在处理PB级数据时显得力不从心，以及分布式系统如何通过并行计算和资源共享来解决这一难题。 性能之殇：传统批处理的瓶颈与新模式的探索 回顾传统批处理在性能上的局限性，例如长周期的延迟、资源利用率不高、迭代效率低下等。我们将分析导致这些瓶颈的根本原因，并引出对流式处理、近实时处理等更高效数据处理模式的需求。对不同场景下批处理与流处理适用性的对比分析，将帮助读者做出更明智的技术选型。 模型之殇：算法在海量数据下的挑战 即使拥有再优秀的算法模型，在处理海量数据时也可能面临内存溢出、计算时间过长、收敛困难等问题。本部分将探讨如何适配现有的机器学习和统计模型以应对大数据规模，以及如何设计新的、能够高效并行化的算法。我们将关注模型训练、推理在分布式环境下的部署与优化。 第二部分：分布式数据处理的核心思想与设计模式 理解了数据处理的根本挑战，我们便开始深入探讨解决这些挑战的核心思想和设计模式。本部分将是理解大数据技术栈的关键。 数据分治：分布式存储的艺术 如何将庞大的数据集分散到多台机器上，并保证数据的可访问性和可用性？我们将深入研究数据分片的策略（如哈希分片、范围分片、轮询分片），理解数据冗余与一致性的权衡，以及分布式文件系统（DFS）的设计哲学，如HDFS的块存储机制、NameNode与DataNode的协同工作。 任务分解与调度：并行计算的引擎 分布式计算的核心在于将一个大的计算任务分解成多个小的子任务，并在集群中的多个节点上并行执行。本部分将详细阐述任务分解的原则，包括MapReduce范式（虽然本书不直接讨论MapReduce，但其思想是理解很多现代框架的基础）、DAG（Directed Acyclic Graph）任务调度模型。我们将探讨各种调度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）的设计理念，以及如何动态地分配计算资源以最大化吞吐量和最小化延迟。 容错与高可用：在不可靠的环境中构建可靠系统 分布式系统不可避免地会遇到节点故障、网络中断等问题。本部分将深入剖析分布式系统中的容错机制，如数据副本、心跳检测、任务重试、故障转移（Failover）和恢复（Recovery）机制。我们将理解CAP理论在分布式一致性选择中的意义，以及各种一致性模型（如强一致性、最终一致性）的优缺点。 数据通信与协同：节点间的智慧对话 分布式计算中的节点需要高效地进行数据交换和任务协同。本部分将探讨高效的数据通信协议、中间结果的序列化与反序列化技术，以及分布式锁、消息队列等协同机制。理解这些通信机制对于优化任务间的数据依赖和同步至关重要。 第三部分：现代大数据处理框架的哲学演进 本部分将超越具体工具，而是聚焦于理解当前主流大数据处理框架的设计哲学和它们是如何在实践中解决上述核心挑战的。 批处理新篇章：Spark的内存计算与弹性分布式数据集（RDD） 尽管本书不详述MapReduce，但Spark作为其重要的演进，其内存计算的思想是理解现代批处理的关键。我们将深入解析Spark的核心概念：RDD（弹性分布式数据集）的惰性计算、血缘关系（Lineage）以及其在容错和迭代计算中的优势。我们将探讨Spark的DAG调度器如何优化任务执行计划，以及Spark SQL、Spark Streaming等模块的设计理念。 流式处理的实时脉搏：Flink的统一API与状态管理 实时数据处理是大数据领域不可或缺的一环。本部分将详细介绍流处理框架的设计哲学，以Flink为例，阐述其事件驱动模型、统一的批流API（Watermarks, Checkpoints, Savepoints）。我们将深入探讨Flink如何实现低延迟、高吞吐量的流式计算，以及其强大的状态管理机制在处理复杂流式应用中的重要作用。 数据仓库与数据湖的融合：数据基础设施的演进 理解数据如何在不同的存储层级（如数据仓库、数据湖）之间流动和被访问，是构建完整数据处理管道的关键。我们将探讨数据仓库的结构化存储与查询优化，以及数据湖的灵活性与海量数据存储能力。理解数据湖上的数据治理、Schema on Read等概念，以及如何利用Presto/Trino、Hive等工具进行跨存储的查询，将是本书的重点。 分布式数据库与NoSQL：数据存储的多元化选择 除了传统的关系型数据库，NoSQL数据库在处理特定类型的大数据场景下展现出强大的优势。我们将探讨不同类型的NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库）的设计理念、适用场景及其与传统数据库的结合使用。理解Cassandra、HBase、MongoDB等分布式数据库的架构特点，对于选择合适的数据存储方案至关重要。 第四部分：实践中的优化思路与问题诊断 理论构建之后，实际应用中的优化和问题诊断能力是衡量数据处理能力的重要指标。 数据倾斜的根源与消解之道 数据倾斜是分布式计算中最常见也是最棘手的性能问题之一。本部分将从根本上剖析数据倾斜产生的原因（如哈希键的分布不均、数据源的异常分布），并提供一系列诊断和缓解数据倾斜的策略，包括但不限于数据预处理、join优化、shuffle优化、倾斜key的处理等。 计算资源的合理分配与监控 如何根据任务需求合理分配CPU、内存、网络带宽等计算资源，并对资源使用情况进行有效监控，是保障系统稳定运行和性能的关键。我们将探讨资源调度器的配置策略，以及利用监控工具（如Prometheus, Grafana）来识别性能瓶颈。 I/O优化：磁盘、网络与内存的协同 I/O操作往往是大数据处理的性能瓶颈。本部分将深入分析磁盘I/O、网络I/O和内存I/O的特点，并介绍各种优化策略，如数据压缩、本地化计算、缓存技术、IO模式的调整等，以最大程度地减少I/O开销。 序列化与反序列化：数据传输的效率之道 在分布式系统中，数据的序列化和反序列化是高效数据通信的关键环节。我们将对比不同的序列化技术（如Java Serialization, Kryo, Protobuf, Avro）的性能和适用场景，并讲解如何在实际应用中选择最优的序列化方案。 算法与数据结构的分布式适应性 许多经典算法和数据结构在分布式环境下需要重新审视和设计。本部分将探讨如何将常见的算法（如排序、聚合、图算法）转化为适用于分布式计算的版本，并介绍适合分布式场景的数据结构。 性能问题的诊断与调优实践 本部分将引导读者掌握一套系统性的性能诊断方法论。从日志分析、指标监控到代码层面审查，逐步定位性能瓶颈。我们将通过多个实际案例，演示如何根据诊断结果制定有效的调优方案，并强调持续监控和迭代优化的重要性。 本书的目标读者： 本书适合任何希望深入理解大数据处理底层逻辑和设计哲学，并将其应用于实际工作中的数据工程师、后端工程师、数据科学家、系统架构师以及对大数据技术感兴趣的学生和技术爱好者。无论你是否直接接触过特定的框架，本书都将为你提供一个坚实的基础，帮助你更好地理解和掌握各种大数据技术，并能独立解决实际工作中遇到的复杂数据处理问题。通过本书的学习，你将不再是某个工具的“搬砖者”，而是能够理解“砖块”如何被制造，以及如何用“砖块”构建更宏伟的“建筑”的数据处理专家。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，在实际工作中，我总觉得对Hadoop MapReduce的理解还停留在比较表面的层面，尤其是在性能方面，总感觉有很多可以挖掘的空间。《Hadoop MapReduce性能优化》这本书的名字，直击我内心最深处的渴望。我希望书中能够深入探讨Hadoop生态系统中其他组件与MapReduce之间的联动关系，以及如何协同优化。例如，Hive、Spark等上层抽象框架在执行MapReduce作业时，是如何进行优化决策的？书中是否会介绍如何通过调整Hive的执行计划、Spark的DataFrame/Dataset的转换，来间接提升MapReduce的性能？我还对Hadoop的监控和诊断工具很感兴趣，例如Ganglia、Ambari等，书中是否会介绍如何利用这些工具来识别性能瓶颈，并基于监测数据进行有效的优化。我期待这本书能够提供一个更广阔的视角，让我能够将MapReduce性能优化置于整个大数据生态系统中去考量，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop MapReduce性能优化》的书名本身就勾起了我极大的兴趣。我一直在寻找一本能够深入讲解Hadoop MapReduce性能调优的权威指南，而这本书的标题无疑正是我所期待的。我希望书中能详细解析MapReduce作业的运行机制，从Mapper到Reducer，再到Shuffle阶段，能够层层剖析其背后的原理，并提供切实可行的优化策略。比如，我非常想了解如何在数据倾斜的情况下，通过合理的数据分区和Combine操作来提升处理效率；如何通过调整JVM参数、GC策略来减少内存开销和提高吞吐量；如何利用Compression、Serialization等技术来优化I/O性能。书中如果能结合大量的实际案例，通过对不同场景下的MapReduce作业进行分析，并给出具体的优化步骤和代码示例，那将对我非常有帮助。毕竟，理论知识固然重要，但能够在实际工作中得以应用才是王道。我期待这本书能够成为我手中解决Hadoop MapReduce性能瓶颈的宝典，帮助我搭建更高效、更稳定的数据处理平台。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对Hadoop MapReduce的性能优化一直感到头疼。《Hadoop MapReduce性能优化》这本书的出现，仿佛为我指明了一条光明大道。我希望能在这本书中找到关于Hadoop集群层面的优化技巧。比如，如何根据集群的硬件配置，合理地分配Map和Reduce任务的槽位，以及如何调整HDFS的副本数量来平衡数据冗余和存储成本。我非常好奇书中是否会介绍一些高级的作业调度策略，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler的配置与优化，以及如何通过YARN的参数调优来提升整个集群的资源利用率。此外，对于大数据量处理时常见的网络瓶颈，书中是否会提供一些解决方案，例如如何优化RPC通信，或者如何使用更高效的网络传输协议。我期待这本书能提供一个全面的视野，让我能够从宏观到微观，全面地掌控Hadoop MapReduce的性能表现，真正将我的大数据平台推向极致。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在关注大数据技术的最新发展，而Hadoop MapReduce作为大数据领域的基石，其性能优化始终是大家关注的焦点。《Hadoop MapReduce性能优化》这本书的出现，无疑填补了我在这方面的知识空白。我特别希望书中能够包含一些关于未来Hadoop MapReduce发展趋势的讨论，或者一些前沿的性能优化技术。例如，是否会有关于内存计算、流式处理在MapReduce中的应用探讨？或者，对于日益增长的复杂查询和机器学习任务，MapReduce是否还能扮演更重要的角色，以及如何通过特定的优化手段来支持这些新需求？我还对一些非传统的数据处理场景下的MapReduce优化很感兴趣，比如实时数据处理、时序数据分析等。这本书如果能让我窥探到MapReduce在未来大数据处理领域的新可能，并提供相应的优化思路，那我将感到非常欣喜。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《Hadoop MapReduce性能优化》这本书，我就被它沉甸甸的分量和厚实的页数所吸引，这预示着它一定包含了相当丰富的内容。我一直在思考，除了书名本身所暗示的“性能优化”，这本书是否会触及到MapReduce编程模式的深层设计理念？例如，书中是否会探讨如何设计更清晰、更易于维护的MapReduce作业，比如如何合理地组织Mapper和Reducer的逻辑，如何进行模块化开发，以及如何有效利用自定义InputFormat和OutputFormat来简化数据输入输出的处理。我尤其关注书中对于复杂场景下MapReduce作业的处理方法，例如涉及多阶段计算、图计算或者迭代式计算时，如何将其转化为高效的MapReduce作业。书中如果能分享一些关于如何避免常见编程陷阱，比如过度依赖shuffle、不恰当的数据聚合等，那将大大提升我的编程能力。我希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能让我明白“为什么这么做”，从而真正理解MapReduce的精髓，写出更具鲁棒性的代码。

评分☆☆☆☆☆

好书

评分☆☆☆☆☆

好薄的一本书

评分☆☆☆☆☆

内容还可以 主流书籍中算不错的

评分☆☆☆☆☆

好书，好好看看，努力学习。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

送货快，价格便宜，不管是公司还是家庭用都会选择京东

评分☆☆☆☆☆

就是有点简略，适合基础好的人查阅之用

评分☆☆☆☆☆

很好，不知道好不好用

评分☆☆☆☆☆

还不错，内容少了些，再深入些就好了