Hadoop MapReduce性能優化 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[法] 卡勒德·坦尼爾（Khaled Tannir） 著，範歡動 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• MapReduce
• 性能優化
• 大數據
• 分布式計算
• 數據處理
• 集群
• 調優
• JVM
• 內存管理
• IO優化

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115381279

版次：1

商品編碼：11657074

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：90

正文語種：中文

編輯推薦

　　《Hadoop MapReduce性能優化》詳細描述瞭Hadoop MapReduce作業性能的優化過程。書中通過大量清晰而實用的步驟，幫助讀者充分利用集群的節點資源。
　　《Hadoop MapReduce性能優化》從MapReduce工作原理以及影響MapReduce性能的因素齣發，讓讀者對Hadoop性能指標以及幾個性能工具有大緻的瞭解。接下來，本書探索瞭性能計數器，幫讀者判斷資源瓶頸、檢查集群的健康狀況、量化Hadoop集群並學習常用的性能調優手段。讀者還會學到通過對map和reduce任務進行性能分析並使用Combiner和壓縮技術對map和reduce任務進行性能優化。
　　以Hadoop集群的實踐和建議結尾，講述如何優化使用Hadoop集群。
　　通過本書讀者將掌握：
　　量化Hadoop集群的節點配置；
　　利用Hadoop MapReduce性能計數器判斷資源瓶頸；
　　正確設置mapper和reducer的數量；
　　使用壓縮技術和Combiner優化map和reduce任務的吞吐量和代碼量；
　　理解各種調優屬性以及優化集群的實踐；
　　判斷Hadoop集群的薄弱環節；
　　瞭解影響MapReduce性能的因素。

內容簡介

　　大數據時代，MapReduce的重要性不言而喻。Hadoop作為MapReduce框架的一個實現，受到業界廣泛的認同，並被廣泛部署和應用。盡管Hadoop為數據開發工程師入門和編程提供瞭極大便利，但構造一個真正滿足性能要求的MapReduce程序並不簡單。數據量巨大是大數據工作的現實問題，而對低響應時間的要求則時常睏擾著數據開發工程師。　　《Hadoop MapReduce性能優化》采用原理與實踐相結閤的方式，通過原理講解影響MapReduce性能的因素，透過實例一步步地教讀者如何發現性能瓶頸並消除瓶頸，如何識彆係統薄弱環節並改善薄弱環節，講解過程中融閤瞭作者在優化實踐過程中積纍的豐富經驗，具有很強的針對性。讀完《Hadoop MapReduce性能優化》，能讓讀者對Hadoop具有更強的駕馭能力，從而構造齣性能優質的MapReduce程序。　　Hadoop性能問題既是程序層麵的問題，也是係統層麵的問題。本書既覆蓋瞭係統層麵的優化又覆蓋瞭程序層麵的優化，非常適閤Hadoop管理員和有經驗的數據開發工程師閱讀。對於初學者，本書第1章也作瞭必要的技術鋪墊，避免對後麵章節的理解産生梯度。

作者簡介

　　Khaled Tannirhas，從1980年開始從事計算機相關工作。他是微軟認證的開發人員（MCSD），他在領導軟件解決方案的開發和實施以及技術演說方麵，擁有20多年技術經驗。如今，他是一名獨立IT谘詢師，並在法國、加拿大的許多大公司擔任基礎設施工程師、高級研發工程師、企業/解決方案架構師等職務。　　他在Microsoft .NET、Microsoft服務器係統、Oracle Java技術等領域擁有豐富的經驗，並且熟練駕馭在綫和離綫應用係統設計、係統轉換以及多語言的互聯網/桌麵應用程序開發。　　Khaled Tnnirhas總是熱衷於探索和學習新的技術，並基於這些技術在法國、北美、中東等地區尋求商機。他現在擁有一個IT電子實驗室，實驗室中配備瞭很多服務器、監控器、開源電子闆（如Arduino、Netduino、RaspBerry Pi和.Net Gadgeteer），還有一些裝有Windows Phone、Android和iOS操作係統的智能設備。　　2012年，他協助組織並齣席瞭法國波爾多大學的復雜數據挖掘國際論壇——EGC 2012。　　他還是《RavenDB 2.x Beginner’s Guide》一書的作者。
　　範歡動，信息技術領域的一名老兵。1994年獲得電力係統及其自動化專業學士學位。1997年獲得信號與信息處理專業碩士學位。興趣廣泛，涉及技術領域和非技術領域，但大多淺嘗輒止。參與過航天、通信、電子齣版和金融領域的信息處理、軟件架構與開發，以作者或閤作者身份擁有三項實用新型專利，並獲得第十八屆北京市青年工程師稱號。曾在佳訊飛鴻電氣股份有限公司、英國雅訊（xarios）北京代錶處、博雲科技等公司擔任産品技術總監。目前，終於把全部的興趣聚焦到瞭數據分析，尤其是大數據分析上，主要目標是利用數據分析手段發現模式，從而降低決策風險、改善産業價值鏈。冀望在大數據時代與讀者一起學習並分享大數據相關技術，共同發掘大數據帶來的價值。

內頁插圖

目錄

第1章 瞭解Hadoop MapReduce 11．1 MapReduce模型 11．2 Hadoop MapReduce概述 31．3 Hadoop MapReduce的工作原理 41．4 影響MapReduce性能的因素 51．5 小結 8
第2章 Hadoop參數概述 92．1 研究Hadoop參數 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性能指標 192．3 性能監測工具 202．3．1 用Chukwa監測Hadoop 212．3．2 使用Ganglia監測Hadoop 212．3．3 使用Nagios監測Hadoop 212．4 用Apache Ambari監測Hadoop 222．5 小結 23
第3章 檢測係統瓶頸 253．1 性能調優 253．2 創建性能基綫 273．3 識彆資源瓶頸 303．3．1 識彆內存瓶頸 303．3．2 識彆CPU瓶頸 313．3．3 識彆存儲瓶頸 323．3．4 識彆網絡帶寬瓶頸 333．4 小結 34
第4章 識彆資源薄弱環節 354．1 識彆集群薄弱環節 354．1．1 檢查Hadoop集群節點的健康狀況 364．1．2 檢查輸入數據大小 374．1．3 檢查海量I/O和網絡阻塞 384．1．4 檢查並發任務不足 394．1．5 檢查CPU過飽和 404．2 量化Hadoop集群 414．3 正確配置集群 444．4 小結 47
第5章 強化map和reduce任務 495．1 強化map任務 495．1．1 輸入數據和塊大小的影響 515．1．2 處置小文件和不可拆分文件 515．1．3 在Map階段壓縮溢寫記錄 535．1．4 計算map任務的吞吐量 555．2 強化reduce任務 575．2．1 計算reduce任務的吞吐量 585．2．2 改善Reduce執行階段 595．3 調優map和reduce參數 605．4 小結 64
第6章 優化MapReduce任務 656．1 使用Combiner 656．2 使用壓縮技術 686．3 使用正確Writable類型 726．4 明智地復用類型 746．5 優化mapper和reducer的代碼 766．6 小結 78
第7章 最佳實踐與建議 817．1 硬件調優與操作係統推薦 817．1．1 Hadoop集群檢查錶 817．1．2 Bios調優檢查錶 827．1．3 OS配置建議 827．2 Hadoop最佳實踐與建議 837．2．1 部署Hadoop 837．2．2 Hadoop調優建議 847．2．3 使用MapReduce模闆類代碼 867．3 小結 90

前言/序言

《大數據時代下的數據處理哲學：從理論到實踐的深度解析》 這是一本旨在帶領讀者深入理解現代數據處理核心理念，並將其轉化為實際應用能力的書籍。在信息爆炸、數據呈指數級增長的今天，如何高效、準確地從海量數據中挖掘價值，成為擺在每一位數據從業者麵前的嚴峻挑戰。本書不拘泥於特定工具的細節操作，而是著眼於數據處理背後的底層邏輯、設計思想以及各種技術流派的演進脈絡，為你構建一個清晰、係統的知識框架。 第一部分：數據處理的基石——理解數據本質與核心挑戰 在一切技術實踐之前，深入理解我們所麵對的數據及其特性至關重要。本部分將帶你撥開數據迷霧，從宏觀角度審視大數據時代所帶來的根本性變化。 數據之變：從結構化到非結構化，多模態數據的崛起 我們將詳細探討不同類型數據的特點：結構化數據（如關係型數據庫中的錶格）、半結構化數據（如XML、JSON）以及非結構化數據（如文本、圖像、音頻、視頻）。理解這些數據的內在結構、存儲方式和訪問模式，是後續處理的起點。我們將分析多模態數據融閤處理帶來的機遇與挑戰，例如如何整閤文本分析結果與圖像識彆數據，以獲得更全麵的洞察。 計算之惑：分布式係統的演進與必要性 當數據量突破單機處理能力極限時，分布式計算便應運而生。本部分將梳理分布式係統從早期理論到現代實踐的發展曆程，闡述其核心設計原則，如數據分片、任務調度、容錯機製等。我們將深入剖析為何單一節點的計算模式在處理PB級數據時顯得力不從心，以及分布式係統如何通過並行計算和資源共享來解決這一難題。 性能之殤：傳統批處理的瓶頸與新模式的探索 迴顧傳統批處理在性能上的局限性，例如長周期的延遲、資源利用率不高、迭代效率低下等。我們將分析導緻這些瓶頸的根本原因，並引齣對流式處理、近實時處理等更高效數據處理模式的需求。對不同場景下批處理與流處理適用性的對比分析，將幫助讀者做齣更明智的技術選型。 模型之殤：算法在海量數據下的挑戰 即使擁有再優秀的算法模型，在處理海量數據時也可能麵臨內存溢齣、計算時間過長、收斂睏難等問題。本部分將探討如何適配現有的機器學習和統計模型以應對大數據規模，以及如何設計新的、能夠高效並行化的算法。我們將關注模型訓練、推理在分布式環境下的部署與優化。 第二部分：分布式數據處理的核心思想與設計模式 理解瞭數據處理的根本挑戰，我們便開始深入探討解決這些挑戰的核心思想和設計模式。本部分將是理解大數據技術棧的關鍵。 數據分治：分布式存儲的藝術 如何將龐大的數據集分散到多颱機器上，並保證數據的可訪問性和可用性？我們將深入研究數據分片的策略（如哈希分片、範圍分片、輪詢分片），理解數據冗餘與一緻性的權衡，以及分布式文件係統（DFS）的設計哲學，如HDFS的塊存儲機製、NameNode與DataNode的協同工作。 任務分解與調度：並行計算的引擎 分布式計算的核心在於將一個大的計算任務分解成多個小的子任務，並在集群中的多個節點上並行執行。本部分將詳細闡述任務分解的原則，包括MapReduce範式（雖然本書不直接討論MapReduce，但其思想是理解很多現代框架的基礎）、DAG（Directed Acyclic Graph）任務調度模型。我們將探討各種調度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）的設計理念，以及如何動態地分配計算資源以最大化吞吐量和最小化延遲。 容錯與高可用：在不可靠的環境中構建可靠係統 分布式係統不可避免地會遇到節點故障、網絡中斷等問題。本部分將深入剖析分布式係統中的容錯機製，如數據副本、心跳檢測、任務重試、故障轉移（Failover）和恢復（Recovery）機製。我們將理解CAP理論在分布式一緻性選擇中的意義，以及各種一緻性模型（如強一緻性、最終一緻性）的優缺點。 數據通信與協同：節點間的智慧對話 分布式計算中的節點需要高效地進行數據交換和任務協同。本部分將探討高效的數據通信協議、中間結果的序列化與反序列化技術，以及分布式鎖、消息隊列等協同機製。理解這些通信機製對於優化任務間的數據依賴和同步至關重要。 第三部分：現代大數據處理框架的哲學演進 本部分將超越具體工具，而是聚焦於理解當前主流大數據處理框架的設計哲學和它們是如何在實踐中解決上述核心挑戰的。 批處理新篇章：Spark的內存計算與彈性分布式數據集（RDD） 盡管本書不詳述MapReduce，但Spark作為其重要的演進，其內存計算的思想是理解現代批處理的關鍵。我們將深入解析Spark的核心概念：RDD（彈性分布式數據集）的惰性計算、血緣關係（Lineage）以及其在容錯和迭代計算中的優勢。我們將探討Spark的DAG調度器如何優化任務執行計劃，以及Spark SQL、Spark Streaming等模塊的設計理念。 流式處理的實時脈搏：Flink的統一API與狀態管理 實時數據處理是大數據領域不可或缺的一環。本部分將詳細介紹流處理框架的設計哲學，以Flink為例，闡述其事件驅動模型、統一的批流API（Watermarks, Checkpoints, Savepoints）。我們將深入探討Flink如何實現低延遲、高吞吐量的流式計算，以及其強大的狀態管理機製在處理復雜流式應用中的重要作用。 數據倉庫與數據湖的融閤：數據基礎設施的演進 理解數據如何在不同的存儲層級（如數據倉庫、數據湖）之間流動和被訪問，是構建完整數據處理管道的關鍵。我們將探討數據倉庫的結構化存儲與查詢優化，以及數據湖的靈活性與海量數據存儲能力。理解數據湖上的數據治理、Schema on Read等概念，以及如何利用Presto/Trino、Hive等工具進行跨存儲的查詢，將是本書的重點。 分布式數據庫與NoSQL：數據存儲的多元化選擇 除瞭傳統的關係型數據庫，NoSQL數據庫在處理特定類型的大數據場景下展現齣強大的優勢。我們將探討不同類型的NoSQL數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫）的設計理念、適用場景及其與傳統數據庫的結閤使用。理解Cassandra、HBase、MongoDB等分布式數據庫的架構特點，對於選擇閤適的數據存儲方案至關重要。 第四部分：實踐中的優化思路與問題診斷 理論構建之後，實際應用中的優化和問題診斷能力是衡量數據處理能力的重要指標。 數據傾斜的根源與消解之道 數據傾斜是分布式計算中最常見也是最棘手的性能問題之一。本部分將從根本上剖析數據傾斜産生的原因（如哈希鍵的分布不均、數據源的異常分布），並提供一係列診斷和緩解數據傾斜的策略，包括但不限於數據預處理、join優化、shuffle優化、傾斜key的處理等。 計算資源的閤理分配與監控 如何根據任務需求閤理分配CPU、內存、網絡帶寬等計算資源，並對資源使用情況進行有效監控，是保障係統穩定運行和性能的關鍵。我們將探討資源調度器的配置策略，以及利用監控工具（如Prometheus, Grafana）來識彆性能瓶頸。 I/O優化：磁盤、網絡與內存的協同 I/O操作往往是大數據處理的性能瓶頸。本部分將深入分析磁盤I/O、網絡I/O和內存I/O的特點，並介紹各種優化策略，如數據壓縮、本地化計算、緩存技術、IO模式的調整等，以最大程度地減少I/O開銷。 序列化與反序列化：數據傳輸的效率之道 在分布式係統中，數據的序列化和反序列化是高效數據通信的關鍵環節。我們將對比不同的序列化技術（如Java Serialization, Kryo, Protobuf, Avro）的性能和適用場景，並講解如何在實際應用中選擇最優的序列化方案。 算法與數據結構的分布式適應性 許多經典算法和數據結構在分布式環境下需要重新審視和設計。本部分將探討如何將常見的算法（如排序、聚閤、圖算法）轉化為適用於分布式計算的版本，並介紹適閤分布式場景的數據結構。 性能問題的診斷與調優實踐 本部分將引導讀者掌握一套係統性的性能診斷方法論。從日誌分析、指標監控到代碼層麵審查，逐步定位性能瓶頸。我們將通過多個實際案例，演示如何根據診斷結果製定有效的調優方案，並強調持續監控和迭代優化的重要性。 本書的目標讀者： 本書適閤任何希望深入理解大數據處理底層邏輯和設計哲學，並將其應用於實際工作中的數據工程師、後端工程師、數據科學傢、係統架構師以及對大數據技術感興趣的學生和技術愛好者。無論你是否直接接觸過特定的框架，本書都將為你提供一個堅實的基礎，幫助你更好地理解和掌握各種大數據技術，並能獨立解決實際工作中遇到的復雜數據處理問題。通過本書的學習，你將不再是某個工具的“搬磚者”，而是能夠理解“磚塊”如何被製造，以及如何用“磚塊”構建更宏偉的“建築”的數據處理專傢。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我對Hadoop MapReduce的性能優化一直感到頭疼。《Hadoop MapReduce性能優化》這本書的齣現，仿佛為我指明瞭一條光明大道。我希望能在這本書中找到關於Hadoop集群層麵的優化技巧。比如，如何根據集群的硬件配置，閤理地分配Map和Reduce任務的槽位，以及如何調整HDFS的副本數量來平衡數據冗餘和存儲成本。我非常好奇書中是否會介紹一些高級的作業調度策略，比如Fair Scheduler和Capacity Scheduler的配置與優化，以及如何通過YARN的參數調優來提升整個集群的資源利用率。此外，對於大數據量處理時常見的網絡瓶頸，書中是否會提供一些解決方案，例如如何優化RPC通信，或者如何使用更高效的網絡傳輸協議。我期待這本書能提供一個全麵的視野，讓我能夠從宏觀到微觀，全麵地掌控Hadoop MapReduce的性能錶現，真正將我的大數據平颱推嚮極緻。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《Hadoop MapReduce性能優化》這本書，我就被它沉甸甸的分量和厚實的頁數所吸引，這預示著它一定包含瞭相當豐富的內容。我一直在思考，除瞭書名本身所暗示的“性能優化”，這本書是否會觸及到MapReduce編程模式的深層設計理念？例如，書中是否會探討如何設計更清晰、更易於維護的MapReduce作業，比如如何閤理地組織Mapper和Reducer的邏輯，如何進行模塊化開發，以及如何有效利用自定義InputFormat和OutputFormat來簡化數據輸入輸齣的處理。我尤其關注書中對於復雜場景下MapReduce作業的處理方法，例如涉及多階段計算、圖計算或者迭代式計算時，如何將其轉化為高效的MapReduce作業。書中如果能分享一些關於如何避免常見編程陷阱，比如過度依賴shuffle、不恰當的數據聚閤等，那將大大提升我的編程能力。我希望這本書不僅能教我“怎麼做”，更能讓我明白“為什麼這麼做”，從而真正理解MapReduce的精髓，寫齣更具魯棒性的代碼。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop MapReduce性能優化》的書名本身就勾起瞭我極大的興趣。我一直在尋找一本能夠深入講解Hadoop MapReduce性能調優的權威指南，而這本書的標題無疑正是我所期待的。我希望書中能詳細解析MapReduce作業的運行機製，從Mapper到Reducer，再到Shuffle階段，能夠層層剖析其背後的原理，並提供切實可行的優化策略。比如，我非常想瞭解如何在數據傾斜的情況下，通過閤理的數據分區和Combine操作來提升處理效率；如何通過調整JVM參數、GC策略來減少內存開銷和提高吞吐量；如何利用Compression、Serialization等技術來優化I/O性能。書中如果能結閤大量的實際案例，通過對不同場景下的MapReduce作業進行分析，並給齣具體的優化步驟和代碼示例，那將對我非常有幫助。畢竟，理論知識固然重要，但能夠在實際工作中得以應用纔是王道。我期待這本書能夠成為我手中解決Hadoop MapReduce性能瓶頸的寶典，幫助我搭建更高效、更穩定的數據處理平颱。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在關注大數據技術的最新發展，而Hadoop MapReduce作為大數據領域的基石，其性能優化始終是大傢關注的焦點。《Hadoop MapReduce性能優化》這本書的齣現，無疑填補瞭我在這方麵的知識空白。我特彆希望書中能夠包含一些關於未來Hadoop MapReduce發展趨勢的討論，或者一些前沿的性能優化技術。例如，是否會有關於內存計算、流式處理在MapReduce中的應用探討？或者，對於日益增長的復雜查詢和機器學習任務，MapReduce是否還能扮演更重要的角色，以及如何通過特定的優化手段來支持這些新需求？我還對一些非傳統的數據處理場景下的MapReduce優化很感興趣，比如實時數據處理、時序數據分析等。這本書如果能讓我窺探到MapReduce在未來大數據處理領域的新可能，並提供相應的優化思路，那我將感到非常欣喜。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，在實際工作中，我總覺得對Hadoop MapReduce的理解還停留在比較錶麵的層麵，尤其是在性能方麵，總感覺有很多可以挖掘的空間。《Hadoop MapReduce性能優化》這本書的名字，直擊我內心最深處的渴望。我希望書中能夠深入探討Hadoop生態係統中其他組件與MapReduce之間的聯動關係，以及如何協同優化。例如，Hive、Spark等上層抽象框架在執行MapReduce作業時，是如何進行優化決策的？書中是否會介紹如何通過調整Hive的執行計劃、Spark的DataFrame/Dataset的轉換，來間接提升MapReduce的性能？我還對Hadoop的監控和診斷工具很感興趣，例如Ganglia、Ambari等，書中是否會介紹如何利用這些工具來識彆性能瓶頸，並基於監測數據進行有效的優化。我期待這本書能夠提供一個更廣闊的視角，讓我能夠將MapReduce性能優化置於整個大數據生態係統中去考量，從而做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

不錯，買瞭好幾次，推薦

評分☆☆☆☆☆

內容很不錯，就是有些少

評分☆☆☆☆☆

活動購書，很劃算，物流配送雖然慢點，但是也是超值的。。。。。

評分☆☆☆☆☆

相當一般，書很薄是一個。調優的內容還是hadoopV1的，有點過時瞭。

評分☆☆☆☆☆

好書，值得一看。

評分☆☆☆☆☆

運維嚮得看看挺好，但是還是官方文檔全

評分☆☆☆☆☆

內容還可以 主流書籍中算不錯的

評分☆☆☆☆☆

幫朋友買的，默認好評吧

評分☆☆☆☆☆

好薄的一本書，很快就掃完瞭，不過要好好消化還得多讀幾遍