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[斯里兰卡] Srinath Perera，[斯里兰卡] Thilina Gunarathne 著，杨卓荦 译，杨博淋 校

图书标签:

• Hadoop
• MapReduce
• 大数据
• 数据处理
• 分布式计算
• Java
• 实战
• 编程
• 技术
• 开源

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115384379

版次：1

商品编码：11668328

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：234

字数：306000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《Hadoop MapReduce实战手册》是使用Hadoop生态系统处理大规模复杂数据集的一站式指南。本书先为读者介绍了简单的示例，然后深入到解决深度大数据问题的用例。
　　本书将教会读者如何驾驭Hadoop生态系统中的各组件，包括HBase、Hadoop、Pig以及Mahout，然后让读者学会如何安装云环境来完成Hadoop MapReduce计算。本书还将用最真实的示例教会读者如何处理大规模复杂数据集。
　　本书将教会读者：
　　如何安装Hadoop MapReduce和HDFS，开始运行示例程序；
　　如何安全地配置和管理Hadoop和HDFS；
　　理解Hadoop内部实现，以及如何扩展Hadoop来满足用户需求；
　　如何使用HBase、Hive、Pig、Mahout和Nutch简单且有效地完成一些事情；
　　如何使用MapReduce解决各种分析问题；
　　解决复杂问题，如聚类、寻找关联、在线营销及推荐；
　　如何使用云环境完成Hadoop计算。

内容简介

　　《Hadoop MapReduce实战手册》是一本学习Hadoop MapReduce的一站式指南，完整介绍了Hadoop生态体系，包括Hadoop平台安装、部署、运维等，Hadoop生态系统成员Hive、Pig、HBase、Mahout等。最重要的是，书中包含丰富的示例和多样的实际应用场景，以一种简单而直接的方式呈现了90个实战攻略，并给出一步步的指导。本书从获取Hadoop并在集群中运行讲起，依次介绍了高级HDFS，高级Hadoop MapReduce管理，开发复杂的Hadoop MapReduce应用程序，Hadoop的生态系统，统计分析，搜索与索引，聚类、推荐和寻找关联，海量文本数据处理，云部署等内容。

内页插图

目录

第1章 搭建Hadoop并在集群中运行
1.1 简介
1.2 在你的机器上安装Hadoop
1.3 写WordCountMapReduce示例程序，打包并使用独立的Hadoop运行它
1.4 给WordCount MapReduce程序增加combiner步骤
1.5 安装HDFS
1.6 使用HDFS监控UI
1.7 HDFS的基本命令行文件操作
1.8 在分布式集群环境中设置Hadoop
1.9 在分布式集群环境中运行WordCount程序
1.10 使用MapReduce监控UI
第2章 HDFS进阶
2.1 简介
2.2 HDFS基准测试
2.3 添加一个新的DataNode
2.4 DataNode下架
2.5 使用多个磁盘/卷以及限制HDFS的磁盘使用情况
2.6 设置HDFS块大小
2.7 设置文件冗余因子
2.8 使用HDFS的Java API
2.9 使用HDFS的C API（libhdfs）
2.10 挂载HDFS（Fuse-DFS）
2.11 在HDFS中合并文件
第3章 高级Hadoop MapReduce运维
3.1 简介
3.2 调优集群部署的Hadoop配置
3.3 运行基准测试来验证Hadoop的安装
3.4 复用Java虚拟机以提高性能
3.5 容错和推测执行
3.6 调试脚本-分析任务失败
3.7 设置失败百分比以及跳过不良记录
3.8 共享用户的Hadoop集群-使用公平调度器和其他调度器
3.9 Hadoop的安全性--整合使用Kerberos
3.10 使用Hadoop的工具接口
第4章 开发复杂的Hadoop MapReduce应用程序
4.1 简介
4.2 选择合适的Hadoop数据类型
4.3 实现自定义的Hadoop Writable数据类型
4.4 实现自定义Hadoop key类型
4.5 从mapper中输出不同值类型的数据
4.6 为输入数据格式选择合适的Hadoop InputFormat
4.7 添加新的输入数据格式的支持-实现自定义的InputFormat
4.8 格式化MapReduce计算的结果-使用Hadoop的OutputFormat
4.9 Hadoop的中间（map到reduce）数据分区
4.10 将共享资源传播和分发到MapReduce作业的任务中-Hadoop DistributedCache
4.11 在Hadoop上使用传统应用程序-Hadoop Streaming
4.12 添加MapReduce作业之间的依赖关系
4.13 用于报告自定义指标的Hadoop计数器
第5章 Hadoop生态系统
5.1 简介
5.2 安装HBase
5.3 使用Java客户端API随机存取数据
5.4 基于HBase（表输入/输出）运行MapReduce作业
5.5 安装Pig
5.6 运行第一条Pig命令
5.7 使用Pig执行集合操作（join，union）与排序
5.8 安装Hive
5.9 使用Hive运行SQL风格的查询
5.10 使用Hive执行join
5.11 安装Mahout
5.12 使用Mahout运行K-means
5.13 可视化K-means结果
第6章 分析
6.1 简介
6.2 使用MapReduce的简单分析
6.3 使用MapReduce执行Group-By
6.4 使用MapReduce计算频率分布和排序
6.5 使用GNU Plot绘制Hadoop计算结果
6.6 使用MapReduce计算直方图
6.7 使用MapReduce计算散点图
6.8 用Hadoop解析复杂的数据集
6.9 使用MapReduce连接两个数据集
第7章 搜索和索引
7.1 简介
7.2 使用Hadoop MapReduce生成倒排索引
7.3 使用ApacheNutch构建域内网络爬虫
7.4 使用Apache Solr索引和搜索网络文档
7.5 配置Apache HBase作为ApacheNutch的后端数据存储
7.6 在Hadoop集群上部署Apache HBase
7.7 使用Hadoop/HBase集群构建Apache Nutch全网爬虫服务
7.8 用于索引和搜索的ElasticSearch
7.9 生成抓取网页的内链图
第8章 聚类、推荐和关系发现
8.1 简介
8.2 基于内容的推荐
8.3 层次聚类
8.4 对亚马逊销售数据集进行聚类操作
8.5 基于协同过滤的推荐
8.6 使用朴素贝叶斯分类器的分类
8.7 使用Adwords平衡算法给广告分配关键字
第9章 海量文本数据处理
9.1 简介
9.2 使用Hadoop Streaming和Python预处理数据（抽取、清洗和格式转换）
9.3 使用Hadoop Streaming进行数据去重
9.4 使用importtsv和批量加载工具把大型数据集加载到ApacheHBase
数据存储中
9.5 创建用于文本数据的TF向量和TF-IDF向量
9.6 聚类文本数据
9.7 使用隐含狄利克雷分布（LDA）发现主题
9.8 使用Mahout的朴素贝叶斯分类器分类文件
第10章 云端部署--在云上使用Hadoop
10.1 简介
10.2 使用亚马逊弹性MapReduce运行Hadoop MapReduce计算
10.3 使用亚马逊EC2竞价实例来执行EMR作业流以节约开支
10.4 使用EMR执行Pig脚本
10.5 使用EMR执行Hive脚本
10.6 使用命令行界面创建亚马逊EMR作业流
10.7 使用EMR在亚马逊EC2云上部署Apache HBase集群
10.8 使用EMR引导操作来配置亚马逊EMR作业的虚拟机
10.9 使用Apache Whirr在云环境中部署Apache Hadoop集群
10.10 使用Apache Whirr在云环境中部署Apache HBase集群

前言/序言

海量数据处理的利器：Apache Spark 深度解析与实践 在数据爆炸式增长的今天，如何高效、便捷地处理和分析海量数据，已成为企业和开发者面临的核心挑战。传统的单机处理方式早已捉襟见肘，分布式计算框架应运而生，而 Apache Spark，作为新一代的分布式计算引擎，以其卓越的速度、易用性和强大的功能，迅速风靡全球，成为大数据领域炙手可热的技术。 本书并非对某一特定技术的简单堆砌，而是旨在为读者构建一个全面、深入且极具实践性的 Apache Spark 知识体系。我们深知，仅仅了解 Spark 的基本概念是远远不够的，要想真正驾驭这个强大的工具，必须理解其底层原理，掌握其核心组件，并能在实际项目中灵活运用。因此，本书将从 Spark 的核心架构入手，层层剥离，直至应用层的各种高级技巧。 第一部分：Spark 核心原理与架构剖析 本部分是理解 Spark 的基石。我们将首先深入探讨 Spark 的核心设计理念：内存计算。与其他框架不同，Spark 极大地利用内存来加速数据处理，这使得它在迭代计算和交互式查询方面拥有无与伦比的优势。我们会详细讲解 Spark 如何通过 RDD（Resilient Distributed Dataset）这一核心抽象来构建容错的分布式数据集，并分析 RDD 的惰性计算、宽依赖与窄依赖等关键特性。 接着，我们将全面解析 Spark 的运行时架构。您将了解到 Spark 的 Driver Program、Executor、Cluster Manager（如 YARN、Mescal OS、Kubernetes）以及 Worker Node 之间的协作关系。我们将深入剖析 Spark Job 的生命周期，从提交到执行，再到任务的调度和执行计划的生成。特别地，我们会详细讲解 Spark 的 DAG（Directed Acyclic Graph）调度器，理解它如何将复杂的计算任务分解为一系列的 Stage 和 Task，并进行高效的调度和优化。 对于 Spark 的内存管理，本书将进行细致的阐述。从 Spark 的堆内（On-heap）和堆外（Off-heap）内存管理机制，到内存的分配策略，以及数据在内存中的存储格式（如 Kryo、Java 序列化），我们将帮助您理解 Spark 如何在有限的内存资源下实现极致的性能。此外，我们还将探讨 Spark Shuffle 的原理，这是 Spark 中开销最大的操作之一，深入理解其工作机制对于性能调优至关重要。 第二部分：Spark SQL 与 DataFrame 深度探索 Spark SQL 是 Spark 生态系统中最重要的组件之一，它提供了用于结构化数据处理的强大功能。本书将重点讲解 DataFrame API。您将学习如何使用 DataFrame 来表示结构化数据，并掌握其丰富的查询操作，包括选择、过滤、聚合、连接等。我们将对比 DataFrame 和 RDD 的异同，并说明为何在大多数情况下，DataFrame 是处理结构化数据的首选。 更进一步，我们将深入 Spark SQL 的查询优化器 Catalyst。您将理解 Catalyst 如何将用户编写的 SQL 查询或 DataFrame API 调用，通过一系列的分析、逻辑优化和物理优化，最终转化为高效的执行计划。我们将讲解 Catalyst 的几个关键阶段，如 AST（Abstract Syntax Tree）的构建、Schema Pruning、Predicate Pushdown、Column Pruning 等，并解释这些优化技术如何显著提升查询性能。 本书还会详细介绍 Spark SQL 的数据源 API。您将学会如何方便地读取和写入多种数据源，包括 Parquet、ORC、JSON、CSV、JDBC 等。我们将重点讲解 Parquet 和 ORC 这两种列式存储格式，以及它们在 Spark 中的优势，并探讨如何针对不同的数据源进行配置和优化。 第三部分：Spark Streaming 与 Structured Streaming：实时数据处理的利器 随着实时数据分析需求的日益增长，Spark Streaming 和 Structured Streaming 应运而生。本书将全面介绍 Spark 在流式处理领域的两大解决方案。 首先，我们将深入讲解 Spark Streaming。您将了解其核心概念，如 DStream（Discretized Stream），以及如何通过 DStream 来处理连续的数据流。我们会详细讲解 Spark Streaming 的窗口操作，如滑动窗口和固定窗口，以及它们在实时聚合和分析中的应用。此外，我们还将讨论 Spark Streaming 的容错机制，以及如何保证数据的一致性。 随后，我们将重点介绍 Structured Streaming，这是 Spark 2.0 以来推出的新一代流处理引擎，它将流处理提升到了与批处理相同的抽象层次。您将学会如何使用 DataFrame/Dataset API 来处理流式数据，体验其简单易用的查询方式。我们将详细讲解 Structured Streaming 的核心概念，如 Source、Sink、Trigger、Watermark 等，并阐述它们在构建健壮的实时数据管道中的作用。本书还将涵盖 Structured Streaming 的状态管理和容错机制，以及如何利用它实现端到端的exactly-once语义。 第四部分：Spark MLlib：构建强大的机器学习模型 在大数据时代，机器学习扮演着越来越重要的角色。Spark MLlib 提供了丰富的机器学习算法库，能够帮助您构建和部署大规模的机器学习模型。本书将带领您走进 MLlib 的世界。 您将学习如何使用 MLlib 提供的各种数据预处理工具，如特征提取、特征转换、数据标准化等。接着，我们将介绍 MLlib 中支持的监督学习算法，包括逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等，并讲解它们的应用场景和参数调优。 对于无监督学习，我们将介绍聚类算法（如 K-Means、LDA）和降维算法（如 PCA）。此外，本书还将讲解 MLlib 在推荐系统和文本挖掘方面的应用，以及如何利用 MLlib 构建推荐模型和进行文本情感分析。 第五部分：Spark 集群部署与性能调优 掌握了 Spark 的核心原理和 API 后，如何将其部署到生产环境中并进行有效的性能调优，是成功的关键。本书将提供实用的指导。 我们将详细讲解 Spark 在不同集群管理器的部署方式，包括 Standalone 模式、YARN 模式以及 Kubernetes 模式。您将学会如何配置 Spark 的环境变量、JVM 参数、内存分配等，以适应不同的部署环境。 在性能调优方面，本书将提供一套系统的调优方法论。我们将从数据倾斜的诊断和处理入手，这是 Spark 中最常见且最影响性能的问题之一。您将学习如何通过查看 Spark UI、分析 Shuffle Read/Write 等指标来定位数据倾斜，并掌握多种解决策略，如 Shuffling 优化、Salting、Broadcast Join 等。 此外，我们还将讲解 Spark 应用程序的监控与日志分析，以及如何利用 Spark UI 来理解作业执行过程，发现性能瓶颈。本书还将深入探讨 Executor 配置、内存调优、GC 优化、Shuffle 调优、网络调优等方面的实践经验，帮助您将 Spark 应用的性能提升到新的高度。 第六部分：Spark 生态系统与高级应用 除了核心的 Spark 计算引擎，Spark 还拥有一个丰富且不断壮大的生态系统。本书将简要介绍 Spark 的相关组件，如 Spark R（用于 R 语言的用户）、Spark Shell（交互式开发环境）、Spark Submit（提交应用程序的工具）等。 我们还将探讨 Spark 在一些高级应用场景中的实践，例如： 交互式数据分析： 如何结合 Jupyter Notebook 或 Zeppelin Notebook，利用 Spark SQL 和 DataFrame 进行快速的数据探索和可视化。 ETL（Extract, Transform, Load）流程构建： 利用 Spark 构建高效、可扩展的数据抽取、转换和加载管道。 图计算： 简要介绍 Spark GraphX，用于处理和分析图结构数据。 与大数据生态系统的集成： 讨论 Spark 如何与 HDFS、Hive、Kafka、HBase 等流行的大数据组件无缝集成。 本书特色： 理论与实践并重： 每一章节都辅以大量的代码示例和实际操作指南，让读者在理论学习的同时，能够亲手实践，加深理解。 循序渐进，由浅入深： 从 Spark 的基础概念到高级特性，由易到难，层层递进，适合不同经验水平的读者。 全面覆盖，体系完整： 涵盖了 Spark 的核心组件、高级API、实时处理、机器学习以及部署调优等方方面面。 贴近实际需求： 关注大数据处理中的常见问题和挑战，提供切实可行的解决方案。 面向未来： 紧跟 Spark 的最新发展趋势，介绍前沿的技术和最佳实践。 无论您是渴望掌握下一代大数据处理技术的开发者，还是希望提升海量数据分析能力的架构师，亦或是对分布式计算充满好奇的研究者，本书都将是您不可或缺的学习伴侣。通过本书的学习，您将能够自信地运用 Apache Spark 来解决复杂的数据挑战，释放数据的无限潜力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对这本书的期待并不高，以为又是市面上泛滥的那种“填鸭式”教学的书籍。但当我真正翻开它，尤其是看到它对MapReduce工作流程的描绘时，我的看法就彻底改变了。它不是简单地罗列API，而是用一种非常生动的方式，把整个MapReduce的生命周期，从一个Job的提交，到Mapper的执行，再到Shuffle阶段的数据分发和聚合，最后到Reducer的计算，乃至最终结果的写回，都描绘得淋漓尽致。书中的图示也非常精彩，那些流程图和数据流图，简直就是理解MapReduce精髓的“秘密武器”，让我能够轻松地把握住各个组件之间的关系和数据流动的方向。我印象最深刻的是它关于Shuffle阶段的讲解，我之前一直觉得这个阶段是MapReduce中最神秘、最难理解的部分，但这本书通过细致的剖析，包括本地缓存、内存溢出、溢出文件合并、网络传输等环节，让我对这个过程有了一个全新的认识。而且，它还提供了很多在实际生产环境中可能遇到的问题的解决方案，比如如何处理大量的中间数据、如何避免网络I/O成为瓶颈等等，这些都是我在学习过程中非常宝贵的经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它将理论知识与实战应用完美地结合在了一起。它没有停留在枯燥的理论概念上，而是通过一个个贴近实际场景的例子，生动地展示了MapReduce的强大功能和应用价值。我记得其中有一个章节，详细讲解了如何使用MapReduce来实现日志分析，包括日志的清洗、解析、统计和聚合等一系列操作，这让我茅塞顿开。我之前在工作中也遇到过类似的日志处理需求，但总是不知道如何下手。读完这一章，我不仅掌握了相关的MapReduce技巧，更重要的是，我对如何将MapReduce应用于实际业务场景有了更深刻的理解。书中的代码示例，都经过了精心设计和测试，具有很高的参考价值。我曾经尝试着去复现其中的一些例子，发现它们不仅能顺利运行，而且在性能和稳定性方面都表现出色。此外，这本书还对MapReduce的生态系统进行了广泛的介绍，包括它与其他大数据组件的集成，这让我能够更全面地认识MapReduce在整个大数据处理流程中的位置和作用。这本书绝对是大数据入门和进阶过程中不可或缺的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，循序渐进，由浅入深，完全符合我们从新手成长为熟练开发者的学习路径。它首先从Hadoop的基础概念入手，介绍了HDFS的架构和核心功能，让我们对数据存储有了基本的了解。然后，它才开始切入MapReduce的核心——编程模型和核心组件。我特别喜欢它在讲解Mapper和Reducer的生命周期时，那种精妙的对比和解释，让我们能够清晰地看到它们在整个Job中的角色和职责。书中的每一个章节都紧密相连，但又各自独立成篇，使得我们可以根据自己的需求，有针对性地去学习。我之前在开发一个数据分析应用时，需要处理大量的文本日志。通过阅读这本书关于文本处理和数据过滤的章节，我学会了如何有效地使用MapReduce来清洗和聚合日志数据，极大地提高了我的开发效率。而且，书中还涉及了一些更高级的主题，比如自定义Input/OutputFormat、自定义Writable等，这些都为我们进行更复杂的开发任务提供了理论基础和实践指导。这本书真的是一本值得反复阅读的工具书，每次重读都能有新的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，真的体现在它对细节的极致追求上。很多时候，我们学习一个技术，遇到困难不是因为理论太难，而是因为实践中遇到的那些“坑”太多，而这些“坑”往往在讲解理论的书籍里会被一带而过。这本书就做得非常好，它把那些容易出错、难以理解的细节，比如配置文件的设置、环境的搭建、数据格式的处理、甚至是命令行操作的每一个参数，都讲得清清楚楚，明明白白。我特别欣赏它在讲解HDFS和MapReduce的交互时，详细阐述了数据块的存储、读写过程中的数据传输和同步，以及JobTracker和TaskTracker的工作流程。这些细节，看似琐碎，但却决定了MapReduce作业能否顺利运行，以及运行的效率。还有，它对MapReduce编程模型中的各种调优策略，比如Combiner的使用、分区函数的选择、排序机制的原理，都做了深入的剖析，并且配以大量的实例来佐证。我之前在处理海量数据时，遇到了数据倾斜的问题，总是无法有效地解决。通过阅读这本书关于数据倾斜的章节，我不仅理解了数据倾斜的成因，还学会了如何通过定制分区函数、使用Combiner来缓解这个问题。这种深入到源码和底层机制的讲解，让我对MapReduce的理解从“知道是什么”上升到了“理解为什么”和“知道如何做”。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，简直就像挖到了宝藏！我对Hadoop MapReduce的了解一直停留在理论层面，各种概念像云里雾里的，总觉得离实际应用有点遥远。但这本书不一样，它不光是讲概念，更是把那些晦涩难懂的原理一点点掰开了揉碎了，用最直观、最贴近实战的方式呈现出来。我尤其喜欢它在讲解Map和Reduce过程时，那种循序渐进的引导，让我能清晰地看到数据是如何流转，中间经历了怎样的转换。书中的代码示例更是精炼实用，很多时候，一个简单的示例就能把我之前困扰很久的某个细节瞬间点通。我记得之前在尝试优化一个MapReduce作业时，遇到了性能瓶颈，折腾了很久都没找到症结所在。这本书里关于调优的部分，虽然不是直接解决我的那个具体问题，但它深入剖析了MapReduce的内部机制，让我从更根本的角度去理解了性能瓶颈可能出现的原因，比如shuffle阶段的数据倾斜、内存的使用效率等等。这让我有了一种“授人以渔”的感觉，不再是单纯地复制粘贴代码，而是真正理解了背后的原理，从而能够举一反三，自己去分析和解决问题。而且，书中对分布式计算的整体架构和Hadoop生态圈的介绍，也为我打开了新的视野，让我知道MapReduce只是整个大数据处理流程中的一环，还有Spark、Hive等其他工具与之协同工作，这对于我规划未来的学习路径非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

好书！好书！好好学习！天天向上！

评分☆☆☆☆☆

不错.可以的

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比较好用，正在学习，很好，也是赶上活动，很实惠

评分☆☆☆☆☆

很不错，很满意

评分☆☆☆☆☆

挺好的～帮公司买的。。

评分☆☆☆☆☆

周期长

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

有些贵啊 其实内容很少

评分☆☆☆☆☆

500字拿京豆，商品不错！