Hadoop权威指南（影印版第4版 修订版 英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 怀特 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式存储
• 分布式计算
• MapReduce
• HDFS
• YARN
• 数据分析
• 云计算
• Java

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564159177

版次：4

商品编码：11789217

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：727

字数：925000

正文语种：英文

产品特色

内容简介

　　准备好释放数据的威力了吗?通过这本施工忸怩好，你将会学习到如何通过Apache Hadoop建立和维护可靠的、可扩展的分布式系统。本书是期望分析任意大小的数据集的程序员以及想建立和运行Hadoop集群的管理员的理想选择。
　　在这本面向Hadoop 2的新版书籍中，作者怀特增加了关于YARN和一些Hadoop相关项目，如Parquet、Flume、Crunch和Spark的新章节。你将会了解到Hadoop版本的新变化，并且研究在医疗健康系统和基因数据处理中Hadoop的应用案例。

目录

Foreword
Preface
Part Ⅰ.HadoopFundamentals
1.Meet Hadoop
2.MapReduce
3.The Hadoop Distributed Filesystem
4.YARN
5.Hadoop I/O

Part Ⅱ.MapReduce
6.Developing a MapReduce Application
7.How MapReduce Works
8.MapReduce Types and Formats
9.MapReduce Features

Part Ⅲ.HadoopOperations
10.Setting Up a Hadoop Cluster
11.Adminstering Hadoop

Part Ⅳ.Related Projects
12.Avro
13.Parquet
14.Flume
15.Sqoop
16.Pig
17.Hive
18.Crunch
19.Spark
20.HBase
21.ZooKeeper

Part Ⅴ.Case Studies
22.Composable Data at Cerner.
23.Biological Data Science： Saving Lives with Software
24.Cascading
A.Installing Apache Hadoop
B.Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop
C.Preparing the NCDC Weather Data
D.The Old and New Java MapReduce APIs
Index

前言/序言

数据洪流中的掌舵者：深入理解与实践分布式大数据技术 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动现代社会发展的核心引擎。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为每一个关注技术前沿和商业价值的组织和个人都必须面对的挑战。分布式大数据处理框架——Hadoop，正是应对这一挑战的基石。本书并非简单地罗列API或技术细节，而是旨在为读者构建一个全面、深入且实用的Hadoop知识体系，帮助您从零开始，成长为一名能够驾驭数据洪流的掌舵者。 第一部分：奠定坚实的基础——分布式计算的哲学与Hadoop的缘起 在深入Hadoop的宏伟蓝图之前，我们首先需要理解其背后支撑的分布式计算的哲学思想。为何需要分布式计算？它的优势何在？传统的单机处理面临怎样的瓶颈？我们将从这些根本性问题出发，探讨数据规模的指数级增长如何迫使我们走向分布式架构。 在此基础上，我们将追溯Hadoop的起源与发展。了解Hadoop的设计理念，如Google的GFS和MapReduce论文如何启发了Apache Hadoop的诞生，以及Hadoop生态系统是如何逐步演进，从最初的HDFS和MapReduce，发展到今天包含YARN、Hive、Spark、HBase等众多组件的庞大体系。这部分内容将帮助您建立起对Hadoop整体架构的宏观认知，理解其设计上的精妙之处，以及为何它能成为当前大数据领域的领导者。 第二部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）——海量数据的稳健基石 数据的存储是大数据处理的第一步，也是至关重要的一步。HDFS作为Hadoop的核心组件之一，其设计目标是能够存储PB级别的数据，并提供高吞吐量的数据访问。我们将详尽剖析HDFS的架构，包括NameNode（名称节点）和DataNode（数据节点）的角色与职责，它们如何协同工作以实现数据的分布式存储、副本管理和故障恢复。 您将学习到HDFS的文件存储模型，块（block）的概念及其大小选择的意义，数据冗余（replication）的机制如何保证数据的可靠性，以及 Namenode 的高可用性（HA）方案。此外，我们还将探讨HDFS的文件读写流程，客户端如何与NameNode和DataNode进行交互，以及数据在网络中的传输方式。对于HDFS的配置、调优以及常见的操作命令，也将进行细致的讲解，帮助您掌握HDFS的管理与维护技巧。 第三部分：MapReduce编程模型——并行处理的强大引擎 MapReduce是Hadoop的另一大核心组件，它提供了一种简单而强大的编程模型，用于并行处理海量数据。我们将深入解析MapReduce的执行流程，详细阐述Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段的作用，以及Shuffle（洗牌）阶段在数据排序和分组中的关键作用。 本书将带领您理解MapReduce作业的生命周期，从作业的提交到执行，再到结果的输出。您将学习如何编写Mapper和Reducer，理解输入分片（input split）的概念，以及如何利用Combiner（组合器）和Partitioner（分区器）来优化MapReduce作业的性能。通过大量的实例代码和案例分析，您将能够熟练掌握MapReduce编程，并能根据实际需求设计出高效的数据处理逻辑。我们还将探讨MapReduce的局限性，为后续更先进的处理框架（如Spark）的引入埋下伏笔。 第四部分：YARN——统一的资源管理与任务调度平台 随着Hadoop生态系统的不断壮大，如何高效地管理集群资源并调度不同类型的计算框架成为了新的挑战。YARN（Yet Another Resource Negotiator）应运而生，它将Hadoop从一个MapReduce的特定平台转变为一个通用的分布式计算平台。我们将深入探讨YARN的架构，理解ResourceManager（资源管理器）和NodeManager（节点管理器）的核心功能，以及ApplicationMaster（应用主控）在管理单个应用程序生命周期中的作用。 您将学习YARN如何为不同应用程序（如MapReduce、Spark、Tez等）分配资源，以及其灵活的调度策略如何满足多样化的计算需求。我们将分析YARN的资源抽象（如容器Container）和调度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler），帮助您理解YARN如何实现集群资源的优化利用和高可用性。掌握YARN将使您能够更灵活地在Hadoop集群上部署和运行各种大数据处理框架。 第五部分：Hadoop生态系统中的关键组件——扩展您的数据处理能力 Hadoop的真正力量在于其丰富的生态系统。本书将重点介绍几个最常用且最具影响力的Hadoop生态系统组件，帮助您构建一个功能强大的大数据处理流水线。 Hive： 作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具，Hive允许您使用类SQL的HiveQL语言来查询和分析存储在HDFS中的大规模数据集。我们将深入讲解Hive的架构，包括Metastore（元存储）、HiveServer2以及Hive的查询执行引擎（如MapReduce、Tez、Spark）。您将学习如何设计Hive表，编写HiveQL查询，理解其执行计划的生成过程，以及如何通过分区、分桶和索引等技术来优化查询性能。 HBase： 这是一个运行在HDFS之上的分布式、面向列的NoSQL数据库。HBase提供了对海量数据的随机、实时读写访问能力，弥补了MapReduce批量处理的不足。我们将详细介绍HBase的数据模型，包括行键（row key）、列族（column family）和列（column），以及其存储结构（如HFile）。您将学习如何进行HBase的安装、配置和管理，掌握其API的使用，并理解其在实现实时大数据应用中的关键作用。 Spark： 作为新一代的大数据处理引擎，Spark以其内存计算的优势，提供了比MapReduce更快的处理速度和更丰富的API。我们将介绍Spark的核心概念，如RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame和Dataset，以及Spark的执行模型（DAG调度）。您将学习如何使用Spark Core进行批处理，以及如何利用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库）来解决更广泛的数据处理任务。本书将重点展示Spark与Hadoop生态系统的集成，以及如何利用Spark来加速您的数据分析。 第六部分：实际应用与最佳实践——构建您的Hadoop解决方案 理论知识需要与实际应用相结合，才能真正发挥Hadoop的价值。本部分将聚焦于Hadoop的实际部署、配置、性能调优以及在不同场景下的应用。 集群部署与管理： 我们将讨论Hadoop集群的规划、安装和配置，包括单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。您将了解如何使用Cloudera Manager或Ambari等工具来简化集群的管理和维护。 性能调优： 针对HDFS、MapReduce、YARN、Hive和HBase等组件，我们将提供一系列的性能调优技巧和策略。这包括硬件选择、网络配置、参数调优、数据结构优化以及查询优化等，帮助您最大化集群的处理能力。 安全性： 在大数据环境中，数据安全是重中之重。我们将介绍Hadoop的安全机制，包括认证（如Kerberos）、授权（如HDFS ACLs、YARN ACLs）和加密（如传输加密、存储加密），帮助您构建一个安全可靠的大数据平台。 案例研究： 通过分析一些典型的Hadoop应用场景，例如日志分析、推荐系统、实时数据处理、物联网数据分析等，我们将展示如何将Hadoop及其生态系统组件整合起来，解决实际的业务问题。这些案例将帮助您将所学知识融会贯通，并启发您在自己的领域中应用Hadoop。 第七部分：面向未来——Hadoop的演进与大数据生态的前景 大数据技术日新月异，Hadoop也在不断演进。我们将展望Hadoop的未来发展方向，包括与云计算的深度融合、对实时处理能力的进一步加强、以及在人工智能和机器学习领域的应用拓展。同时，我们将简要探讨Hadoop在整个大数据生态系统中的地位，以及其他新兴技术（如Kubernetes在数据处理中的作用）的出现对Hadoop可能带来的影响。 本书旨在成为您在大数据领域探索的可靠伙伴。通过深入浅出的讲解、丰富的实例和实用的技巧，我们希望能够赋能每一位读者，让他们不仅理解Hadoop的工作原理，更能熟练运用Hadoop解决复杂的现实世界数据挑战，最终在数据洪流中找到属于自己的航道，扬帆远航。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个在数据仓库领域深耕多年的老兵来说，迁移到大数据技术栈，尤其是Hadoop，是一个必然的趋势。但我一直觉得，很多关于Hadoop的书籍，要么过于理论化，要么就停留在非常基础的API层面，难以让我从整体架构和实际应用的角度去理解。这本《Hadoop权威指南（影印版第4版 修订版 英文版）》吸引我的，正是它“权威”和“指南”的定位。我希望它能提供一个清晰的路线图，不仅讲解Hadoop的核心概念，还能深入到实际操作和最佳实践。比如，书中对于集群部署、性能调优、故障排查这些非常实际的问题，是否有详尽的指导？我尤其关心它对于Spark与Hadoop的融合，以及Hadoop在云环境下的应用有哪些最新的阐述。收到书后，纸张的触感和书的整体分量，都让我觉得这是一本值得投入时间去研读的著作。翻看目录，涵盖的内容非常全面，从HDFS的基础到高级应用，再到MapReduce的演进，以及YARN的管理，都有专门的章节。我期待它能给我带来全新的视角和深刻的理解，帮助我更好地驾驭大数据这个庞大的体系。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《Hadoop权威指南（影印版第4版 修订版 英文版）》的时候，我主要的顾虑在于它的“影印版”性质。我之前也接触过一些影印版书籍，有些排版非常糟糕，字体模糊，甚至有些地方因为扫描质量不高而难以辨认，这对于需要仔细阅读技术细节的书来说，简直是灾难。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本影印版的印刷质量远超我的预期，字迹清晰锐利，图表也保留了原有的细节和色彩，整体阅读体验非常流畅。我仔细翻阅了其中的几个章节，特别是关于Hadoop生态系统组件的介绍，比如Hive, Spark, Pig的集成，让我眼前一亮。这些内容在很多中文书籍中要么被一带而过，要么就是对最新版本支持不佳，而这本书的第四版修订版，应该能覆盖到最新的技术发展趋势。我尤其看重它对于分布式计算原理的讲解，我希望能够真正理解数据如何在节点间流动，以及各个组件是如何协同工作的，而不是仅仅停留在API的使用层面。这本书的篇幅和深度，无疑为我提供了这样的可能性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事Java开发的工程师，转战大数据领域是近几年我的职业规划。Hadoop无疑是这个领域的基础，而《Hadoop权威指南》系列一直以来都有着极高的声誉，我之前也听同事推荐过，但一直没有机会接触到最新的版本。这次能拿到影印版第4版修订版，让我非常兴奋。我更喜欢英文原版，因为这样可以避免翻译过程中可能出现的理解偏差，而且能够直接接触到作者最原始的思考和表述。拿到手后，我首先翻看了它的排版和印刷质量。不得不说，影印版的质量非常棒，书页的厚度和韧性都很好，字迹清晰，图示也很清楚，阅读体验比我担心的要好很多。我最感兴趣的部分是它关于Hadoop 3.x的新特性，比如EC（Erasure Coding）在HDFS中的应用，以及YARN在资源管理方面的改进。我希望通过这本书，能够深入理解Hadoop在分布式存储和计算方面的最新进展，并且掌握如何利用这些技术来构建高性能、可扩展的大数据应用。这本书的深度和广度，让我相信它能够成为我大数据技术栈的坚实基石。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop权威指南（影印版第4版 修订版 英文版）》我真是等了太久了！作为一名在数据分析领域摸爬滚打了几年、但一直感觉在Hadoop这块心虚的技术人员，我一直都在寻找一本能够真正带我入门、并且深入理解Hadoop核心机制的权威教材。市面上的中文书籍很多，但总感觉翻译过来的东西总有些隔靴搔痒，不够原汁原味，而且最新技术更新也比较慢。这次看到有影印版而且是英文原版，我的眼睛都亮了！包装非常扎实，纸张质量也比我想象的要好，摸起来很有质感，翻阅的时候也不会有廉价感。我特别喜欢这种保留了原版排版风格的感觉，很多时候，作者精心设计的图表和代码示例，在非原版格式下会被扭曲或者信息丢失，但影印版就完全避免了这个问题，一切都显得原汁原味，仿佛我正坐在作者身边，听他讲解。我已经迫不及待地想开始我的Hadoop学习之旅了，特别是关于HDFS、MapReduce和YARN的部分，我希望能彻底搞清楚它们的工作原理，以及如何在实际项目中进行优化。这本书的厚度也让我感到非常踏实，一看就知道内容量很足，绝对能够满足我深入学习的需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自学术界的研究人员，对大数据技术的研究是我的工作重点之一。在学术研究中，对底层技术的理解至关重要，而Hadoop作为分布式计算的基石，其核心原理的掌握更是不可或缺。我之前接触过一些关于Hadoop的资料，但总觉得缺乏系统性和深度。这次看到《Hadoop权威指南（影印版第4版 修订版 英文版）》，我毫不犹豫地选择了它。我非常看重英文原版的权威性，因为它可以确保我对技术的理解是准确无误的，避免了翻译带来的信息损失。收到书后，我首先被它的装帧所吸引，厚实的书页，清晰的印刷，都显示出出版方的用心。我特别关注书中对Hadoop架构的深入剖析，包括HDFS的读写机制、MapReduce的工作流程、YARN的调度策略等。我希望通过这本书，能够建立起对Hadoop完整的知识体系，并且能够从原理层面去理解其优缺点，为我未来的研究打下坚实的基础。同时，我也期待书中能够包含一些关于Hadoop最新发展方向的探讨，比如与AI、机器学习的结合，以及在数据治理方面的应用。这本书的厚度和内容，预示着它将是我研究过程中不可多得的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

活动买的，300-200

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有内包装，价格比京东自营还便宜。

评分☆☆☆☆☆

活动时买的，很便宜！内容很好！

评分☆☆☆☆☆

Hadoop大部头经典

评分☆☆☆☆☆

书挺不错的，之后实习可能会用到

评分☆☆☆☆☆

书不错，全英语的不太懂，慢慢学吧

评分☆☆☆☆☆

经典的云计算入门书，非常好

评分☆☆☆☆☆

这个绝对经典，不解释

评分☆☆☆☆☆

书收到了，还没有看