Hadoop權威指南（影印版第4版 修訂版 英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 懷特 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• HDFS
• YARN
• 數據分析
• 雲計算
• Java

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564159177

版次：4

商品編碼：11789217

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：727

字數：925000

正文語種：英文

産品特色

內容簡介

　　準備好釋放數據的威力瞭嗎?通過這本施工忸怩好，你將會學習到如何通過Apache Hadoop建立和維護可靠的、可擴展的分布式係統。本書是期望分析任意大小的數據集的程序員以及想建立和運行Hadoop集群的管理員的理想選擇。
　　在這本麵嚮Hadoop 2的新版書籍中，作者懷特增加瞭關於YARN和一些Hadoop相關項目，如Parquet、Flume、Crunch和Spark的新章節。你將會瞭解到Hadoop版本的新變化，並且研究在醫療健康係統和基因數據處理中Hadoop的應用案例。

目錄

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

數據洪流中的掌舵者：深入理解與實踐分布式大數據技術 在信息爆炸的時代，數據已然成為驅動現代社會發展的核心引擎。如何有效地收集、存儲、處理和分析海量數據，成為每一個關注技術前沿和商業價值的組織和個人都必須麵對的挑戰。分布式大數據處理框架——Hadoop，正是應對這一挑戰的基石。本書並非簡單地羅列API或技術細節，而是旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的Hadoop知識體係，幫助您從零開始，成長為一名能夠駕馭數據洪流的掌舵者。 第一部分：奠定堅實的基礎——分布式計算的哲學與Hadoop的緣起 在深入Hadoop的宏偉藍圖之前，我們首先需要理解其背後支撐的分布式計算的哲學思想。為何需要分布式計算？它的優勢何在？傳統的單機處理麵臨怎樣的瓶頸？我們將從這些根本性問題齣發，探討數據規模的指數級增長如何迫使我們走嚮分布式架構。 在此基礎上，我們將追溯Hadoop的起源與發展。瞭解Hadoop的設計理念，如Google的GFS和MapReduce論文如何啓發瞭Apache Hadoop的誕生，以及Hadoop生態係統是如何逐步演進，從最初的HDFS和MapReduce，發展到今天包含YARN、Hive、Spark、HBase等眾多組件的龐大體係。這部分內容將幫助您建立起對Hadoop整體架構的宏觀認知，理解其設計上的精妙之處，以及為何它能成為當前大數據領域的領導者。 第二部分：Hadoop分布式文件係統（HDFS）——海量數據的穩健基石 數據的存儲是大數據處理的第一步，也是至關重要的一步。HDFS作為Hadoop的核心組件之一，其設計目標是能夠存儲PB級彆的數據，並提供高吞吐量的數據訪問。我們將詳盡剖析HDFS的架構，包括NameNode（名稱節點）和DataNode（數據節點）的角色與職責，它們如何協同工作以實現數據的分布式存儲、副本管理和故障恢復。 您將學習到HDFS的文件存儲模型，塊（block）的概念及其大小選擇的意義，數據冗餘（replication）的機製如何保證數據的可靠性，以及 Namenode 的高可用性（HA）方案。此外，我們還將探討HDFS的文件讀寫流程，客戶端如何與NameNode和DataNode進行交互，以及數據在網絡中的傳輸方式。對於HDFS的配置、調優以及常見的操作命令，也將進行細緻的講解，幫助您掌握HDFS的管理與維護技巧。 第三部分：MapReduce編程模型——並行處理的強大引擎 MapReduce是Hadoop的另一大核心組件，它提供瞭一種簡單而強大的編程模型，用於並行處理海量數據。我們將深入解析MapReduce的執行流程，詳細闡述Map（映射）和Reduce（歸約）兩個階段的作用，以及Shuffle（洗牌）階段在數據排序和分組中的關鍵作用。 本書將帶領您理解MapReduce作業的生命周期，從作業的提交到執行，再到結果的輸齣。您將學習如何編寫Mapper和Reducer，理解輸入分片（input split）的概念，以及如何利用Combiner（組閤器）和Partitioner（分區器）來優化MapReduce作業的性能。通過大量的實例代碼和案例分析，您將能夠熟練掌握MapReduce編程，並能根據實際需求設計齣高效的數據處理邏輯。我們還將探討MapReduce的局限性，為後續更先進的處理框架（如Spark）的引入埋下伏筆。 第四部分：YARN——統一的資源管理與任務調度平颱 隨著Hadoop生態係統的不斷壯大，如何高效地管理集群資源並調度不同類型的計算框架成為瞭新的挑戰。YARN（Yet Another Resource Negotiator）應運而生，它將Hadoop從一個MapReduce的特定平颱轉變為一個通用的分布式計算平颱。我們將深入探討YARN的架構，理解ResourceManager（資源管理器）和NodeManager（節點管理器）的核心功能，以及ApplicationMaster（應用主控）在管理單個應用程序生命周期中的作用。 您將學習YARN如何為不同應用程序（如MapReduce、Spark、Tez等）分配資源，以及其靈活的調度策略如何滿足多樣化的計算需求。我們將分析YARN的資源抽象（如容器Container）和調度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler），幫助您理解YARN如何實現集群資源的優化利用和高可用性。掌握YARN將使您能夠更靈活地在Hadoop集群上部署和運行各種大數據處理框架。 第五部分：Hadoop生態係統中的關鍵組件——擴展您的數據處理能力 Hadoop的真正力量在於其豐富的生態係統。本書將重點介紹幾個最常用且最具影響力的Hadoop生態係統組件，幫助您構建一個功能強大的大數據處理流水綫。 Hive： 作為構建在Hadoop之上的數據倉庫工具，Hive允許您使用類SQL的HiveQL語言來查詢和分析存儲在HDFS中的大規模數據集。我們將深入講解Hive的架構，包括Metastore（元存儲）、HiveServer2以及Hive的查詢執行引擎（如MapReduce、Tez、Spark）。您將學習如何設計Hive錶，編寫HiveQL查詢，理解其執行計劃的生成過程，以及如何通過分區、分桶和索引等技術來優化查詢性能。 HBase： 這是一個運行在HDFS之上的分布式、麵嚮列的NoSQL數據庫。HBase提供瞭對海量數據的隨機、實時讀寫訪問能力，彌補瞭MapReduce批量處理的不足。我們將詳細介紹HBase的數據模型，包括行鍵（row key）、列族（column family）和列（column），以及其存儲結構（如HFile）。您將學習如何進行HBase的安裝、配置和管理，掌握其API的使用，並理解其在實現實時大數據應用中的關鍵作用。 Spark： 作為新一代的大數據處理引擎，Spark以其內存計算的優勢，提供瞭比MapReduce更快的處理速度和更豐富的API。我們將介紹Spark的核心概念，如RDD（彈性分布式數據集）、DataFrame和Dataset，以及Spark的執行模型（DAG調度）。您將學習如何使用Spark Core進行批處理，以及如何利用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（機器學習庫）和GraphX（圖計算庫）來解決更廣泛的數據處理任務。本書將重點展示Spark與Hadoop生態係統的集成，以及如何利用Spark來加速您的數據分析。 第六部分：實際應用與最佳實踐——構建您的Hadoop解決方案 理論知識需要與實際應用相結閤，纔能真正發揮Hadoop的價值。本部分將聚焦於Hadoop的實際部署、配置、性能調優以及在不同場景下的應用。 集群部署與管理： 我們將討論Hadoop集群的規劃、安裝和配置，包括單機模式、僞分布式模式和完全分布式模式。您將瞭解如何使用Cloudera Manager或Ambari等工具來簡化集群的管理和維護。 性能調優： 針對HDFS、MapReduce、YARN、Hive和HBase等組件，我們將提供一係列的性能調優技巧和策略。這包括硬件選擇、網絡配置、參數調優、數據結構優化以及查詢優化等，幫助您最大化集群的處理能力。 安全性： 在大數據環境中，數據安全是重中之重。我們將介紹Hadoop的安全機製，包括認證（如Kerberos）、授權（如HDFS ACLs、YARN ACLs）和加密（如傳輸加密、存儲加密），幫助您構建一個安全可靠的大數據平颱。 案例研究： 通過分析一些典型的Hadoop應用場景，例如日誌分析、推薦係統、實時數據處理、物聯網數據分析等，我們將展示如何將Hadoop及其生態係統組件整閤起來，解決實際的業務問題。這些案例將幫助您將所學知識融會貫通，並啓發您在自己的領域中應用Hadoop。 第七部分：麵嚮未來——Hadoop的演進與大數據生態的前景 大數據技術日新月異，Hadoop也在不斷演進。我們將展望Hadoop的未來發展方嚮，包括與雲計算的深度融閤、對實時處理能力的進一步加強、以及在人工智能和機器學習領域的應用拓展。同時，我們將簡要探討Hadoop在整個大數據生態係統中的地位，以及其他新興技術（如Kubernetes在數據處理中的作用）的齣現對Hadoop可能帶來的影響。 本書旨在成為您在大數據領域探索的可靠夥伴。通過深入淺齣的講解、豐富的實例和實用的技巧，我們希望能夠賦能每一位讀者，讓他們不僅理解Hadoop的工作原理，更能熟練運用Hadoop解決復雜的現實世界數據挑戰，最終在數據洪流中找到屬於自己的航道，揚帆遠航。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個在數據倉庫領域深耕多年的老兵來說，遷移到大數據技術棧，尤其是Hadoop，是一個必然的趨勢。但我一直覺得，很多關於Hadoop的書籍，要麼過於理論化，要麼就停留在非常基礎的API層麵，難以讓我從整體架構和實際應用的角度去理解。這本《Hadoop權威指南（影印版第4版 修訂版 英文版）》吸引我的，正是它“權威”和“指南”的定位。我希望它能提供一個清晰的路綫圖，不僅講解Hadoop的核心概念，還能深入到實際操作和最佳實踐。比如，書中對於集群部署、性能調優、故障排查這些非常實際的問題，是否有詳盡的指導？我尤其關心它對於Spark與Hadoop的融閤，以及Hadoop在雲環境下的應用有哪些最新的闡述。收到書後，紙張的觸感和書的整體分量，都讓我覺得這是一本值得投入時間去研讀的著作。翻看目錄，涵蓋的內容非常全麵，從HDFS的基礎到高級應用，再到MapReduce的演進，以及YARN的管理，都有專門的章節。我期待它能給我帶來全新的視角和深刻的理解，幫助我更好地駕馭大數據這個龐大的體係。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop權威指南（影印版第4版 修訂版 英文版）》我真是等瞭太久瞭！作為一名在數據分析領域摸爬滾打瞭幾年、但一直感覺在Hadoop這塊心虛的技術人員，我一直都在尋找一本能夠真正帶我入門、並且深入理解Hadoop核心機製的權威教材。市麵上的中文書籍很多，但總感覺翻譯過來的東西總有些隔靴搔癢，不夠原汁原味，而且最新技術更新也比較慢。這次看到有影印版而且是英文原版，我的眼睛都亮瞭！包裝非常紮實，紙張質量也比我想象的要好，摸起來很有質感，翻閱的時候也不會有廉價感。我特彆喜歡這種保留瞭原版排版風格的感覺，很多時候，作者精心設計的圖錶和代碼示例，在非原版格式下會被扭麯或者信息丟失，但影印版就完全避免瞭這個問題，一切都顯得原汁原味，仿佛我正坐在作者身邊，聽他講解。我已經迫不及待地想開始我的Hadoop學習之旅瞭，特彆是關於HDFS、MapReduce和YARN的部分，我希望能徹底搞清楚它們的工作原理，以及如何在實際項目中進行優化。這本書的厚度也讓我感到非常踏實，一看就知道內容量很足，絕對能夠滿足我深入學習的需求。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自學術界的研究人員，對大數據技術的研究是我的工作重點之一。在學術研究中，對底層技術的理解至關重要，而Hadoop作為分布式計算的基石，其核心原理的掌握更是不可或缺。我之前接觸過一些關於Hadoop的資料，但總覺得缺乏係統性和深度。這次看到《Hadoop權威指南（影印版第4版 修訂版 英文版）》，我毫不猶豫地選擇瞭它。我非常看重英文原版的權威性，因為它可以確保我對技術的理解是準確無誤的，避免瞭翻譯帶來的信息損失。收到書後，我首先被它的裝幀所吸引，厚實的書頁，清晰的印刷，都顯示齣齣版方的用心。我特彆關注書中對Hadoop架構的深入剖析，包括HDFS的讀寫機製、MapReduce的工作流程、YARN的調度策略等。我希望通過這本書，能夠建立起對Hadoop完整的知識體係，並且能夠從原理層麵去理解其優缺點，為我未來的研究打下堅實的基礎。同時，我也期待書中能夠包含一些關於Hadoop最新發展方嚮的探討，比如與AI、機器學習的結閤，以及在數據治理方麵的應用。這本書的厚度和內容，預示著它將是我研究過程中不可多得的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《Hadoop權威指南（影印版第4版 修訂版 英文版）》的時候，我主要的顧慮在於它的“影印版”性質。我之前也接觸過一些影印版書籍，有些排版非常糟糕，字體模糊，甚至有些地方因為掃描質量不高而難以辨認，這對於需要仔細閱讀技術細節的書來說，簡直是災難。然而，事實證明我的擔憂是多餘的。這本影印版的印刷質量遠超我的預期，字跡清晰銳利，圖錶也保留瞭原有的細節和色彩，整體閱讀體驗非常流暢。我仔細翻閱瞭其中的幾個章節，特彆是關於Hadoop生態係統組件的介紹，比如Hive, Spark, Pig的集成，讓我眼前一亮。這些內容在很多中文書籍中要麼被一帶而過，要麼就是對最新版本支持不佳，而這本書的第四版修訂版，應該能覆蓋到最新的技術發展趨勢。我尤其看重它對於分布式計算原理的講解，我希望能夠真正理解數據如何在節點間流動，以及各個組件是如何協同工作的，而不是僅僅停留在API的使用層麵。這本書的篇幅和深度，無疑為我提供瞭這樣的可能性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事Java開發的工程師，轉戰大數據領域是近幾年我的職業規劃。Hadoop無疑是這個領域的基礎，而《Hadoop權威指南》係列一直以來都有著極高的聲譽，我之前也聽同事推薦過，但一直沒有機會接觸到最新的版本。這次能拿到影印版第4版修訂版，讓我非常興奮。我更喜歡英文原版，因為這樣可以避免翻譯過程中可能齣現的理解偏差，而且能夠直接接觸到作者最原始的思考和錶述。拿到手後，我首先翻看瞭它的排版和印刷質量。不得不說，影印版的質量非常棒，書頁的厚度和韌性都很好，字跡清晰，圖示也很清楚，閱讀體驗比我擔心的要好很多。我最感興趣的部分是它關於Hadoop 3.x的新特性，比如EC（Erasure Coding）在HDFS中的應用，以及YARN在資源管理方麵的改進。我希望通過這本書，能夠深入理解Hadoop在分布式存儲和計算方麵的最新進展，並且掌握如何利用這些技術來構建高性能、可擴展的大數據應用。這本書的深度和廣度，讓我相信它能夠成為我大數據技術棧的堅實基石。

評分☆☆☆☆☆

物有所值！物有所值！物有所值！

評分☆☆☆☆☆

內容好，價格優，送貨快。英文不難。

評分☆☆☆☆☆

紙張真的一般，撞腳什麼的我不關心，書是用來看的。年底速度慢下來瞭

評分☆☆☆☆☆

書很好 對著以前版本的中文電子版看 一邊學技術 一邊學英語 書之前被重物壓過 一個角翹起來 壓不下去 對於愛書之人 很氣憤

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

這玩意現在火的一塌糊塗，不知道的都不好意思齣去看展覽。

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，紙張質量挺好，字跡清楚，正版無疑，價格也比較優惠

評分☆☆☆☆☆

雙十一特價買的，還沒來得及看，不過書的包裝還比較好。

評分☆☆☆☆☆

書挺厚的，也是這個領域的必備教材，期待中文版跟上節奏