Hadoop大數據處理技術基礎與實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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安俊秀，王鵬，靳宇倡 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據處理
• 大數據技術
• 分布式存儲
• MapReduce
• HDFS
• 數據分析
• 大數據實踐
• Java

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115400741

版次：01

商品編碼：11808226

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等院校雲計算和大數據人纔培養規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-12-01

頁數：291

正文語種：中文

編輯推薦

熱門技術
院校關注
市場空白
專傢團隊
廣泛調研
內容基礎
循序漸進
資源豐富
本書的體係結構及內容做瞭精心的設計，實現理論指導實踐、實踐提升理論的良性循環。按照“模塊理論－模塊實踐”這一思路進行編排，通過不斷地螺鏇迭代逐漸讓學生掌握Hadoop的體係架構及各組件的功能及相應典型案例。在內容編寫方麵，注意難點分散、循序漸進；在實例選取方麵，注意實用性強、針對性強。

內容簡介

全書共有12章，從Hadoop起源開始，介紹瞭Hadoop的安裝和配置，並對Hadoop的組件分彆進行瞭介紹，包括HDFS分布式存儲係統，MapReduce計算框架，海量數據庫HBase，Hive數據倉庫，Pig、ZooKeeper管理係統等知識，最後對Hadoop實時數據處理技術作瞭簡單介紹，旨在讓讀者瞭解當前的其它的大數據處理技術。本書除瞭對Hadoop的理論進行說明之外，還對如何使用各組件進行瞭介紹，但介紹的隻是基礎的使用，沒有涉及到底層的高級內容，所以本書隻是起一個引導作用，旨在讓讀者瞭解Hadoop並能夠使用Hadoop的基本功能，並不是學習Hadoop的完全手冊。
本書適用於高等院校的學生；是雲計算專業、物聯網專業及雲計算與大數據專業的核心基礎課程，也是計算機相關專業的一門新增專業課或選修課；適閤於零售及雲計算與大數據技術相關的培訓班等使用。

作者簡介

　安俊秀，女，教授，西安交通大學攻讀計算機科學與技術專業，獲工學碩士學位。中國計算機學會高級會員；中國電子學會高級會員；成都市科技攻關計劃評審專傢；成都軍區項目評審專傢；汕尾市科技顧問團首席顧問。

　　在科研工作方麵，一直從事雲計算與大數據、信息智能搜索與計算社會方麵的研究工作。近五年來就此發錶論文40餘篇，其中**作者20餘篇，核心期刊以上占15餘篇。主編或參與完成專著3部、教材4部，6部由***齣版社齣版。獲得國傢發明專利2項（2014授權），實用新型專利授權12項。獲得軟件著作權13項。科研項目20項，其中作為項目負責人承擔省部級項目3項；作為主研人員參與***項目6項、省級項目6項。

目錄

Hadoop基礎與實踐
第1章Hadoop概述
1．1 Hadoop來源和動機
1．2 Hadoop體係架構
1．3 Hadoop與分布式開發
1．4 Hadoop行業應用案例分析
1．4．1 Hadoop在門戶網站的應用
1．4．2 Hadoop在搜索引擎中的應用
1．4．3 Hadoop在電商平颱中的應用
1．5小結
第2章Hadoop安裝與配置管理
2．1 實驗準備
2．2 配置一個單節點環境
2．2．1 運行一個虛擬係統CentOS
2．2．2 配置網絡
2．2．3創建新的用戶組和用戶
2．2．4上傳文件到CentOS並配置Java、Hadoop環境
2．2．5 修改Hadoop2．2配置文件
2．2．6修改CentOS主機名
2．2．7綁定hostname與IP
2．2．8關閉防火牆
2．3節點之間的免密碼通信
2．3．1什麼是SSH
2．3．2 拷貝虛擬機節點
2．3．3 配置SSH免密碼登錄
2．4 Hadoop的啓動和測試
2．4．1 格式化文件係統
2．4．2啓動HDFS
2．4．3 啓動Yarn
2．4．4 管理JobHistory Server
2．4．5 集群驗證
2．4．6 需要瞭解的默認配置
2．5動態管理節點
2．5．1 動態增加和刪除datanode
2．5．2 動態修改TaskTracker
2．6小結
第3章HDFS技術
3．1HDFS的特點
3．2HDFS架構
3．2．1數據塊
3．2．2元數據節點與數據節點
3．2．3輔助元數據節點
3．2．4安全模式
3．2．5負載均衡
3．2．6垃圾迴收
3．3HDFS Shell命令
3．3．1文件處理命令
3．3．2dfsadmin命令
3．3．3namenode命令
3．3．4fsck命令
3．3．5pipes命令
3．3．6job命令
3．4HDFS中Java API的使用
3．4．1上傳文件
3．4．2新建文件
3．4．3查看文件詳細信息
3．4．4下載文件
3．5RPC通信
3．5．1反射機製
3．5．2代理模式與動態代理
3．5．3Hadoop RPC機製與源碼分析
3．6小結
第4章Map/Reduce技術
4．1 什麼是Map/Reduce
4．2 Map/Reduce編程模型
4．2．1 MapReduce編程模型簡介
4．2．2 Map/Reduce簡單模型
4．2．3 Map/Reduce復雜模型
4．2．4 Map/Reduce編程實例–WordCount
4．3 Map/Reduce數據流
4．3．1分片、格式化數據源（InputFormat）
4．3．2 Map過程
4．3．3 Shuffle過程
4．3．4 Reduce過程
4．3．5文件寫入（OutputFormat）
4．4 Map/Reduce任務流程
4．4．1 MRv2基本組成
4．4．2 Yarn基本組成
4．4．3 任務流程
4．5 Map/Reduce的Streaming和Pipe
4．5．1 Hadoop Streaming
4．5．2 Hadoop Pipe
4．6 Map/Reduce性能調優
4．7Map/Reduce實戰
4．7．1 快速入門
4．7．2簡單使用Eclipse插件
4．8小結
第5章Hadoop I/O操作
5．1HDFS數據完整性
5．1．1校驗和
5．1．2DataBlockScanner
5．2基於文件的數據結構
5．2．1SequenceFile存儲
5．2．2MapFile
5．2．3SequenceFile轉換為MapFile
5．3壓縮
5．3．1Codec
5．3．2本地庫
5．3．3如何選擇壓縮格式
5．4序列化
5．4．1Writable接口
5．4．2WritableComparable
5．4．3Hadoop writable基本類型
5．4．4自定義writable類型
5．5小結
第6章海量數據庫HBase技術
6．1 初識HBase
6．2 HBase錶視圖
6．2．1概念視圖
6．2．2物理視圖
6．3HBase物理存儲模型
6．4安裝HBase
6．4．1HBase單節點安裝
6．4．2HBase僞分布式安裝
6．4．3HBase完全分布式安裝
6．5HBaseShell
6．5．1general一般操作
6．5．2ddl操作
6．5．3dml操作
6．5．4小結
6．6小結
第7章ZooKeeper技術
7．1 分布式協調技術
7．2 實現者
7．3 角色
7．4 ZooKeeper數據模型
7．4．1Znode
7．4．2ZooKeeper中的時間
7．4．3ZooKeeper節點屬性
7．4．4watch觸發器
7．5 ZooKeeper集群安裝
7．6 ZooKeeper主要Shell操作
7．7 典型運用場景
7．7．1數據發布與訂閱
7．7．2統一命名服務（Name Service）
7．7．3分布通知/協調（Distribution of notification/coordination）
7．8小結
第8章分布式數據倉庫技術Hive
8．1 Hive齣現原因
8．2 Hive服務組成
8．3 Hive安裝
8．3．1 Hive基本安裝
8．3．2 MySQL安裝
8．3．3 Hive配置
8．4 Hive Shell介紹
8．5HiveQL詳解
8．5．1 Hive管理數據方式
8．5．2 Hive錶DDL操作
8．5．3 Hive錶DML操作
8．6小結
第9章分布式數據分析工具Pig
9．1 Pig的安裝和配置
9．2 Pig基本概念
9．3 Pig保留關鍵字
9．4使用Pig
9．4．1 Pig命令行選項
9．4．2 Pig的兩種運行模式
9．4．3 Pig相關Shell命令詳解
9．4．4Pig程序運行方式
9．4．5 Pig輸入與輸齣
9．5模式（Schemas）
9．6 Pig相關函數詳解
9．7小結
第10章 Hadoop與RDBMS數據遷移工具Sqoop
10．1 Sqoop基本安裝
10．2 Sqoop配置
10．3 Sqoop相關功能
10．4 Hive、Pig和Sqoop三者之間的關係
10．5小結
第11章Hadoop1．x與Hadoop2．x的比較
11．1 Hadoop發展曆程
11．2 Hadoop1．x與Hadoop2．x之間的差異
11．2．1 Hadoop1與Hadoop2體係結構對比
11．2．2 Hadoop1與Hadoop2之間配置差異
11．2．3 Hadoop2的Yarn框架
11．2．4 HDFS聯邦機製（Federation）
11．3小結
第12章Hadoop實時數據處理技術
12．1 Storm-Yarn
12．1．1 Apache Storm組成結構
12．1．2 Storm數據流
12．1．3 Storm-Yarn産生背景
12．1．4 Storm-Yarn功能介紹
12．2 Apache Spark
12．2．1 Apache Spark組成結構
12．2．2 Apache Spark擴展功能
12．3 Storm與Spark的比較
12．4小結
附錄一：使用Eclipse提交Hadoop任務相關錯誤解決
附錄二：常用Pig內置函數簡介

前言/序言

《海量數據煉金術：從零開始掌握分布式存儲與計算》 在這個信息爆炸的時代，我們每天都在産生海量的數據。這些數據蘊藏著巨大的價值，但如何有效地存儲、管理和分析它們，卻成為瞭擺在企業和個人麵前的一大挑戰。傳統的單機係統已無法應對日益增長的數據規模和處理需求，分布式係統應運而生，而其中最核心、最具代錶性的技術便是分布式存儲與計算。 本書將帶你深入探索分布式存儲與計算的奧秘，為你揭示如何將分散在無數節點上的數據凝聚成一體，並賦予它們強大的分析能力。我們不談論任何特定的技術框架，而是聚焦於分布式係統背後的核心理念、關鍵原理以及實際應用中所麵臨的共性問題與解決方案。 第一部分：分布式存儲的基石——數據如何安身立命 在本部分，我們將從最基礎的概念齣發，構建你對分布式存儲的認知框架。 數據分布的藝術： 為什麼需要分布式存儲？其核心優勢體現在哪些方麵？我們將探討數據量爆炸式增長的必然趨勢，以及單點存儲的瓶頸。隨後，我們將深入剖析數據分布的幾種基本策略，例如： 數據分片（Sharding）： 如何將大規模數據集分割成更小的、可管理的單元，並分散存儲在不同的節點上？我們將詳細講解數據分片的原理、常見的分片鍵選擇策略（如基於範圍、哈希、目錄等），以及分片帶來的讀寫性能提升和可用性增強。 數據冗餘與一緻性： 分布式存儲並非僅僅是將數據分散，更重要的是保證數據的安全性和可用性。我們將討論數據冗餘（Replication）的重要性，包括副本策略（如主從復製、多主復製），以及如何在副本之間維護數據的一緻性。我們將介紹 CAP 定理的哲學思想，理解一緻性、可用性和分區容錯性三者之間的權衡，並探討 quorum 機製等保證強一緻性的方法。 存儲係統的演進： 從早期的分布式文件係統到如今的各種分布式對象存儲，存儲技術是如何一步步發展至今的？我們將迴顧分布式文件係統的發展曆程，理解其在海量數據存儲中的地位。同時，我們也會淺析對象存儲的優勢，包括其扁平化的命名空間、易於擴展性和良好的元數據管理能力。 可靠性與容錯： 在分布式環境中，節點故障是常態。如何設計一個能夠應對節點失效、網絡隔離等問題的存儲係統？我們將重點關注容錯機製的設計，包括故障檢測、節點剔除、數據恢復等環節，以及一些常見的容錯模式。 第二部分：分布式計算的引擎——數據如何被驅動以産生洞察 存儲瞭海量數據之後，如何從中挖掘有價值的信息，是分布式計算的核心目標。 計算的並行之美： 為什麼分布式計算能夠處理海量數據？我們將深入理解並行計算和分布式計算的概念，以及它們如何協同工作。我們會分析任務分解、任務調度、結果閤並等計算過程中的關鍵步驟。 MapReduce 範式的啓示： 盡管具體的框架各不相同，但 MapReduce 思想作為分布式計算的基石，其核心理念至今仍影響深遠。我們將詳細解析 Map 和 Reduce 操作的本質，以及它們如何通過一係列的中間數據交換來完成復雜的計算任務。我們將通過一個具體的例子，來形象地展示 MapReduce 的工作流程。 計算的調度與優化： 在分布式集群中，如何高效地將計算任務分配給各個節點，並確保資源的閤理利用？我們將探討任務調度器的作用，包括公平調度、容量調度等策略。同時，我們也會觸及計算優化的重要性，例如數據本地性（Data Locality）的原則，即“將計算移動到數據附近”，以最大限度地減少網絡傳輸帶來的開銷。 內存計算的革命： 隨著硬件技術的發展，內存計算逐漸成為提升處理速度的重要手段。我們將探討內存計算的優勢，以及它在某些場景下如何超越傳統的磁盤 I/O 密集型計算。 第三部分：構建分布式係統的實踐智慧 理論是基礎，實踐齣真知。在本部分，我們將迴歸實際應用，探討構建和管理分布式係統時需要考慮的關鍵問題。 集群管理與監控： 如何管理一個龐大的分布式集群？我們需要一個有效的集群管理係統來負責節點的注冊、狀態監控、資源分配等。我們將討論監控的重要性，以及如何通過各種指標來洞察集群的健康狀況。 網絡通信的挑戰： 在分布式係統中，節點之間的網絡通信至關重要。我們將探討網絡延遲、帶寬限製等問題，以及如何通過高效的網絡協議和通信機製來優化性能。 可擴展性的設計原則： 成功的分布式係統必須具備良好的可擴展性，能夠輕鬆應對不斷增長的數據量和用戶訪問。我們將深入探討水平擴展（Scale Out）和垂直擴展（Scale Up）的區彆，以及如何在係統設計之初就融入可擴展性的思想。 安全與隱私的考量： 在處理海量數據時，安全和隱私問題不容忽視。我們將討論數據加密、訪問控製、權限管理等方麵的安全措施，以及如何遵守相關法律法規。 本書將以清晰的邏輯、生動的語言，結閤豐富的實例，帶領讀者循序漸進地掌握分布式存儲與計算的核心技術。無論你是想深入瞭解大數據處理的底層原理，還是希望在實際項目中構建高效可靠的數據處理平颱，本書都將是你不可或缺的指南。我們將一同解鎖海量數據的無限潛力，將其轉化為驅動創新與發展的強大動力。

評分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書的實踐章節，它不是那種隻講理論然後就丟給讀者的書。作者提供瞭很多實際操作的步驟和代碼示例，讓我們可以一步一步地搭建自己的Hadoop集群，並進行實際的數據處理。我跟著書中的指導，成功地在虛擬機上部署瞭一個僞分布式Hadoop環境，並且運行瞭幾個經典的MapReduce例子，比如Word Count。這個過程雖然有挑戰，但跟著書中的詳細解釋，我一點點地剋服瞭遇到的問題。作者在講解MapReduce編程模型時，非常注重實際的應用場景，比如如何設計Mapper和Reducer來處理不同類型的數據，如何進行數據預處理和後處理，以及如何優化MapReduce作業的性能。我還學習到瞭如何使用Hadoop的生態係統中的其他工具，如Hive和HBase，來更高效地進行數據分析和存儲，這讓我覺得這本書的內容非常貼閤實際工作需求，而且具有很高的實操價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常閤理，從Hadoop的基礎概念到高級應用，循序漸進，邏輯清晰。作者首先介紹瞭Hadoop的整體架構和核心組件，然後深入講解瞭HDFS、MapReduce、YARN等關鍵技術，並結閤實際案例進行演示。在掌握瞭基礎知識後，書中還介紹瞭Hive、HBase、Spark等Hadoop生態係統中的重要組件，以及它們在數據倉庫、NoSQL數據庫和實時計算等方麵的應用。這種由淺入深的講解方式，讓我在學習過程中能夠逐步建立起完整的知識體係，避免瞭學習過程中可能齣現的知識斷層。

評分☆☆☆☆☆

我是一個比較注重細節的學習者，在閱讀這本書時，我發現作者在每一個技術點的講解上都非常細緻。比如在介紹HDFS的容錯機製時，作者不僅解釋瞭副本機製，還詳細說明瞭NameNode的HA（高可用）方案，包括Active/Standby Namenode的切換、ZooKeeper在選舉中的作用等。這種對技術細節的深入挖掘，讓我能夠真正理解Hadoop的穩定性和可靠性是如何實現的，也讓我對Hadoop的底層原理有瞭更透徹的認識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀之前，我對Hadoop的理解僅限於“一個處理大數據的框架”。讀完這本書，我纔真正認識到Hadoop的龐大生態係統和其背後精妙的設計思想。作者對Hadoop的整體架構進行瞭非常細緻的剖析，從分布式存儲到分布式計算，再到資源管理，各個模塊之間的配閤被闡述得淋灕盡緻。我印象最深刻的是對YARN的講解，它作為Hadoop 2.x 的核心組件，承擔著集群資源的統一管理和調度任務。作者詳細解釋瞭ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等核心組件的功能和交互方式，以及它們如何協同工作來支持各種分布式應用。這部分內容讓我對Hadoop集群的資源利用率和吞吐量的提升有瞭直觀的認識，也理解瞭為什麼Hadoop能夠成為大數據處理領域的翹楚。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常適閤初學者，作者沒有使用過於生僻的專業術語，而是用通俗易懂的語言來解釋復雜的概念。即使是對大數據領域完全沒有接觸過的讀者，也能輕鬆上手。我在閱讀過程中，經常會遇到一些之前在其他地方看過但沒理解透徹的概念，比如“MapReduce的shuffle過程”，在這本書裏得到瞭非常清晰的解釋。作者用圖示和代碼結閤的方式，一步步地剖析瞭數據從Mapper輸齣到Reducer輸入的整個過程，包括數據分區、排序和閤並等關鍵環節，讓我對MapReduce的內部機製有瞭醍醐灌頂的理解。這種深入淺齣的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，也讓我對Hadoop的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

對於想要進入大數據領域工作的我來說，這本書無疑是一本寶藏。它不僅提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它教會瞭我如何將這些理論付諸實踐。書中提供的豐富的實踐案例和詳細的操作指南，讓我能夠獨立完成Hadoop集群的搭建、配置和管理，並且能夠運用Hadoop進行實際的數據分析和處理。這不僅僅是知識的積纍，更是能力的提升。我感覺到，通過這本書的學習，我已經具備瞭參與大數據項目的基礎技能，為我未來的職業發展打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

之前我總覺得Hadoop是一個相對獨立的框架，但這本書讓我看到瞭Hadoop與其它大數據組件的融閤。作者在介紹Hadoop的核心組件的同時，也詳細講解瞭Spark、Storm、Kafka等與之相關的技術，並闡述瞭它們與Hadoop之間的關係和協同工作方式。特彆是Spark的介紹，讓我瞭解到它在內存計算方麵的優勢，以及如何與Hadoop的HDFS和YARN集成，從而實現更快的迭代計算和更復雜的數據分析。我還學習到瞭如何利用Kafka進行實時數據流的處理，以及如何將Kafka的數據導入Hadoop進行離綫分析。這種“生態視角”的講解，讓我對整個大數據技術棧有瞭更全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，Hadoop不再是那個遙不可及的“高大上”技術，而變得觸手可及。作者的講解風格非常務實，總是能將抽象的技術概念與實際的應用場景相結閤。例如，在講解MapReduce編程時，作者不僅僅提供瞭代碼模闆，還結閤瞭實際的業務需求，比如如何從海量用戶行為日誌中提取用戶畫像，如何對電商平颱的商品進行推薦等。這種“貼近業務”的講解方式，讓我能夠更快地將所學知識應用到實際工作中，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得學習技術最好的方式就是“做中學”，而這本書恰恰滿足瞭我這一點。書中的實踐部分非常紮實，它不僅僅是提供瞭幾個簡單的命令，而是引導我們去搭建一個完整的Hadoop環境，並解決實際問題。我跟著書中的步驟，成功地配置瞭一個Hadoop集群，並且執行瞭一些實際的數據分析任務。例如，書中關於如何使用Hadoop處理海量日誌數據的案例，讓我學到瞭很多實用的技巧，比如如何設計MapReduce作業來提取關鍵信息、如何進行數據清洗和去重，以及如何將處理後的結果存儲到HDFS中。這個過程讓我深刻體會到Hadoop在實際業務中的應用價值，也為我未來的工作打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝就很有分量，拿到手裏沉甸甸的，封麵設計也簡潔大氣，一看就知道是乾貨滿滿。我一直對大數據處理技術非常感興趣，特彆是Hadoop作為這個領域的基石，更是我學習的重點。讀完這本書，我感覺像是進入瞭一個全新的世界，很多之前模糊的概念都變得清晰起來。作者在講述Hadoop的各個組成部分，比如HDFS、MapReduce、YARN時，都用瞭非常生動的比喻和詳實的案例，讓我不再覺得枯燥的技術術語像天書一樣難懂。尤其是在講解HDFS的分布式存儲原理時，作者深入淺齣地分析瞭數據的塊分裂、副本冗餘以及 Namenode 和 Datanode 的協同工作機製，還詳細介紹瞭 NameNode 的元數據管理和 Datanode 的數據存儲與讀寫流程，以及如何處理節點故障和數據恢復，這部分內容讓我對分布式文件係統的健壯性和可靠性有瞭更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯！

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

京東發貨速度快，很喜歡這樣購物

評分☆☆☆☆☆

有一點鬱悶，不知道運氣太差，還是什麼原因，書的封麵有汙漬，而且書的邊緣沒啊包裝好，有痕跡。其他沒什麼毛病。

評分☆☆☆☆☆

很基礎的書。不錯

評分☆☆☆☆☆

講的還不夠詳細，錯彆字有點多

評分☆☆☆☆☆

書看起來還是不錯的

評分☆☆☆☆☆

講的還不夠詳細，錯彆字有點多