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Hadoop是大数据处理的同义词。Hadoop的编程模型简单，“一次编码，任意部署”，且生态圈日益完善，已成为一个可供不同技能水平的程序员共同使用的全方位平台。今天，面临着处理和分析大数据的任务，Hadoop成了理所当然的工具。Hadoop 2.0扩展了羽翼，能覆盖各种类型的应用模式，并解决更大范围的问题。本书是一本循序渐进的指导手册，重点介绍了Hadoop的高级概念和特性。内容涵盖了Hadoop 2.X版的改进，MapReduce、Pig和Hive等的优化及其高级特性，Hadoop 2.0的专属特性（如YARN和HDFS联合），以及如何使用Hadoop 2.0版本扩展Hadoop的能力。
如果你想拓展自己的Hadoop知识和技能，想应对具有挑战性的数据处理问题，想让Hadoop作业、Pig脚本和Hive查询运行得更快，或者想了解升级Hadoop的好处，那么本书便是你的不二选择。
通过阅读本书，你将能够：
理解从Hadoop 1.0到Hadoop 2.0的变化
定制和优化Hadoop 2.0中的MapReduce作业
探究Hadoop I/O和不同的数据格式
深入学习YARN和Storm，并通过YARN集成Hadoop和Storm
基于***Elastic MapReduce部署Hadoop
探究HDFS替代品，学习HDFS联合
掌握Hadoop安全方面的主要内容
使用Mahout和RHadoop进行Hadoop数据分析
内容简介
这本高阶教程将通过大量示例帮助你精通Hadoop，掌握Hadoop实践和技巧。主要内容包括：Hadoop MapReduce、Pig 和Hive 优化策略，YARN 审读剖析，如何利用Storm，等等。如果你熟悉Hadoop，并想将自己的技能再提高一个层次，本书是你的不二之选。作者简介
Sandeep Karanth，Scibler公司联合创始人，负责数据智能产品的架构；DataPhi Labs公司联合创始人兼首席架构师，专注于构建和实施软件系统。他拥有14年以上的软件行业从业经验，既设计过企业数据应用，也开发过新一代移动应用。他曾就职于微软总部和微软印度研究院。他的Twitter账号是@karanths，GitHub账号是https://github.com/Karanth。目录
第1 章 Hadoop 2．X 1
1．1 Hadoop 的起源 1
1．2 Hadoop 的演进 2
1．3 Hadoop 2．X 6
1．3．1 Yet Another Resource Negotiator（YARN） 7
1．3．2 存储层的增强 8
1．3．3 支持增强 11
1．4 Hadoop 的发行版 11
1．4．1 选哪个Hadoop 发行版 12
1．4．2 可用的发行版 14
1．5 小结 16
第2 章 MapReduce 进阶 17
2．1 MapReduce 输入 18
2．1．1 InputFormat 类 18
2．1．2 InputSplit 类 18
2．1．3 RecordReader 类 19
2．1．4 Hadoop 的“小文件”问题 20
2．1．5 输入过滤 24
2．2 Map 任务 27
2．2．1 dfs．blocksize 属性 28
2．2．2 中间输出结果的排序与溢出 28
2．2．3 本地reducer 和Combiner 31
2．2．4 获取中间输出结果——Map 侧 31
2．3 Reduce 任务 32
2．3．1 获取中间输出结果——Reduce 侧 32
2．3．2 中间输出结果的合并与溢出 33
2．4 MapReduce 的输出 34
2．5 MapReduce 作业的计数器 34
2．6 数据连接的处理 36
2．6．1 Reduce 侧的连接 36
2．6．2 Map 侧的连接 42
2．7 小结 45
第3 章 Pig 进阶 47
3．1 Pig 对比SQL 48
3．2 不同的执行模式 48
3．3 Pig 的复合数据类型 49
3．4 编译Pig 脚本 50
3．4．1 逻辑计划 50
3．4．2 物理计划 51
3．4．3 MapReduce 计划 52
3．5 开发和调试助手 52
3．5．1 DESCRIBE 命令 52
3．5．2 EXPLAIN 命令 53
3．5．3 ILLUSTRATE 命令 53
3．6 Pig 操作符的高级特性 54
3．6．1 FOREACH 操作符进阶 54
3．6．2 Pig 的特殊连接 58
3．7 用户定义函数 61
3．7．1 运算函数 61
3．7．2 加载函数 66
3．7．3 存储函数 68
3．8 Pig 的性能优化 69
3．8．1 优化规则 69
3．8．2 Pig 脚本性能的测量 71
3．8．3 Pig 的Combiner 72
3．8．4 Bag 数据类型的内存 72
3．8．5 Pig 的reducer 数量 72
3．8．6 Pig 的multiquery 模式 73
3．9 最佳实践 73
3．9．1 明确地使用类型 74
3．9．2 更早更频繁地使用投影 74
3．9．3 更早更频繁地使用过滤 74
3．9．4 使用LIMIT 操作符 74
3．9．5 使用DISTINCT 操作符 74
3．9．6 减少操作 74
3．9．7 使用Algebraic UDF 75
3．9．8 使用Accumulator UDF 75
3．9．9 剔除数据中的空记录 75
3．9．10 使用特殊连接 75
3．9．11 压缩中间结果 75
3．9．12 合并小文件 76
3．10 小结 76
第4 章 Hive 进阶 77
4．1 Hive 架构 77
4．1．1 Hive 元存储 78
4．1．2 Hive 编译器 78
4．1．3 Hive 执行引擎 78
4．1．4 Hive 的支持组件 79
4．2 数据类型 79
4．3 文件格式 80
4．3．1 压缩文件 80
4．3．2 ORC 文件 81
4．3．3 Parquet 文件 81
4．4 数据模型 82
4．4．1 动态分区 84
4．4．2 Hive 表索引 85
4．5 Hive 查询优化器 87
4．6 DML 进阶 88
4．6．1 GROUP BY 操作 88
4．6．2 ORDER BY 与SORT BY 88
4．6．3 JOIN 类型 88
4．6．4 高级聚合 89
4．6．5 其他高级语句 90
4．7 UDF、UDAF 和UDTF 90
4．8 小结 93
第5 章 序列化和Hadoop I/O 95
5．1 Hadoop 数据序列化 95
5．1．1 Writable 与WritableComparable 96
5．1．2 Hadoop 与Java 序列化的区别 98
5．2 Avro 序列化 100
5．2．1 Avro 与MapReduce 102
5．2．2 Avro 与Pig 105
5．2．3 Avro 与Hive 106
5．2．4 比较Avro 与Protocol Buffers/Thrift 107
5．3 文件格式 108
5．3．1 Sequence 文件格式 108
5．3．2 MapFile 格式 111
5．3．3 其他数据结构 113
5．4 压缩 113
5．4．1 分片与压缩 114
5．4．2 压缩范围 115
5．5 小结 115
第6 章 YARN——其他应用模式进入Hadoop 的引路人 116
6．1 YARN 的架构 117
6．1．1 资源管理器 117
6．1．2 Application Master 118
6．1．3 节点管理器 119
6．1．4 YARN 客户端 120
6．2 开发YARN 的应用程序 120
6．2．1 实现YARN 客户端 120
6．2．2 实现AM 实例 125
6．3 YARN 的监控 129
6．4 YARN 中的作业调度 134
6．4．1 容量调度器 134
6．4．2 公平调度器 137
6．5 YARN 命令行 139
6．5．1 用户命令 140
6．5．2 管理员命令 140
6．6 小结 141
第7 章 基于YARN 的Storm——Hadoop中的低延时处理 142
7．1 批处理对比流式处理 142
7．2 Apache Storm 144
7．2．1 Apache Storm 的集群架构 144
7．2．2 Apache Storm 的计算和数据模型 145
7．2．3 Apache Storm 用例 146
7．2．4 Apache Storm 的开发 147
7．2．5 Apache Storm 0．9．1 153
7．3 基于YARN 的Storm 154
7．3．1 在YARN 上安装Apache Storm 154
7．3．2 安装过程 154
7．4 小结 161
第8 章 云上的Hadoop 162
8．1 云计算的特点 162
8．2 云上的Hadoop 163
8．3 亚马逊Elastic MapReduce 164
8．4 小结 175
第9 章 HDFS 替代品 176
9．1 HDFS 的优缺点 176
9．2 亚马逊AWS S3 177
9．3 在Hadoop 中实现文件系统 179
9．4 在Hadoop 中实现S3 原生文件系统 179
9．5 小结 189
第10 章 HDFS 联合 190
10．1 旧版HDFS 架构的限制 190
10．2 HDFS 联合的架构 192
10．2．1 HDFS 联合的好处 193
10．2．2 部署联合NameNode 193
10．3 HDFS 高可用性 195
10．3．1 从NameNode、检查节点和备份节点 195
10．3．2 高可用性——共享edits 196
10．3．3 HDFS 实用工具 197
10．3．4 三层与四层网络拓扑 197
10．4 HDFS 块放置策略 198
10．5 小结 200
第11 章 Hadoop 安全 201
11．1 安全的核心 201
11．2 Hadoop 中的认证 202
11．2．1 Kerberos 认证 202
11．2．2 Kerberos 的架构和工作流 203
11．2．3 Kerberos 认证和Hadoop 204
11．2．4 HTTP 接口的认证 204
11．3 Hadoop 中的授权 205
11．3．1 HDFS 的授权 205
11．3．2 限制HDFS 的使用量 208
11．3．3 Hadoop 中的服务级授权 209
11．4 Hadoop 中的数据保密性 211
11．5 Hadoop 中的日志审计 216
11．6 小结 217
第12 章 使用Hadoop 进行数据分析 218
12．1 数据分析工作流 218
12．2 机器学习 220
12．3 Apache Mahout 222
12．4 使用Hadoop 和Mahout 进行文档分析 223
12．4．1 词频 223
12．4．2 文频 224
12．4．3 词频－逆向文频 224
12．4．4 Pig 中的Tf-idf 225
12．4．5 余弦相似度距离度量 228
12．4．6 使用k-means 的聚类 228
12．4．7 使用Apache Mahout 进行k-means 聚类 229
12．5 RHadoop 233
12．6 小结 233
附录 微软Windows 中的Hadoop 235
前言/序言
我们处在一个由数据主导决策的时代。存储成本在降低，网络速度在提升，周围的一切都在变得可以数字化，因此我们会毫不犹疑地下载、存储或与周围的其他人分享各类数据。大约20年前，相机还是一个使用胶片来捕捉图片的设备，每张照片所捕捉的都要是一个近乎完美的镜头，且底片的存储也要小心翼翼，以防损坏。要冲洗这些照片则需要更高的成本。从你按动快门到看到拍摄的图片几乎需要一天的时间。这意味着捕捉下来的信息要少得多，因为上述因素阻碍了人们记录生活的各个瞬间，只有那些被认为重要的时刻才被记录下来。然而，随着相机的数字化，这种情况得到了改变。我们几乎随时随地都会毫不犹疑地拍照；我们从来不担心存储的问题，因为TB级别（240）的外部磁盘可以提供可靠的备份；我们也很少到哪儿都带着相机，因为可以使用移动设备拍摄照片；我们还有如Instagram这样的应用给照片添加特效并分享这些美图；我们收集关于图片的意见和信息，还会基于这些内容做出决策；我们几乎不放过任何时刻，无论它们重要与否，都会将其存入纪念册中。大数据的时代来临啦！
在商业上，大数据时代也带来了类似的变化。每项商业活动的方方面面都被记录了下来：为提高服务质量，记录下用户在电子商务页面上的所有操作；为进行交叉销售或追加销售，记录下用户买下的所有商品。商家连客户的DNA恨不得都想掌握，因此只要是能得到的客户数据，他们都会想办法得到，并一个一个掐指研究。商家也不会受到数据格式的困扰，无论是语音、图像、自然语言文本，还是结构化数据，他们都会欣然接受。利用这些数据点，他们可以驱使用户做出购买决定，并且为用户提供个性化的体验。数据越多，越能为用户提供更好、更深入的个性化体验。
从某些方面来讲，我们已经准备好接受大数据的挑战了。然而，分析这些数据的工具呢？它们能处理如此庞大、快速、多样化的新数据吗？理论上说，所有数据都可以放到一台机器上，但这样一台机器的成本要多少？它能满足不断变化的负载需求吗？我们知道超级计算机可以做到这一点，但是全世界的超级计算机也就那么几台，而且都不具有伸缩性。替代方案就是构建一组机器、一个集群或者串联的计算单元来完成一项任务。一组使用高速网络互相连接的机器可以提供更好的伸缩性和灵活性，但那还不够。这些集群还要可编程。大量的机器，就像一群人，需要更多的协调和同步。机器的数量越多，集群中出现故障的可能性就越大。如何使用一种简单的方法处理同步和容错，从而减轻程序员的负担呢？答案是使用类似于Hadoop的系统。
Hadoop可以认为是大数据处理的同义词。简单的编程模型，“一次编码，任意部署”，和日益增长的生态圈，使得Hadoop成为一个可供不同技能水平的程序员共同使用的平台。今天，它是数据科学领域首屈一指的求职技能。要去处理和分析大数据，Hadoop成为了理所当然的工具。Hadoop 2.0扩张了它的羽翼，使其能覆盖各种类型的应用模式，并解决更大范围的问题。它很快成为所有数据处理需求的一个通用平台，并将在不久的将来成为各个领域中每个工程师的必备技能。
本书涵盖了对MapReduce、Pig和Hive的优化及其高级特性，同时也展示了如何使用Hadoop 2.0版本扩展Hadoop的能力。
Hadoop 2.0版本的发布使其成为一个通用群机计算平台。本书阐明了为实现这一点而在平台层面所做出的改变，也介绍了对MapReduce作业以及像Pig、Hive这种高级抽象功能进行优化的行业准则，并对一些高级作业模式以及它们的应用进行了讨论。这些论述将帮助Hadoop用户优化已有的应用作业，并将它们迁移到Hadoop 2.0版本。随后，本书深入探讨了Hadoop 2.0的专属特性，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HDFS联合，并辅以实例。本书后半部分还探讨了使用其他文件系统替换HDFS的问题。只要理解了上述这些问题，Hadoop用户就可以将Hadoop应用扩展到其他的应用模式和存储格式，使集群的资源得到更高效的利用。
这是一本聚焦于Hadoop高级概念和特性的参考书，每一个基本概念都使用代码段或者示意图来解释，而这些概念在章节中出现的顺序则是由数据处理流程的先后决定的。
用户评价
这本书的内容，简直像是一次对大数据领域进行深度“考古”的旅程，让我对Hadoop的认知从浅层变得无比厚重！我之前接触过一些关于大数据处理的零散知识，但总觉得缺乏一个能够统领全局的框架，就像手里握着一堆零散的零件，却不知道如何组装成一台完整的机器。 《精通Hadoop》这本书，就像那本失传已久的“组装手册”。它从Hadoop的基石——HDFS讲起，不仅仅是告诉你它是什么，而是深入剖析了NameNode、DataNode的职责，Block的存储策略，以及数据在网络传输过程中的各个环节。这种底层细节的揭示，让我对分布式文件系统的健壮性和扩展性有了全新的认识。随后，对于MapReduce的讲解，更是让我明白了一个经典的大数据计算模型的强大之处。书中对Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等角色的定位，以及数据流转的细节，都阐释得淋漓尽致，特别是对shuffle过程的详尽解释，让我恍然大悟。 更让我惊喜的是，这本书并非止步于Hadoop本身，而是将它放在了整个大数据生态系统的大背景下进行审视。Hive、HBase、ZooKeeper、Oozie 等组件的介绍，让我看到了Hadoop如何与其他工具协同作战，形成一个强大的数据处理和管理平台。我尤其对Hive的SQL接口和HBase的分布式键值存储特性印象深刻，这为我处理结构化和半结构化数据提供了新的思路。 这本书的写作风格也非常独特，它既有理论的深度，又不失实践的指导性。作者善于用精炼的语言解释复杂的技术概念，并且大量的图表和代码示例，让学习过程变得生动有趣。我特别喜欢书中关于性能优化和集群管理的部分，这些内容非常贴合实际生产环境的需求，让我看到了如何将理论知识转化为实际的生产力。 总而言之，如果你渴望全面、深入地理解Hadoop的核心技术，并希望掌握在大数据时代构建和管理解决方案的能力，那么这本书将是你不可或缺的学习伙伴。它不仅填补了我知识体系中的空白，更重要的是，它激发了我对大数据技术更深层次的探索欲望。
评分这本书的内容，可以说是为我打开了一扇通往大数据世界的大门！我之前一直对如何处理和分析海量数据感到非常好奇，也知道Hadoop是这个领域的明星技术，但一直找不到一个好的切入点，感觉知识点非常分散，难以形成完整的体系。 《精通Hadoop》这本书，就像一本精心绘制的“大数据地图”，它把我之前零散的知识点都串联了起来，并且为我指明了前进的方向。书中对Hadoop核心组件的讲解，比如HDFS和MapReduce，都非常细致入微。我尤其喜欢它对HDFS的分布式存储机制的阐述，让我明白了数据是如何被分割、存储在不同的节点上，以及如何通过冗余备份来保证数据的安全性和可用性。而对于MapReduce，书中对它的编程模型、执行流程，以及shuffle、sort等关键过程的讲解，都做到了深入浅出，让我能够清晰地理解数据是如何被处理和聚合的。 更令人惊喜的是，这本书并没有局限于Hadoop本身，而是将它置于更广阔的大数据生态系统中进行介绍。Spark、Hive、HBase、Kafka 等重要组件的出现，让我看到了Hadoop与其他技术的协同工作模式，也让我明白了如何在不同的场景下选择合适的工具。例如，书中对Spark的介绍，让我对其内存计算和迭代处理的优势有了更直观的认识，这对我后续学习Spark非常有帮助。 这本书的阅读体验也相当不错。作者的文笔流畅，逻辑清晰，而且善于通过大量的图表和代码示例来辅助讲解。很多概念的解释都非常形象生动，让我能够轻松理解。我特别欣赏书中关于实战和调优的部分，里面提供了很多可操作的建议，比如如何优化MapReduce作业的性能，如何进行集群的监控和故障排除等。这些内容让我觉得这本书不仅仅是理论的堆砌，更是实实在在的技能指导。 总的来说，如果你和我一样，想要系统、深入地学习大数据技术，并且希望能够真正掌握Hadoop及其生态系统的核心原理和应用技巧，那么这本书绝对是你的首选。它帮助我建立了一个扎实的大数据知识基础，并且在实际工作中能够更加自信地应对挑战。
评分这本书简直是大数据领域的“武功秘籍”，把我之前零散的认知碎片全都串联起来了！我一直对海量数据的处理和分析充满兴趣，也知道Hadoop是这个领域的基石，但总是感觉抓不住重点，理论和实践之间总隔着一层纱。 《精通Hadoop》的出现，就像一道闪电，瞬间驱散了我的迷茫。它不仅仅是介绍了Hadoop的基本概念，而是深入剖析了HDFS的分布式存储原理，让我明白了数据是如何被切分、存储和复制的，以及在这个过程中如何保证高可用性和容错性。然后是MapReduce，书中对它的编程模型和执行流程的讲解，简直是化繁为简。我之前对MR的理解一直停留在“输入、处理、输出”这个层面，但这本书通过详细的源码解析和执行计划剖析，让我深刻理解了Shuffle、Sort等关键环节的细节，以及如何通过合理的Job设计来优化性能。 更让我惊喜的是，本书还拓展到了Spark。我一直对Spark的速度和灵活性闻名已久，但从未找到一本真正能让我快速入门的书。《精通Hadoop》在这方面做得非常出色，它清晰地阐述了Spark与MapReduce在架构上的区别，以及RDD、DataFrame和Dataset等核心抽象的威力。书中关于Spark SQL和Spark Streaming的章节，更是让我眼前一亮，这些内容对我未来处理结构化数据和实时数据流的应用开发提供了非常直接的指导。 这本书的语言风格也很有特色，虽然是技术书籍，但读起来并不枯燥。作者善于用生动的比喻和形象的描述来解释复杂的概念，例如将HDFS比作一个巨大的文件系统，将MapReduce比作一个流水线作业。同时，书中还穿插了一些真实世界中的案例研究，让我看到了Hadoop在大规模应用中的实际价值，这极大地激发了我学习的动力。 总而言之，如果你渴望掌握真正的大数据核心技术，想要理解Hadoop以及现代大数据处理框架的内在机制，这本书绝对是你不能错过的宝藏。它不仅教会了我“是什么”，更重要的是教会了我“怎么做”，并且让我对大数据技术的未来充满了期待。
评分这本书的内容相当有料，我读完后感觉自己的大数据知识体系被彻底重塑了！之前我对Hadoop的认识，更多是停留在名字层面，知道它能处理大数据，但具体是怎么做到的，以及它在整个大数据生态系统中的位置，一直是个模糊的概念。 《精通Hadoop》这本书，可以说是一次非常系统的“知识打通”。开篇就从Hadoop的核心组件，HDFS和MapReduce讲起，但它没有止步于简单的介绍，而是深入剖析了HDFS的 NameNode、DataNode 架构，以及 Block 存储机制，让我明白了为什么HDFS能够支持海量数据的存储和高可用性。接着，对MapReduce的编程模型进行了非常详尽的解释，特别是对Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner 等概念的剖析，让我对整个数据处理流程有了清晰的认识。 更让我受益匪浅的是，书中对Hadoop生态系统的广泛介绍。Hive、HBase、ZooKeeper、Sqoop 等组件的讲解，让我认识到Hadoop并非孤立存在，而是与其他技术紧密结合，共同构建了一个完整的大数据处理平台。我对Hive的SQL-like查询方式和HBase的NoSQL特性有了更深的理解，这对我未来选择合适的数据存储和查询工具非常有帮助。 这本书的写作风格也很有吸引力，它没有一味地堆砌概念，而是通过大量图示和代码示例来辅助理解。我特别喜欢书中关于性能调优的章节，里面提供了很多实用的建议，例如如何优化MapReduce的shuffle过程，如何选择合适的文件格式，以及如何进行参数配置等。这些内容在我实际遇到性能瓶颈时，无疑是宝贵的参考。 而且，本书并没有回避一些进阶话题，比如Hadoop集群的部署、管理和监控，以及安全性方面的考量。这些内容让我看到了在大规模生产环境中部署和维护Hadoop集群所需要考虑的方方面面，为我未来的实践工作打下了坚实的基础。 总体而言，这是一本内容丰富、讲解深入、实践指导性强的书籍。它帮助我从一个大数据领域的“门外汉”，逐渐成长为一个对Hadoop及其生态系统有深刻理解的“内行”。这本书绝对是想要系统学习大数据技术的读者，不可多得的良师益友。
评分这本书真是让我大开眼界！我一直对大数据处理的各种技术感到好奇，尤其是在工作中有机会接触到一些相关项目后，就更加渴望深入了解。我之前尝试过一些零散的学习资料，但总觉得碎片化，缺乏系统性。这本《精通Hadoop》恰好满足了我的需求。 它不仅仅是关于Hadoop本身，而是将Hadoop置于整个大数据生态系统中来讲解。书中从Hadoop的基础架构，HDFS和MapReduce的核心原理讲起，这部分写得非常透彻，即使是初学者也能理解其精髓。让我印象深刻的是，它并没有停留在理论层面，而是结合了大量的实际案例和代码示例。我特别喜欢书中关于如何优化MapReduce作业的章节，里面提供了很多实用的技巧，比如如何选择合适的文件格式、如何进行数据分区和排序，以及如何调整JVM参数等。这些内容在我实际工作中遇到的性能瓶颈问题上提供了直接的解决方案。 而且，它还花了相当大的篇幅介绍了Hadoop生态系统中其他重要的组件，如Hive、HBase、Spark和Kafka等。我一直觉得，了解Hadoop离不开对这些组件的理解。书中对Spark的介绍尤其精彩，它解释了Spark为何能比MapReduce更快，以及如何利用Spark进行更复杂的迭代式计算和流式处理。我对书中关于Spark RDD和DataFrame API的讲解印象深刻，这些内容对我后续的学习提供了坚实的基础。 这本书的结构安排也很合理，逻辑清晰，循序渐进。它首先建立起对Hadoop核心的认知，然后逐步扩展到更广泛的生态系统，最后还会涉及一些高级主题，比如安全性、集群管理和容错机制。我个人认为，这本书最宝贵的地方在于它不仅仅是“教你Hadoop是什么”，而是“教你如何用Hadoop解决实际问题”。它鼓励读者动手实践，书中的每一个概念都配有相应的代码示例，并且很多示例都是可以直接在集群上运行的。 总的来说，如果你和我一样，想系统地学习大数据技术，并且希望能够掌握Hadoop及其周边生态，那么这本书绝对是你的不二之选。它帮助我建立起了一个完整的大数据知识体系，并且在实际操作中也给了我极大的启发。我现在对如何设计和实现大数据解决方案充满了信心，这本书真的是我的“大数据启蒙导师”。
评分挺好，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，
评分不好，比较深吧，看不懂，建议不要随便购买
评分别人推荐的书，学习中……包装无破损，物流比较给力
评分真的买了不少的书！希望都能看看吧！书还是不错的。
评分很好很好很好很好很好很好
评分首先我要诚实地说，这段话是我复制过来的，我自己懒得写了，但这也是我想表达的意思。我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买当天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评。
评分还好吧
评分书不错
评分别人推荐的书，学习中……包装无破损，物流比较给力
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