精通Hadoop pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[印] Sandeep Karanth 著，劉淼，唐覬雋，陳智威 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115411051

版次：1

商品編碼：11851339

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：249

正文語種：中文

編輯推薦

　　Hadoop是大數據處理的同義詞。Hadoop的編程模型簡單，“一次編碼，任意部署”，且生態圈日益完善，已成為一個可供不同技能水平的程序員共同使用的全方位平颱。今天，麵臨著處理和分析大數據的任務，Hadoop成瞭理所當然的工具。Hadoop 2.0擴展瞭羽翼，能覆蓋各種類型的應用模式，並解決更大範圍的問題。
　　本書是一本循序漸進的指導手冊，重點介紹瞭Hadoop的高級概念和特性。內容涵蓋瞭Hadoop 2.X版的改進，MapReduce、Pig和Hive等的優化及其高級特性，Hadoop 2.0的專屬特性（如YARN和HDFS聯閤），以及如何使用Hadoop 2.0版本擴展Hadoop的能力。
　　如果你想拓展自己的Hadoop知識和技能，想應對具有挑戰性的數據處理問題，想讓Hadoop作業、Pig腳本和Hive查詢運行得更快，或者想瞭解升級Hadoop的好處，那麼本書便是你的不二選擇。
　　通過閱讀本書，你將能夠：
　　理解從Hadoop 1.0到Hadoop 2.0的變化
　　定製和優化Hadoop 2.0中的MapReduce作業
　　探究Hadoop I/O和不同的數據格式
　　深入學習YARN和Storm，並通過YARN集成Hadoop和Storm
　　基於***Elastic MapReduce部署Hadoop
　　探究HDFS替代品，學習HDFS聯閤
　　掌握Hadoop安全方麵的主要內容
　　使用Mahout和RHadoop進行Hadoop數據分析

內容簡介

　　這本高階教程將通過大量示例幫助你精通Hadoop，掌握Hadoop實踐和技巧。主要內容包括：Hadoop MapReduce、Pig 和Hive 優化策略，YARN 審讀剖析，如何利用Storm，等等。如果你熟悉Hadoop，並想將自己的技能再提高一個層次，本書是你的不二之選。

作者簡介

　　Sandeep Karanth，Scibler公司聯閤創始人，負責數據智能産品的架構；DataPhi Labs公司聯閤創始人兼首席架構師，專注於構建和實施軟件係統。他擁有14年以上的軟件行業從業經驗，既設計過企業數據應用，也開發過新一代移動應用。他曾就職於微軟總部和微軟印度研究院。他的Twitter賬號是@karanths，GitHub賬號是https://github.com/Karanth。

目錄

第1 章 Hadoop 2．X 1
1．1 Hadoop 的起源 1
1．2 Hadoop 的演進 2
1．3 Hadoop 2．X 6
1．3．1 Yet Another Resource Negotiator（YARN） 7
1．3．2 存儲層的增強 8
1．3．3 支持增強 11
1．4 Hadoop 的發行版 11
1．4．1 選哪個Hadoop 發行版 12
1．4．2 可用的發行版 14
1．5 小結 16
第2 章 MapReduce 進階 17
2．1 MapReduce 輸入 18
2．1．1 InputFormat 類 18
2．1．2 InputSplit 類 18
2．1．3 RecordReader 類 19
2．1．4 Hadoop 的“小文件”問題 20
2．1．5 輸入過濾 24
2．2 Map 任務 27
2．2．1 dfs．blocksize 屬性 28
2．2．2 中間輸齣結果的排序與溢齣 28
2．2．3 本地reducer 和Combiner 31
2．2．4 獲取中間輸齣結果——Map 側 31
2．3 Reduce 任務 32
2．3．1 獲取中間輸齣結果——Reduce 側 32
2．3．2 中間輸齣結果的閤並與溢齣 33
2．4 MapReduce 的輸齣 34
2．5 MapReduce 作業的計數器 34
2．6 數據連接的處理 36
2．6．1 Reduce 側的連接 36
2．6．2 Map 側的連接 42
2．7 小結 45
第3 章 Pig 進階 47
3．1 Pig 對比SQL 48
3．2 不同的執行模式 48
3．3 Pig 的復閤數據類型 49
3．4 編譯Pig 腳本 50
3．4．1 邏輯計劃 50
3．4．2 物理計劃 51
3．4．3 MapReduce 計劃 52
3．5 開發和調試助手 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 操作符的高級特性 54
3．6．1 FOREACH 操作符進階 54
3．6．2 Pig 的特殊連接 58
3．7 用戶定義函數 61
3．7．1 運算函數 61
3．7．2 加載函數 66
3．7．3 存儲函數 68
3．8 Pig 的性能優化 69
3．8．1 優化規則 69
3．8．2 Pig 腳本性能的測量 71
3．8．3 Pig 的Combiner 72
3．8．4 Bag 數據類型的內存 72
3．8．5 Pig 的reducer 數量 72
3．8．6 Pig 的multiquery 模式 73
3．9 最佳實踐 73
3．9．1 明確地使用類型 74
3．9．2 更早更頻繁地使用投影 74
3．9．3 更早更頻繁地使用過濾 74
3．9．4 使用LIMIT 操作符 74
3．9．5 使用DISTINCT 操作符 74
3．9．6 減少操作 74
3．9．7 使用Algebraic UDF 75
3．9．8 使用Accumulator UDF 75
3．9．9 剔除數據中的空記錄 75
3．9．10 使用特殊連接 75
3．9．11 壓縮中間結果 75
3．9．12 閤並小文件 76
3．10 小結 76
第4 章 Hive 進階 77
4．1 Hive 架構 77
4．1．1 Hive 元存儲 78
4．1．2 Hive 編譯器 78
4．1．3 Hive 執行引擎 78
4．1．4 Hive 的支持組件 79
4．2 數據類型 79
4．3 文件格式 80
4．3．1 壓縮文件 80
4．3．2 ORC 文件 81
4．3．3 Parquet 文件 81
4．4 數據模型 82
4．4．1 動態分區 84
4．4．2 Hive 錶索引 85
4．5 Hive 查詢優化器 87
4．6 DML 進階 88
4．6．1 GROUP BY 操作 88
4．6．2 ORDER BY 與SORT BY 88
4．6．3 JOIN 類型 88
4．6．4 高級聚閤 89
4．6．5 其他高級語句 90
4．7 UDF、UDAF 和UDTF 90
4．8 小結 93
第5 章 序列化和Hadoop I/O 95
5．1 Hadoop 數據序列化 95
5．1．1 Writable 與WritableComparable 96
5．1．2 Hadoop 與Java 序列化的區彆 98
5．2 Avro 序列化 100
5．2．1 Avro 與MapReduce 102
5．2．2 Avro 與Pig 105
5．2．3 Avro 與Hive 106
5．2．4 比較Avro 與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 其他數據結構 113
5．4 壓縮 113
5．4．1 分片與壓縮 114
5．4．2 壓縮範圍 115
5．5 小結 115
第6 章 YARN——其他應用模式進入Hadoop 的引路人 116
6．1 YARN 的架構 117
6．1．1 資源管理器 117
6．1．2 Application Master 118
6．1．3 節點管理器 119
6．1．4 YARN 客戶端 120
6．2 開發YARN 的應用程序 120
6．2．1 實現YARN 客戶端 120
6．2．2 實現AM 實例 125
6．3 YARN 的監控 129
6．4 YARN 中的作業調度 134
6．4．1 容量調度器 134
6．4．2 公平調度器 137
6．5 YARN 命令行 139
6．5．1 用戶命令 140
6．5．2 管理員命令 140
6．6 小結 141
第7 章 基於YARN 的Storm——Hadoop中的低延時處理 142
7．1 批處理對比流式處理 142
7．2 Apache Storm 144
7．2．1 Apache Storm 的集群架構 144
7．2．2 Apache Storm 的計算和數據模型 145
7．2．3 Apache Storm 用例 146
7．2．4 Apache Storm 的開發 147
7．2．5 Apache Storm 0．9．1 153
7．3 基於YARN 的Storm 154
7．3．1 在YARN 上安裝Apache Storm 154
7．3．2 安裝過程 154
7．4 小結 161
第8 章 雲上的Hadoop 162
8．1 雲計算的特點 162
8．2 雲上的Hadoop 163
8．3 亞馬遜Elastic MapReduce 164
8．4 小結 175
第9 章 HDFS 替代品 176
9．1 HDFS 的優缺點 176
9．2 亞馬遜AWS S3 177
9．3 在Hadoop 中實現文件係統 179
9．4 在Hadoop 中實現S3 原生文件係統 179
9．5 小結 189
第10 章 HDFS 聯閤 190
10．1 舊版HDFS 架構的限製 190
10．2 HDFS 聯閤的架構 192
10．2．1 HDFS 聯閤的好處 193
10．2．2 部署聯閤NameNode 193
10．3 HDFS 高可用性 195
10．3．1 從NameNode、檢查節點和備份節點 195
10．3．2 高可用性——共享edits 196
10．3．3 HDFS 實用工具 197
10．3．4 三層與四層網絡拓撲 197
10．4 HDFS 塊放置策略 198
10．5 小結 200
第11 章 Hadoop 安全 201
11．1 安全的核心 201
11．2 Hadoop 中的認證 202
11．2．1 Kerberos 認證 202
11．2．2 Kerberos 的架構和工作流 203
11．2．3 Kerberos 認證和Hadoop 204
11．2．4 HTTP 接口的認證 204
11．3 Hadoop 中的授權 205
11．3．1 HDFS 的授權 205
11．3．2 限製HDFS 的使用量 208
11．3．3 Hadoop 中的服務級授權 209
11．4 Hadoop 中的數據保密性 211
11．5 Hadoop 中的日誌審計 216
11．6 小結 217
第12 章 使用Hadoop 進行數據分析 218
12．1 數據分析工作流 218
12．2 機器學習 220
12．3 Apache Mahout 222
12．4 使用Hadoop 和Mahout 進行文檔分析 223
12．4．1 詞頻 223
12．4．2 文頻 224
12．4．3 詞頻－逆嚮文頻 224
12．4．4 Pig 中的Tf-idf 225
12．4．5 餘弦相似度距離度量 228
12．4．6 使用k-means 的聚類 228
12．4．7 使用Apache Mahout 進行k-means 聚類 229
12．5 RHadoop 233
12．6 小結 233
附錄 微軟Windows 中的Hadoop 235

前言/序言

　　我們處在一個由數據主導決策的時代。存儲成本在降低，網絡速度在提升，周圍的一切都在變得可以數字化，因此我們會毫不猶疑地下載、存儲或與周圍的其他人分享各類數據。大約20年前，相機還是一個使用膠片來捕捉圖片的設備，每張照片所捕捉的都要是一個近乎完美的鏡頭，且底片的存儲也要小心翼翼，以防損壞。要衝洗這些照片則需要更高的成本。從你按動快門到看到拍攝的圖片幾乎需要一天的時間。這意味著捕捉下來的信息要少得多，因為上述因素阻礙瞭人們記錄生活的各個瞬間，隻有那些被認為重要的時刻纔被記錄下來。
　　然而，隨著相機的數字化，這種情況得到瞭改變。我們幾乎隨時隨地都會毫不猶疑地拍照；我們從來不擔心存儲的問題，因為TB級彆（240）的外部磁盤可以提供可靠的備份；我們也很少到哪兒都帶著相機，因為可以使用移動設備拍攝照片；我們還有如Instagram這樣的應用給照片添加特效並分享這些美圖；我們收集關於圖片的意見和信息，還會基於這些內容做齣決策；我們幾乎不放過任何時刻，無論它們重要與否，都會將其存入紀念冊中。大數據的時代來臨啦！
　　在商業上，大數據時代也帶來瞭類似的變化。每項商業活動的方方麵麵都被記錄瞭下來：為提高服務質量，記錄下用戶在電子商務頁麵上的所有操作；為進行交叉銷售或追加銷售，記錄下用戶買下的所有商品。商傢連客戶的DNA恨不得都想掌握，因此隻要是能得到的客戶數據，他們都會想辦法得到，並一個一個掐指研究。商傢也不會受到數據格式的睏擾，無論是語音、圖像、自然語言文本，還是結構化數據，他們都會欣然接受。利用這些數據點，他們可以驅使用戶做齣購買決定，並且為用戶提供個性化的體驗。數據越多，越能為用戶提供更好、更深入的個性化體驗。
　　從某些方麵來講，我們已經準備好接受大數據的挑戰瞭。然而，分析這些數據的工具呢？它們能處理如此龐大、快速、多樣化的新數據嗎？理論上說，所有數據都可以放到一颱機器上，但這樣一颱機器的成本要多少？它能滿足不斷變化的負載需求嗎？我們知道超級計算機可以做到這一點，但是全世界的超級計算機也就那麼幾颱，而且都不具有伸縮性。替代方案就是構建一組機器、一個集群或者串聯的計算單元來完成一項任務。一組使用高速網絡互相連接的機器可以提供更好的伸縮性和靈活性，但那還不夠。這些集群還要可編程。大量的機器，就像一群人，需要更多的協調和同步。機器的數量越多，集群中齣現故障的可能性就越大。如何使用一種簡單的方法處理同步和容錯，從而減輕程序員的負擔呢？答案是使用類似於Hadoop的係統。
　　Hadoop可以認為是大數據處理的同義詞。簡單的編程模型，“一次編碼，任意部署”，和日益增長的生態圈，使得Hadoop成為一個可供不同技能水平的程序員共同使用的平颱。今天，它是數據科學領域首屈一指的求職技能。要去處理和分析大數據，Hadoop成為瞭理所當然的工具。Hadoop 2.0擴張瞭它的羽翼，使其能覆蓋各種類型的應用模式，並解決更大範圍的問題。它很快成為所有數據處理需求的一個通用平颱，並將在不久的將來成為各個領域中每個工程師的必備技能。
　　本書涵蓋瞭對MapReduce、Pig和Hive的優化及其高級特性，同時也展示瞭如何使用Hadoop 2.0版本擴展Hadoop的能力。
　　Hadoop 2.0版本的發布使其成為一個通用群機計算平颱。本書闡明瞭為實現這一點而在平颱層麵所做齣的改變，也介紹瞭對MapReduce作業以及像Pig、Hive這種高級抽象功能進行優化的行業準則，並對一些高級作業模式以及它們的應用進行瞭討論。這些論述將幫助Hadoop用戶優化已有的應用作業，並將它們遷移到Hadoop 2.0版本。隨後，本書深入探討瞭Hadoop 2.0的專屬特性，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HDFS聯閤，並輔以實例。本書後半部分還探討瞭使用其他文件係統替換HDFS的問題。隻要理解瞭上述這些問題，Hadoop用戶就可以將Hadoop應用擴展到其他的應用模式和存儲格式，使集群的資源得到更高效的利用。
　　這是一本聚焦於Hadoop高級概念和特性的參考書，每一個基本概念都使用代碼段或者示意圖來解釋，而這些概念在章節中齣現的順序則是由數據處理流程的先後決定的。

深入理解分布式數據處理的基石：Hadoop生態係統與實踐 在當今數據洪流時代，傳統的數據處理方式已顯得捉襟見肘。海量數據的湧現、復雜多樣的數據結構以及對實時分析的需求，催生瞭對全新數據處理框架的迫切需求。“精通Hadoop” 並非僅是關於某一個開源項目的使用指南，它更是一次深入探索分布式計算核心理念、理解分布式存儲與計算協同工作原理、掌握構建和管理大規模數據平颱的係統性學習旅程。本書旨在帶領讀者從零開始，逐步構建起對Hadoop及其龐大生態係統的全麵認知，並將其轉化為解決實際業務挑戰的強大能力。 本書不同於市麵上泛泛而談的技術介紹，我們將從根本上剖析Hadoop之所以能夠成為分布式數據處理領域翹楚的內在邏輯。我們將首先深入Hadoop的核心組件——Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Yet Another Resource Negotiator (YARN)。對於HDFS，我們將詳細闡述其設計哲學，例如其主從（Master/Slave）架構、NameNode和DataNode的角色與職責、塊（Block）的存儲機製、數據冗餘與容錯策略，以及客戶端如何與HDFS進行交互。我們將不僅僅停留在API的調用層麵，更會探討HDFS如何在底層實現高吞吐量、高可用性和可伸縮性，以及如何優化其性能。通過對HDFS內部機製的深入理解，讀者將能夠更有效地進行數據存儲規劃、理解數據局域性（Data Locality）的重要性，並能更好地診斷和解決與存儲相關的問題。 接著，我們將重點講解YARN，即Hadoop的資源管理和作業調度框架。YARN的齣現標誌著Hadoop從一個MapReduce的專用框架，演變為一個通用的大規模分布式應用平颱。我們將詳細解析YARN的 RM (Resource Manager)、NM (Node Manager) 和 Application Master 的協同工作模式，理解其如何管理集群中的計算資源（CPU、內存等），並如何為不同類型的應用程序（如MapReduce、Spark、Tez等）提供公平、高效的資源分配。我們會探討YARN的調度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）的原理和配置，以及如何根據業務需求優化資源調度策略，確保關鍵任務的及時處理，同時最大化集群的整體利用率。通過對YARN的透徹理解，讀者將能夠自信地管理Hadoop集群的資源，並為運行在Hadoop之上的各種計算引擎提供最優的環境。 在構建瞭對Hadoop核心組件的堅實基礎後，本書將帶領讀者踏入Hadoop龐大而富有活力的生態係統。我們不會僅僅列舉一堆工具名稱，而是會精選那些最常用、最核心的組件，並深入剖析它們在整個數據處理流程中的作用以及如何與HDFS和YARN集成。Apache Hive 將是重點介紹的對象。我們將詳細講解Hive如何將SQL查詢轉換為MapReduce、Tez或Spark作業，使得熟悉SQL的用戶能夠輕鬆處理大規模數據集。我們會深入探討Hive的數據倉庫概念、錶（Table）、分區（Partition）、桶（Bucket）的設計與優化，以及常用的文件格式（如TextFile, SequenceFile, Avro, Parquet, ORC）的優劣勢與選擇。讀者將學會如何編寫高效的HiveQL查詢，並理解謂詞下推（Predicate Pushdown）、列裁剪（Column Pruning）等性能優化技術。 Apache Spark 作為新一代的分布式計算引擎，其在內存計算方麵的優勢已使其成為處理大數據不可或缺的利器。本書將詳細介紹Spark的核心概念，包括RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame和Dataset，以及Spark的執行模型（Driver, Executor, Task）。我們將探討Spark的Shuffle機製、寬依賴與窄依賴的區彆，以及Spark如何利用內存緩存顯著提升數據處理速度。讀者將學習如何使用Spark SQL進行交互式查詢和數據分析，如何利用Spark Streaming構建實時數據處理管道，以及如何使用MLlib進行機器學習。我們將重點關注Spark與Hadoop生態係統的集成，例如如何讀寫HDFS上的數據，如何利用YARN管理Spark作業。 除瞭Hive和Spark，我們還將觸及其他重要的Hadoop生態係統組件，例如Apache HBase——一個運行在HDFS之上的分布式、非關係型（NoSQL）數據庫，適用於低延遲的隨機讀寫訪問。我們將講解HBase的數據模型、Region、HFile等核心概念，以及如何進行數據的設計、存儲和查詢。Apache Pig 也是我們探討的對象，它提供瞭一種高級的數據流語言（Pig Latin），可以方便地編寫復雜的MapReduce程序。我們將演示如何使用Pig Latin進行數據ETL（Extract, Transform, Load）操作，並將其與Hadoop的其他組件相結閤。 在掌握瞭Hadoop的核心組件和主流生態係統工具後，本書將重點轉嚮Hadoop集群的實踐應用。這部分內容將是本書價值的集中體現。我們將詳細講解Hadoop集群的搭建與配置，包括硬件選型、網絡規劃、節點部署、服務啓停等。我們將深入探討集群的監控與管理，介紹常用的監控工具（如Ganglia, Nagios）以及Hadoop自帶的Web UI。安全是大數據平颱不可忽視的環節，我們將講解Hadoop的安全機製，包括HDFS的訪問控製、Kerberos認證、數據加密等。 更重要的是，本書將聚焦於Hadoop集群的性能調優與故障排查。我們將提供一係列實用的技巧和方法，幫助讀者診斷和解決在Hadoop集群中可能遇到的各種性能瓶頸和常見故障。這包括HDFS的吞吐量優化、YARN的資源利用率提升、Spark作業的內存管理、Hive查詢的執行計劃分析等。我們將通過實際案例，演示如何通過日誌分析、性能指標監控、參數調優等手段，顯著提升Hadoop集群的整體性能和穩定性。 本書的另一大特色在於，我們將不僅僅停留在理論層麵，而是會引導讀者進行大量的動手實踐。每介紹一個核心概念或工具，都會配以詳細的代碼示例、配置腳本和操作步驟，幫助讀者親手搭建環境、運行程序，並在實踐中加深理解。我們將模擬真實的業務場景，例如構建一個簡單的數據分析管道，處理Web日誌數據，進行用戶行為分析等，讓讀者在解決實際問題的過程中，全麵掌握Hadoop技術。 總而言之，“精通Hadoop” 是一本旨在為讀者提供全麵、深入、實用的Hadoop技術指南。我們力求通過係統性的知識講解、豐富的實踐案例和詳盡的操作指導，幫助讀者構建起對Hadoop及其生態係統強大的技術認知和動手能力，使其能夠自信地應對大數據時代的挑戰，並為企業的數據價值挖掘提供堅實的技術支撐。本書將陪伴您從Hadoop的入門者，成長為能夠獨立構建、管理和優化大規模分布式數據處理平颱的專業人士。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容相當有料，我讀完後感覺自己的大數據知識體係被徹底重塑瞭！之前我對Hadoop的認識，更多是停留在名字層麵，知道它能處理大數據，但具體是怎麼做到的，以及它在整個大數據生態係統中的位置，一直是個模糊的概念。 《精通Hadoop》這本書，可以說是一次非常係統的“知識打通”。開篇就從Hadoop的核心組件，HDFS和MapReduce講起，但它沒有止步於簡單的介紹，而是深入剖析瞭HDFS的 NameNode、DataNode 架構，以及 Block 存儲機製，讓我明白瞭為什麼HDFS能夠支持海量數據的存儲和高可用性。接著，對MapReduce的編程模型進行瞭非常詳盡的解釋，特彆是對Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner 等概念的剖析，讓我對整個數據處理流程有瞭清晰的認識。 更讓我受益匪淺的是，書中對Hadoop生態係統的廣泛介紹。Hive、HBase、ZooKeeper、Sqoop 等組件的講解，讓我認識到Hadoop並非孤立存在，而是與其他技術緊密結閤，共同構建瞭一個完整的大數據處理平颱。我對Hive的SQL-like查詢方式和HBase的NoSQL特性有瞭更深的理解，這對我未來選擇閤適的數據存儲和查詢工具非常有幫助。 這本書的寫作風格也很有吸引力，它沒有一味地堆砌概念，而是通過大量圖示和代碼示例來輔助理解。我特彆喜歡書中關於性能調優的章節，裏麵提供瞭很多實用的建議，例如如何優化MapReduce的shuffle過程，如何選擇閤適的文件格式，以及如何進行參數配置等。這些內容在我實際遇到性能瓶頸時，無疑是寶貴的參考。 而且，本書並沒有迴避一些進階話題，比如Hadoop集群的部署、管理和監控，以及安全性方麵的考量。這些內容讓我看到瞭在大規模生産環境中部署和維護Hadoop集群所需要考慮的方方麵麵，為我未來的實踐工作打下瞭堅實的基礎。 總體而言，這是一本內容豐富、講解深入、實踐指導性強的書籍。它幫助我從一個大數據領域的“門外漢”，逐漸成長為一個對Hadoop及其生態係統有深刻理解的“內行”。這本書絕對是想要係統學習大數據技術的讀者，不可多得的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，可以說是為我打開瞭一扇通往大數據世界的大門！我之前一直對如何處理和分析海量數據感到非常好奇，也知道Hadoop是這個領域的明星技術，但一直找不到一個好的切入點，感覺知識點非常分散，難以形成完整的體係。 《精通Hadoop》這本書，就像一本精心繪製的“大數據地圖”，它把我之前零散的知識點都串聯瞭起來，並且為我指明瞭前進的方嚮。書中對Hadoop核心組件的講解，比如HDFS和MapReduce，都非常細緻入微。我尤其喜歡它對HDFS的分布式存儲機製的闡述，讓我明白瞭數據是如何被分割、存儲在不同的節點上，以及如何通過冗餘備份來保證數據的安全性和可用性。而對於MapReduce，書中對它的編程模型、執行流程，以及shuffle、sort等關鍵過程的講解，都做到瞭深入淺齣，讓我能夠清晰地理解數據是如何被處理和聚閤的。 更令人驚喜的是，這本書並沒有局限於Hadoop本身，而是將它置於更廣闊的大數據生態係統中進行介紹。Spark、Hive、HBase、Kafka 等重要組件的齣現，讓我看到瞭Hadoop與其他技術的協同工作模式，也讓我明白瞭如何在不同的場景下選擇閤適的工具。例如，書中對Spark的介紹，讓我對其內存計算和迭代處理的優勢有瞭更直觀的認識，這對我後續學習Spark非常有幫助。 這本書的閱讀體驗也相當不錯。作者的文筆流暢，邏輯清晰，而且善於通過大量的圖錶和代碼示例來輔助講解。很多概念的解釋都非常形象生動，讓我能夠輕鬆理解。我特彆欣賞書中關於實戰和調優的部分，裏麵提供瞭很多可操作的建議，比如如何優化MapReduce作業的性能，如何進行集群的監控和故障排除等。這些內容讓我覺得這本書不僅僅是理論的堆砌，更是實實在在的技能指導。 總的來說，如果你和我一樣，想要係統、深入地學習大數據技術，並且希望能夠真正掌握Hadoop及其生態係統的核心原理和應用技巧，那麼這本書絕對是你的首選。它幫助我建立瞭一個紮實的大數據知識基礎，並且在實際工作中能夠更加自信地應對挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，簡直像是一次對大數據領域進行深度“考古”的旅程，讓我對Hadoop的認知從淺層變得無比厚重！我之前接觸過一些關於大數據處理的零散知識，但總覺得缺乏一個能夠統領全局的框架，就像手裏握著一堆零散的零件，卻不知道如何組裝成一颱完整的機器。 《精通Hadoop》這本書，就像那本失傳已久的“組裝手冊”。它從Hadoop的基石——HDFS講起，不僅僅是告訴你它是什麼，而是深入剖析瞭NameNode、DataNode的職責，Block的存儲策略，以及數據在網絡傳輸過程中的各個環節。這種底層細節的揭示，讓我對分布式文件係統的健壯性和擴展性有瞭全新的認識。隨後，對於MapReduce的講解，更是讓我明白瞭一個經典的大數據計算模型的強大之處。書中對Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等角色的定位，以及數據流轉的細節，都闡釋得淋灕盡緻，特彆是對shuffle過程的詳盡解釋，讓我恍然大悟。 更讓我驚喜的是，這本書並非止步於Hadoop本身，而是將它放在瞭整個大數據生態係統的大背景下進行審視。Hive、HBase、ZooKeeper、Oozie 等組件的介紹，讓我看到瞭Hadoop如何與其他工具協同作戰，形成一個強大的數據處理和管理平颱。我尤其對Hive的SQL接口和HBase的分布式鍵值存儲特性印象深刻，這為我處理結構化和半結構化數據提供瞭新的思路。 這本書的寫作風格也非常獨特，它既有理論的深度，又不失實踐的指導性。作者善於用精煉的語言解釋復雜的技術概念，並且大量的圖錶和代碼示例，讓學習過程變得生動有趣。我特彆喜歡書中關於性能優化和集群管理的部分，這些內容非常貼閤實際生産環境的需求，讓我看到瞭如何將理論知識轉化為實際的生産力。 總而言之，如果你渴望全麵、深入地理解Hadoop的核心技術，並希望掌握在大數據時代構建和管理解決方案的能力，那麼這本書將是你不可或缺的學習夥伴。它不僅填補瞭我知識體係中的空白，更重要的是，它激發瞭我對大數據技術更深層次的探索欲望。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！我一直對大數據處理的各種技術感到好奇，尤其是在工作中有機會接觸到一些相關項目後，就更加渴望深入瞭解。我之前嘗試過一些零散的學習資料，但總覺得碎片化，缺乏係統性。這本《精通Hadoop》恰好滿足瞭我的需求。 它不僅僅是關於Hadoop本身，而是將Hadoop置於整個大數據生態係統中來講解。書中從Hadoop的基礎架構，HDFS和MapReduce的核心原理講起，這部分寫得非常透徹，即使是初學者也能理解其精髓。讓我印象深刻的是，它並沒有停留在理論層麵，而是結閤瞭大量的實際案例和代碼示例。我特彆喜歡書中關於如何優化MapReduce作業的章節，裏麵提供瞭很多實用的技巧，比如如何選擇閤適的文件格式、如何進行數據分區和排序，以及如何調整JVM參數等。這些內容在我實際工作中遇到的性能瓶頸問題上提供瞭直接的解決方案。 而且，它還花瞭相當大的篇幅介紹瞭Hadoop生態係統中其他重要的組件，如Hive、HBase、Spark和Kafka等。我一直覺得，瞭解Hadoop離不開對這些組件的理解。書中對Spark的介紹尤其精彩，它解釋瞭Spark為何能比MapReduce更快，以及如何利用Spark進行更復雜的迭代式計算和流式處理。我對書中關於Spark RDD和DataFrame API的講解印象深刻，這些內容對我後續的學習提供瞭堅實的基礎。 這本書的結構安排也很閤理，邏輯清晰，循序漸進。它首先建立起對Hadoop核心的認知，然後逐步擴展到更廣泛的生態係統，最後還會涉及一些高級主題，比如安全性、集群管理和容錯機製。我個人認為，這本書最寶貴的地方在於它不僅僅是“教你Hadoop是什麼”，而是“教你如何用Hadoop解決實際問題”。它鼓勵讀者動手實踐，書中的每一個概念都配有相應的代碼示例，並且很多示例都是可以直接在集群上運行的。 總的來說，如果你和我一樣，想係統地學習大數據技術，並且希望能夠掌握Hadoop及其周邊生態，那麼這本書絕對是你的不二之選。它幫助我建立起瞭一個完整的大數據知識體係，並且在實際操作中也給瞭我極大的啓發。我現在對如何設計和實現大數據解決方案充滿瞭信心，這本書真的是我的“大數據啓濛導師”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是大數據領域的“武功秘籍”，把我之前零散的認知碎片全都串聯起來瞭！我一直對海量數據的處理和分析充滿興趣，也知道Hadoop是這個領域的基石，但總是感覺抓不住重點，理論和實踐之間總隔著一層紗。 《精通Hadoop》的齣現，就像一道閃電，瞬間驅散瞭我的迷茫。它不僅僅是介紹瞭Hadoop的基本概念，而是深入剖析瞭HDFS的分布式存儲原理，讓我明白瞭數據是如何被切分、存儲和復製的，以及在這個過程中如何保證高可用性和容錯性。然後是MapReduce，書中對它的編程模型和執行流程的講解，簡直是化繁為簡。我之前對MR的理解一直停留在“輸入、處理、輸齣”這個層麵，但這本書通過詳細的源碼解析和執行計劃剖析，讓我深刻理解瞭Shuffle、Sort等關鍵環節的細節，以及如何通過閤理的Job設計來優化性能。 更讓我驚喜的是，本書還拓展到瞭Spark。我一直對Spark的速度和靈活性聞名已久，但從未找到一本真正能讓我快速入門的書。《精通Hadoop》在這方麵做得非常齣色，它清晰地闡述瞭Spark與MapReduce在架構上的區彆，以及RDD、DataFrame和Dataset等核心抽象的威力。書中關於Spark SQL和Spark Streaming的章節，更是讓我眼前一亮，這些內容對我未來處理結構化數據和實時數據流的應用開發提供瞭非常直接的指導。 這本書的語言風格也很有特色，雖然是技術書籍，但讀起來並不枯燥。作者善於用生動的比喻和形象的描述來解釋復雜的概念，例如將HDFS比作一個巨大的文件係統，將MapReduce比作一個流水綫作業。同時，書中還穿插瞭一些真實世界中的案例研究，讓我看到瞭Hadoop在大規模應用中的實際價值，這極大地激發瞭我學習的動力。 總而言之，如果你渴望掌握真正的大數據核心技術，想要理解Hadoop以及現代大數據處理框架的內在機製，這本書絕對是你不能錯過的寶藏。它不僅教會瞭我“是什麼”，更重要的是教會瞭我“怎麼做”，並且讓我對大數據技術的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

還可以

評分☆☆☆☆☆

彆人推薦的書，學習中……包裝無破損，物流比較給力

評分☆☆☆☆☆

真的買瞭不少的書！希望都能看看吧！書還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

真的買瞭不少的書！希望都能看看吧！書還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

好書， 而且不厚，應該能看完~

評分☆☆☆☆☆

颱風天也送來瞭，贊一個。

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雙十一優惠買的，價格實惠

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還不錯

評分☆☆☆☆☆

不好，比較深吧，看不懂，建議不要隨便購買