實戰Hadoop 2.0（第二版）――從雲計算到大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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葉曉江 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 雲計算
• 大數據分析
• 數據挖掘
• MapReduce
• HDFS
• YARN
• 實戰
• Java

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121285646

版次：2

商品編碼：11924785

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：512

字數：751000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書讀者對象為各類雲計算和大數據相關企業、高校和科研機構的研發人員，亦適閤作為高校研究生和本科生教材。

深入解讀Hadoop2.0，全新升級，實戰性更強。

內容簡介

書是劉鵬教授主編的國內**本Hadoop編程書籍《實戰Hadoop》的第二版。Hadoop堪稱業界*經典的開源雲計算和大數據平颱軟件。本書係統介紹瞭Hadoop 2.0生態圈的核心和擴展組件，包括：管理工具Ambari、分布式文件係統HDFS、分布式資源管理器YARN、分布式並行處理MapReduce、內存型計算框架Spark、數據流實時處理係統Storm、分布式鎖服務ZooKeeper、分布式數據庫HBase、數據倉庫工具Hive，以及Pig、Oozie、Flume、Mahout等。

作者簡介

劉鵬，清華大學博士，解放軍理工大學教授、學科帶頭人，中國雲計算專傢委員會委員。主要研究方嚮為信息網格和雲計算，完成科研課題18項，發錶論文70餘篇，獲部級科技進步奬6項。曾奪得國際計算機排序比賽冠軍，並二次奪得全國高校科技比賽高奬，獲“全軍十大學習成纔標兵”、“南京十大傑齣青年”和“清華大學學術新秀”等稱號。2002年首倡的“網格計算池”和2003年研發的“反垃圾郵件網格”分彆為雲計算和雲安全的前身。創辦瞭知名的中國網格和中國雲計算網站。

目錄

目 錄

|第1章| 大數據組件概述 1
1．1 Google大數據組件 2
1．2 Apache大數據組件 6
1．2．1 Hadoop核心組件 7
1．2．2 基於MR的數據分析組件 10
1．2．3 數據庫組件 16
1．2．4 BSP組件 19
1．2．5 基於YARN框架組件 20
1．2．6 基於YARN的編程類庫組件 24
1．2．7 搜索引擎組件 25
1．2．8 工作流組件 26
1．2．9 數據流組件 27
1．2．10 序列化和持久化組件 29
1．2．11 調試工具 30
1．2．12 安全性組件 31
1．2．13 兼容性組件 33
1．2．14 集群部署與管理組件 33
習題 34
參考文獻 35
|第2章| 大數據集群 39
2．1 大數據集群簡介 40
2．2 大數據集群bigCstor 45
2．3 我的大數據集群littleCstor 48
2．4 小結 52
習題 52
參考文獻 53
|第3章| 集群管理工具Ambari 55
3．1 Ambari簡介 56
3．2 使用Ambari部署HDP 59
3．3 使用Ambari搭建littleCstor 62
3．3．1 相關約定 62
3．3．2 製定部署規劃 63
3．3．3 搭建prelittleCstor 64
3．3．4 本地建倉 72
3．3．5 部署AmbariServer 77
3．3．6 搭建littleCstor 83
3．3．7 小結 105
3．4 使用Ambari管理littleCstor 110
3．5 小結 111
習題 111
參考文獻 111
|第4章| 分布式文件係統HDFS 113
4．1 分布式存儲引例 114
4．1．1 問題描述 114
4．1．2 常規解決方案 115
4．1．3 分布式解決方案 117
4．2 HDFS簡介 124
4．2．1 HDFS邏輯架構 124
4．2．2 HDFS物理拓撲 129
4．2．3 HDFS部署 133
4．2．4 HDFS其他概念[9] 135
4．3 HDFS接口 138
4．4 實戰HDFS Shell 140
4．4．1 HDFS文件級命令集 141
4．4．2 HDFS係統級命令集 143
4．5 實戰WebHDFS 149
4．5．1 WebHDFS簡介 149
4．5．2 WebHDFS示例 151
4．6 實戰HDFS JAVA API 156
4．6．1 搭建開發環境 156
4．6．2 常規操作示例 158
4．7 實戰HDFS大項目：用HDFS存儲海量視頻數據 163
4．7．1 應用場景 163
4．7．2 設計實現 164
習題 166
參考文獻 166

|第5章| 分布式資源管理器YARN 169
5．1 分布式資源管理器引例 170
5．1．1 分布式資源管理器簡介 170
5．1．2 分布式資源管理器架構 173
5．2 YARN簡介 177
5．2．1 基礎概念 177
5．2．2 物理拓撲 179
5．2．3 體係架構 180
5．2．4 集群部署 190
5．3 YARN接口 192
5．4 實戰YARN Shell 194
5．4．1 係統級命令 195
5．4．2 程序級命令 197
5．4．3 其他輔助命令 199
5．5 實戰YARN編程 199
5．5．1 常見並行化範式 199
5．5．2 YARN編程步驟 205
5．6 實戰YARN編程之DistributedShell 213
5．6．1 DistributedShell簡介 213
5．6．2 編寫DistributedShell 214
5．7 實戰YARN編程之三大範式 221
5．7．1 DistributedShell 222
5．7．2 MapReduce 222
5．7．3 Giraph 223
習題 224
參考文獻 224
|第6章| 分布式並行處理MapReduce 225
6．1 並行化範式M-S-R引例 226
6．1．1 問題描述 226
6．1．2 常規解決方案 227
6．1．3 分布式解決方案 228
6．1．4 小結 234
6．2 MapReduce簡介[1] 234
6．2．1 基本概念 235
6．2．2 編程模型 237
6．2．3 集群部署 239
6．2．4 體係架構 241
6．2．5 執行過程 245
6．3 MapReduce接口 247
6．4 實戰MapReduce Shell 250
6．5 實戰MapReduce編程 253
6．6 實戰MapReduce編程之WordCount[3] 256
6．6．1 WordCount代碼分析 256
6．6．2 WordCount處理過程 260
6．7 實戰MapReduce編程之SecondarySort 261
6．8 實戰MapReduce編程之倒排索引 265
6．8．1 簡介 265
6．8．2 分析與設計 266
6．8．3 倒排索引完整源碼 269
6．9 實戰MapReduce之性能優化 271
習題 280
參考文獻 280
|第7章| 分布式鎖服務ZooKeeper 281
7．1 ZooKeeper簡介 282
7．1．1 ZooKeeper應用場景 282
7．1．2 ZooKeeper體係架構[3] 285
7．1．3 ZooKeeper服務模型 287
7．1．4 ZooKeeper部署 289
7．2 ZooKeeper接口 292
7．2．1 接口匯總 292
7．2．2 實戰ZooKeeper Shell 292
7．3 實戰ZooKeeper編程 294
7．4 實戰ZooKeeper之進程通信 296
7．5 實戰ZooKeeper之進程調度係統 297
7．5．1 設計方案 297
7．5．2 設計實現 297
7．6 實戰ZooKeeper之實現NameNode自動切換 303
7．6．1 設計思想 304
7．6．2 詳細設計 304
7．6．3 編碼 305
7．6．4 實戰總結 310
習題 311
參考文獻 311
|第8章| 分布式數據庫HBase 313
8．1 HBase簡介 314
8．1．1 體係架構 314
8．1．2 數據模型 320
8．1．3 集群部署[21] 321
8．2 HBase接口 326
8．3 實戰HBase Shell 327
8．4 實戰HBase API 329
8．5 實戰HBase之綜例 330
8．6 實戰HBase之使用MapReduce構建索引 332
8．6．1 索引錶藍圖 332
8．6．2 HBase和MapReduce 333
8．6．3 實現索引 334
習題 336
參考文獻 337
|第9章| 內存型計算框架Spark 339
9．1 Spark簡介 340
9．1．1 基礎概念 340
9．1．2 體係架構 346
9．1．3 集群部署 358
9．1．4 計算模型 366
9．1．5 工作機製 374
9．1．6 其他特性 375
9．2 Spark接口 377
9．3 實戰Spark Shell 379
9．3．1 集群管理 379
9．3．2 任務管理 381
9．4 實戰Spark編程之RDD 383
9．4．1 RDD屬性 383
9．4．2 並行化證明RDD、調試RDD 386
9．4．3 RDD操作 389
9．5 實戰Spark之WordCount[3] 396
9．6 實戰Spark之MLLib 397
習題 398
參考文獻 398

|第10章| 數據流實時處理係統Storm 399
10．1 Storm簡介 400
10．1．1 與Hadoop的關係 400
10．1．2 基礎概念 402
10．1．3 體係架構 408
10．1．4 集群部署[4] 412
10．1．5 計算模型 421
10．2 Storm接口 450
10．3 實戰Storm Shell 452
10．4 實戰Storm API之RollingTopWords 455
習題 457
參考文獻 458
|第11章| 數據倉庫工具Hive 459
11．1 Hive簡介 460
11．1．1 工作原理 460
11．1．2 體係架構 461
11．1．3 計算模型 462
11．1．4 集群部署 463
11．2 Hive接口 467
11．2．1 接口匯總 467
11．2．2 實戰Hive Web 467
11．3 實戰Hive Shell 468
11．3．1 DDL Operations 468
11．3．2 DML Operations 469
11．3．3 SQL Operations 470
11．4 實戰Hive之復雜語句 471
11．5 實戰Hive之綜閤示例 473
11．6 實戰Hive API接口 474
11．6．1 UDF編程示例[3] 474
11．6．2 UDAF編程示例 475
習題 477
參考文獻 477
|第12章| 其他常見大數據組件 479
12．1 Pig 480
12．1．1 Pig簡介 480
12．1．2 實戰Pig 483
12．2 Oozie 483
12．2．1 Oozie簡介 483
12．2．2 實戰Oozie[4] 485
12．3 Flume 487
12．3．1 Flume簡介 487
12．3．2 Flume入門 489
12．4 Mahout 492
12．4．1 Mahout簡介 492
12．4．2 Mahout入門 492
習題 494
參考文獻 494
|附錄A| 手工部署Hadoop2．0 495
一、部署綜述 496
二、部署步驟 500

前言/序言

第二版前言

本書第一版早在2011年9月就齣版瞭，是國內第一本Hadoop編程書籍。經過5年發展，我們欣喜地看到，Hadoop已經在我國遍地開花，成為雲計算、大數據領域最受歡迎的開源平颱。

這些年來，經過全球眾多企業和個人的共同參與，Hadoop生態圈取得瞭長足進步。核心版本從1.x升級到2.x，並齣現瞭以Spark和Storm為代錶的全新開源軟件。本書第二版的目的就是追蹤最新技術，使得讀者能夠盡快邁進前沿。

編者從1988年在通信工程學院跟隨謝希仁教授從事計算機網絡的研究， 2000年起在清華大學跟隨李三立院士從事分布式計算的研究，先後以計算機網絡、網格計算、雲計算和大數據為研究重點，齣版瞭《網格計算》、《雲計算》（第一、二、三版）、《實戰Hadoop》、《雲計算大數據處理》、《軍事信息柵格理論與技術》等書。其中，《雲計算》已經成為全國高校首選教材，成為雲計算從業者的“紅寶書”，其免費配套PPT下載量逾百萬次。目前，編者正聯閤全國多所高校和知名企業，以同樣的高標準編著《大數據》教材，即將於2016年中齣版。這些年來，編者還創辦瞭中國雲計算（www.chinacloud.cn）、中國大數據（www.thebigdata.cn）、中國物聯網（www.netofthings.cn）、中國智慧城市（www.smartcitychina.cn）等網站，這些網站均在搜索引擎排名第一。希望自己所做的工作，對大傢有所裨益。

下列同誌參與瞭本書第一版的編寫工作，第二版中隱含瞭他們的貢獻。他們是：黃宜華、陳衛衛、程浩、王磊、顧榮、張貞、鄧鵬、楊曉亮、郭岩岩、李浩、魏傢賓、王胤然、張欣、王海坤等。本書的編寫得到瞭雲計算、大數據領域的領軍企業雲創大數據（網址：www.cstor.cn，微信公眾號：cStor_cn，股票簡稱：雲創數據，股票代碼：835305）在軟硬件環境和技術上的大力支持。在此，一並緻謝！

由於編者水平有限，請讀者提寶貴意見！郵箱：gloud@126.com。編者還設有微信公眾號：劉鵬看未來（lpoutlook），與大傢分享對科技未來的看法，並提供各種課件、資料和視頻。

劉鵬 教授

2016年2月1日

《大數據技術解析：從架構到應用》 引言 在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度和規模增長，如何有效地存儲、處理和分析這些海量數據，已成為企業和組織麵臨的核心挑戰。大數據技術應運而生，為我們提供瞭強大的工具和方法來駕馭這股數據洪流。本書旨在深入剖析大數據技術的核心原理、關鍵組件及其在實際應用中的落地策略，幫助讀者建立起全麵而深刻的大數據技術認知體係。我們將從大數據技術的宏觀架構入手，逐步深入到各個關鍵組件的細節，並最終探討大數據在不同行業中的典型應用場景。 第一部分：大數據技術概覽與核心概念 本部分將為讀者構建一個清晰的大數據技術認知框架。我們將首先明確什麼是大數據，以及大數據的“4V”特徵（Volume, Velocity, Variety, Veracity）所帶來的挑戰。接著，我們會介紹大數據技術的發展曆程，從早期的分布式計算思想，到Hadoop等開源框架的興起，再到雲原生大數據平颱的演進，讓讀者瞭解技術演進的脈絡。 大數據時代的挑戰與機遇： 數據爆炸的現實：分析傳統數據處理模式的局限性。 “4V”特徵的解讀：海量數據（Volume）、高速數據（Velocity）、多樣性數據（Variety）和真實性（Veracity）如何影響數據處理方法。 大數據帶來的商業價值：從數據中挖掘洞察，驅動決策，實現業務創新。 大數據技術發展簡史： 分布式計算的萌芽：MapReduce思想的誕生。 Hadoop生態的崛起：HDFS, MapReduce, YARN的協同作用。 NoSQL數據庫的湧現：應對結構化數據的挑戰。 流處理技術的進步：實時數據分析的興起。 雲原生大數據平颱的時代：彈性、可擴展性和服務化。 大數據技術棧的核心組件： 數據存儲：分布式文件係統（如HDFS）、分布式數據庫（如HBase）、對象存儲。 數據計算：批處理框架（如Spark）、流處理框架（如Flink, Storm）。 數據調度與資源管理：YARN。 數據倉庫與數據湖：OLAP與OLTP的融閤，數據治理。 數據可視化與BI工具：將數據洞察轉化為可理解的圖錶。 第二部分：分布式存儲與文件係統 高效、可靠的數據存儲是大數據處理的基礎。本部分將重點介紹大數據領域最經典的分布式文件係統——Hadoop Distributed File System (HDFS)。我們將深入解析HDFS的架構設計，包括NameNode, DataNode, Secondary NameNode的角色和職責，以及文件讀寫、數據副本、塊管理等核心機製。同時，我們也會探討其他類型的分布式存儲解決方案，如對象存儲，以及它們在大數據生態中的定位。 Hadoop Distributed File System (HDFS)： HDFS架構解析：Master/Slave架構，NameNode（NN）的核心功能與高可用性，DataNode（DN）的數據存儲與管理，Secondary NameNode（SNN）的作用。 文件存儲模型：塊（Block）的概念，文件切分與存儲策略，副本（Replication）機製與容錯性。 文件操作流程：寫文件、讀文件、追加文件等過程的詳細解析。 塊管理與心跳機製：DataNode如何與NameNode通信，保證數據塊的健康。 HDFS的優缺點與適用場景：在大數據場景下的價值。 其他分布式存儲方案： 對象存儲：其特點、優勢及其在雲環境下的應用。 分布式數據庫（簡要介紹）：NoSQL數據庫在數據存儲方麵的角色。 與HDFS的對比與結閤。 第三部分：分布式計算框架 數據存儲完成後，如何高效地對海量數據進行計算是大數據處理的關鍵。本部分將重點介紹兩種在業界占據主導地位的分布式計算框架：Hadoop MapReduce和Apache Spark。我們將深入解析MapReduce的編程模型及其局限性，隨後詳細講解Spark的內存計算優勢、RDD（Resilient Distributed Dataset）的編程範式，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等組件的功能與應用。 Hadoop MapReduce： MapReduce編程模型：Mapper, Reducer, Combiner, Partitioner等組件的角色。 MapReduce作業執行流程：JobTracker, TaskTracker的協作。 MapReduce的局限性：中間結果的磁盤I/O開銷，不適閤迭代計算。 MapReduce在特定場景下的應用。 Apache Spark： Spark的核心優勢：內存計算，DAG（Directed Acyclic Graph）調度，更快的執行速度。 RDD（Resilient Distributed Dataset）：RDD的定義、特性（不可變性、容錯性），RDD的轉換（Transformations）和行動（Actions）操作。 Spark的執行引擎：Spark Core如何管理和執行計算任務。 Spark SQL：結構化數據處理，DataFrame和Dataset API。 Spark Streaming：實時數據處理，微批處理（Micro-batching）和連續處理。 MLlib：Spark的機器學習庫，常用的算法和應用。 Spark與其他計算框架的對比。 第四部分：集群資源管理與調度 在一個由眾多節點組成的分布式集群中，如何有效地分配和管理計算資源，確保任務高效、穩定地運行，是至關重要的。本部分將詳細介紹YARN（Yet Another Resource Negotiator）——Hadoop 2.0及之後版本中的統一資源管理框架。我們將剖析YARN的架構，包括ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster等組件的功能，以及它們如何協同工作來支持多種計算框架（如MapReduce, Spark）在同一個集群上運行。 YARN架構詳解： ResourceManager (RM)：集群資源的總管，包括Scheduler和ApplicationManager。 NodeManager (NM)：節點上的資源代理，負責管理容器（Container）和監控節點健康。 ApplicationMaster (AM)：每個應用程序的“心髒”，負責嚮ResourceManager申請資源，並管理應用程序的生命周期。 Container：YARN中資源分配的基本單位，包含CPU、內存等。 YARN的資源調度機製： Capacity Scheduler：公平共享原則，隊列（Queue）的管理。 Fair Scheduler：用戶或隊列之間的公平分配。 FIFO Scheduler：簡單的先到先得調度。 YARN上的應用程序生命周期管理： 應用程序提交、資源申請、任務執行、完成。 YARN的容錯與恢復機製。 YARN的生態價值： 支持多種計算框架（MapReduce, Spark, Flink等）在同一個集群上共存。 提高集群資源利用率。 第五部分：大數據生態係統中的其他關鍵組件 除瞭核心的存儲和計算框架，一個完整的大數據解決方案還需要一係列輔助組件來完成數據采集、集成、管理、處理和分析等任務。本部分將介紹一些在大數據生態中扮演重要角色的組件，如ZooKeeper（分布式協調服務）、Hive（數據倉庫工具）、HBase（分布式列存儲數據庫）、Kafka（分布式流處理平颱）等。 Apache ZooKeeper： 分布式協調服務的原理與應用。 在Hadoop和HBase等組件中的關鍵作用。 ZAB協議和一緻性保證。 Apache Hive： 數據倉庫的概念與Hive的角色。 HiveQL：類SQL查詢語言，將SQL轉換為MapReduce或Spark作業。 Metastore：錶的元數據管理。 Hive的執行引擎（MapReduce, Spark, Tez）。 Apache HBase： 分布式、麵嚮列的NoSQL數據庫。 數據模型：行鍵、列族、列限定符、時間戳。 HBase架構：Master, RegionServer, ZooKeeper。 強一緻性與高並發讀寫。 適用場景：實時查詢、海量數據訪問。 Apache Kafka： 分布式流處理平颱，消息隊列。 Topic, Producer, Consumer, Broker的概念。 高吞吐量、低延遲、持久化消息。 在數據采集、實時分析、事件驅動架構中的應用。 數據集成與ETL工具： Sqoop：關係型數據庫與HDFS之間的數據導入導齣。 Flume：日誌采集與傳輸。 工作流調度工具： Oozie：Hadoop生態的工作流調度係統。 Airflow：更現代化的工作流管理平颱。 第六部分：大數據在各行業的應用實踐 大數據技術並非紙上談兵，其核心價值在於解決實際問題，驅動業務增長。本部分將通過案例分析，展示大數據技術在不同行業中的廣泛應用。我們將探討大數據如何在金融、電商、醫療、工業製造、互聯網等領域落地，以及不同行業在采用大數據技術時麵臨的獨特挑戰和機遇。 金融行業： 風險管理與欺詐檢測：實時交易監控，信用評分模型。 個性化金融服務：客戶畫像，産品推薦。 市場分析與交易預測。 電子商務： 用戶行為分析：推薦係統，精準營銷。 商品分析與庫存管理。 供應鏈優化。 醫療健康： 基因測序與個性化醫療。 疾病預測與預防。 電子病曆管理與分析。 工業製造（工業4.0）： 設備狀態監控與預測性維護。 生産過程優化：提高效率，降低成本。 産品質量控製。 互聯網服務： 搜索引擎優化。 社交網絡分析。 廣告精準投放。 內容推薦。 其他行業應用： 智慧城市：交通管理，環境監測。 零售業：消費者行為洞察，門店運營優化。 媒體娛樂：內容分發，用戶偏好分析。 結論 大數據技術是一項快速發展且不斷演進的領域。本書從宏觀到微觀，深入淺齣地解析瞭大數據技術的核心原理、關鍵組件和應用實踐。希望通過對這些內容的學習，讀者能夠掌握大數據技術的基本理論，理解其在實際工作中的應用價值，並為進一步深入探索大數據世界的奧秘打下堅實的基礎。在大數據時代，擁抱數據，駕馭數據，將是企業保持競爭力的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它將Hadoop 2.0的發展置於雲計算的大背景下，讓我看到瞭大數據技術與雲計算的深度融閤。我之前一直認為雲計算和大數據是兩個相對獨立的概念，但通過這本書，我纔意識到它們是相輔相成的，雲計算為大數據提供瞭強大的計算和存儲能力，而大數據則推動瞭雲計算的進一步發展。書中關於Hadoop在雲平颱上的部署和優化策略，以及如何利用Hadoop解決雲原生應用中的數據挑戰，都給我留下瞭深刻的印象。我尤其喜歡書中對於Hadoop在AWS、Azure等主流雲服務上的應用案例的探討，這讓我對如何在不同的雲環境中落地大數據解決方案有瞭更清晰的認識。這本書不僅關注技術本身，更關注技術在宏觀發展趨勢中的地位和作用，非常有啓發性。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我剛開始拿到這本書的時候，以為它會是一本枯燥的技術手冊，但很快就被它生動的語言和清晰的邏輯所吸引。作者在講解復雜技術概念時，總是能用最通俗易懂的比喻，讓我這個非科班齣身的讀者也能理解。書中的章節安排也非常閤理，循序漸進，從基礎概念到高級應用，一步步引導讀者深入。我特彆喜歡書中關於大數據生態係統各個組件之間協作關係的闡述，它們不再是孤立的點，而是形成瞭一個有機協作的整體。讀這本書的過程，就像在經曆一次思維的洗禮，讓我對大數據處理的流程和方法有瞭更係統、更深刻的理解。而且，書中的很多觀點都非常有前瞻性，讓我對未來的大數據發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事IT行業的老兵，我見證瞭技術的快速迭代和演進。Hadoop 2.0的齣現無疑是大數據領域的一個重要裏程碑，而這本書恰好抓住瞭這個關鍵點。作者在書中不僅詳細介紹瞭Hadoop 2.0的核心技術，還著眼於它在實際業務場景中的落地應用，以及如何構建可擴展、高可用的數據處理平颱。我尤其欣賞書中對於大數據戰略和治理的思考，這往往是很多技術書籍容易忽略的方麵。在技術之外，作者還強調瞭數據驅動思維的重要性，以及如何利用Hadoop 2.0來實現業務的創新和轉型。這本書讓我看到，大數據技術不僅僅是關於代碼和算法，更是關於如何利用數據創造價值，如何推動企業嚮前發展。這本書的內容深度和廣度都讓我印象深刻，絕對是一本值得反復閱讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我徹底改變對大數據認知的書。我之前總覺得大數據離我很遙遠，就像一個虛無縹緲的概念，但讀完這本書，我纔發現它其實觸手可及，而且已經深刻地影響著我們生活的方方麵麵。從書中對Hadoop 2.0架構的細緻解讀，到它如何被應用到各種實際場景中，我都感受到瞭作者紮實的功底和豐富的實戰經驗。尤其是書中關於YARN的講解，讓我對資源調度有瞭全新的認識，不再是之前那種零散的知識點，而是形成瞭一個完整的體係。我特彆喜歡書中那些貼近實際的案例分析，它們不僅僅是理論的復述，更是作者在工作中遇到的問題和解決方案的真實寫照。每次讀到這些部分，我都仿佛置身於作者當時的環境，能夠感同身受。這本書讓我不再害怕大數據，反而充滿瞭探索的興趣，真的非常感謝作者的付齣。

評分☆☆☆☆☆

如果你還在為如何搭建和管理一個可靠的大數據平颱而頭疼，那麼這本書絕對是你需要的。作者在書中沒有迴避任何技術細節，從Hadoop的安裝部署到性能調優，再到生態係統的各個組件（如Hive, Pig, HDFS, MapReduce等）的深入剖析，都做得非常到位。我尤其欣賞書中對於高可用性和容錯機製的講解，這對於構建生産環境至關重要。很多時候，我們隻看到瞭大數據的“光鮮”，卻忽略瞭其背後復雜的工程實現。這本書就像一位經驗豐富的導師，手把手地教你如何走過那些“坑”。書中的代碼示例也非常實用，可以直接拿來參考和修改，這大大節省瞭我自己摸索的時間。讀完這本書，我對Hadoop 2.0的理解可以說發生瞭質的飛躍，已經能自信地著手處理一些實際的大數據項目瞭。

評分☆☆☆☆☆

物流快 滿意 物流快 滿意 物流快 滿意

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工作需要，自己學習購買的

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書還不錯

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包裝不行，收到的時候都皺瞭！！！

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很不錯的書。

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還沒看，等看完再評價

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普及型的書，深入勿買！

評分☆☆☆☆☆

京東購物最差的一次體驗，書感覺是舊書，包裝太差瞭，收到的時候邊上磨破瞭，其他不想講瞭