Hadoop生態係統 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Kevin Sitto（凱文·斯托），[美] Marshall Presser（馬歇爾·普瑞斯） 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• HDFS
• YARN
• Hive
• Pig
• Spark
• 數據分析

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787512395985

版次：1

商品編碼：12005169

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：124

字數：123000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：《Hadoop生態係統》廣大讀者。
　　本書將幫助你決定Hadoop中哪些組件適閤完成你的項目。

內容簡介

　　《Hadoop生態係統》本書每一章都介紹瞭不同的主題（例如核心技術或數據傳輸），並且解釋瞭為什麼特定組件適用或不適用特定的需求。對於數據處理來說，使用Hadoop是一個全新的挑戰，但如果有瞭這本便利的參考書，你將很容易領會使用Hadoop的精妙所在。
　　主要包括如下主題：核心技術，Hadoop分布式文件係統（HDFS）、MapReduce、YARN和Spark。數據庫和數據管理，Cassandra、HBase、MongoDB和Hive。序列化，Avro、JSON和Parquet。管理和監視，Puppet、Chef、Zookeeper和Oozie。分析輔助，Pig、Mahout和MLLib。數據傳輸，Scoop、Flume、distcp和Storm。安全、訪問控製和審計，Sentry、Kerberos和Knox。雲計算和虛擬化，Serengeti、Docker和Whirr。

作者簡介

　　Kevin Sitto，是Pivotal Software公司的領域解決方案工程師，主要為客戶提供谘詢服務，幫助客戶理解和描述大數據需求。

　　Marshall Presser，是Pivotal Data Engineering集團的成員。他幫助客戶使用Hadoop、關係數據庫和內存數據網格來解決復雜的分析問題。

目錄

前言 1
第1章關鍵技術 7
1.1 Hadoop分布式文件係統（HDFS） 8
1.2 MapReduce . 11
1.3 YARN 13
1.4 Spark . 15
第2章數據庫及數據管理 17
2.1 Cassandra .19
2.2 HBase 21
2.3 Accumulo .24
2.4 Memcached . 26
2.5 Blur .28
2.6 Solr . 30
2.7 MongoDB 32
2.8 Hive 34
2.9 Spark SQL ( 前身是 Shark) 36
2.10 Giraph . 38
第3章序列化 41
3.1 Avro 43
3.2 JSON 46
3.3 Protocol Buffers (protobuf) . 48
3.4 Parquet 50
第4章管理與監控. 53
4.1 Ambari 54
4.2 HCatalog 56
4.3 Nagios 58
4.4 Puppet 59
4.5 Chef 61
4.6 ZooKeeper 63
4.7 Oozie . 66
4.8 Ganglia . 68
第5章分析輔助 . 69
5.1 MapReduce 接口69
5.2 分析庫 70
5.3 Pig 72
5.4 Hadoop Streaming 74
5.5 Mahout 76
5.6 MLLib 78
5.7 Hadoop 圖像處理接口（HIPI） 80
5.8 SpatialHadoop 81
第6章數據傳輸 . 83
6.1 Sqoop .85
6.2 Flume .87
6.3 DistCp 89
6.4 Storm . 90
第7章安全、訪問控製和審計 93
7.1 Sentry. 95
7.2 Kerberos 97
7.3 Knox 99
第8章雲計算和虛擬化 101
8.1 Serengeti. 103
8.2 Docker105
8.3 Whirr 107

《分布式計算的基石》 在信息爆炸的時代，如何高效地存儲、處理和分析海量數據，已成為企業和研究機構麵臨的核心挑戰。傳統的單機計算模式早已捉襟見肘，一種全新的計算範式應運而生，它以強大的分布式能力，將不可能變為可能。《分布式計算的基石》正是聚焦於這一革命性技術的核心原理、架構設計以及實際應用，為讀者揭示大數據時代下的計算哲學和實踐路徑。 本書並非簡單地羅列技術名詞，而是深入剖析分布式計算的底層邏輯。我們將從分布式係統的基本概念齣發，探討其麵臨的挑戰，例如數據一緻性、容錯性、伸縮性以及並行處理等。理解這些基礎問題，是掌握任何分布式技術的前提。我們不會迴避分布式係統設計中的復雜性，而是通過清晰的圖示和生動的案例，將抽象的概念具象化，幫助讀者建立起對分布式計算的直觀認識。 本書的重點之一將是分布式文件係統的設計思想。我們將深入講解一個理想的分布式文件係統應具備哪些關鍵要素：高可用性、容錯性、數據冗餘、並行讀寫等。我們會解析不同的分布式文件係統是如何權衡這些要素的，以及它們在設計上所做的取捨。通過對這些關鍵組件的深入理解，讀者將能更好地把握海量數據的存儲機製，為後續的數據處理奠定堅實基礎。 緊隨其後，我們將筆鋒一轉，深入探討分布式計算框架的核心。這部分將是本書的重頭戲。我們會詳細介紹主流的分布式計算模型，如MapReduce的演進，以及它在處理大規模數據集時的強大威力。本書將不僅僅停留在理論層麵，更會結閤實際的代碼示例，演示如何設計和實現高效的MapReduce作業。我們會深入剖析MapReduce的各個階段，理解其數據shuffle、reduce等關鍵過程，以及如何通過優化來提升作業性能。 然而，隨著大數據需求的日益增長，MapReduce固有的批量處理模式在某些場景下顯得力不濟心。因此，本書將花費大量篇幅來介紹內存計算和流式計算的理念。我們將探討Spark等新一代計算框架如何通過內存緩存來大幅提升數據處理速度，以及它在迭代計算和交互式查詢方麵的優勢。我們還將深入分析流式處理的原理，介紹Kafka等消息隊列在構建實時數據管道中的作用，以及Storm、Flink等流處理引擎如何實現低延遲、高吞吐的數據實時分析。 除瞭計算框架本身，本書還將觸及分布式係統中的數據存儲和管理。我們將探討關係型數據庫在分布式環境下的挑戰，以及NoSQL數據庫的興起。我們會介紹鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫、圖數據庫等不同類型的NoSQL數據庫，分析它們各自的適用場景和技術特點。理解這些存儲方案，對於構建完整的大數據解決方案至關重要。 本書還會關注分布式係統中的任務調度和資源管理。在一個龐大的分布式集群中，如何有效地分配計算資源，如何調度成韆上萬個任務，保證係統的穩定運行，是必須解決的問題。我們將探討YARN等資源管理框架的設計理念，理解它們如何協調CPU、內存等資源，以及如何支持多種計算框架在同一集群上運行。 在理論講解的同時，本書將貫穿大量的實際應用案例。我們將分析不同行業在運用分布式計算解決實際問題時的思路和方法，例如電商平颱的日誌分析、金融行業的風險控製、社交網絡的輿情監控、科學研究中的基因測序等等。這些案例將幫助讀者將書本上的知識與現實世界中的痛點相結閤，激發創新思維，找到解決實際問題的靈感。 此外，本書還將探討分布式係統的可靠性和安全性。在分布式環境中，任何一個節點的故障都可能影響整個係統的運行。我們將深入講解容錯機製的設計，例如數據副本、故障檢測、任務重試等。同時，我們也會討論分布式係統麵臨的安全威脅，以及如何通過身份認證、訪問控製、數據加密等手段來保障數據的安全。 本書的受眾群體廣泛，無論是對大數據技術充滿好奇的初學者，希望深入理解分布式計算原理的開發者，還是需要構建和管理大規模數據平颱的工程師，都能從中獲益。我們力求用最清晰的語言，最嚴謹的邏輯，將復雜的分布式係統概念娓娓道來，讓讀者在輕鬆愉快的閱讀中，掌握分布式計算的精髓。 《分布式計算的基石》將是一次深入的知識探索之旅。我們不僅僅是在學習技術，更是在理解一種全新的計算模式，一種能夠駕馭海量數據、驅動智能時代的強大力量。希望通過本書的閱讀，讀者能夠構建起堅實的分布式計算知識體係，為應對未來的數據挑戰做好充分準備。 書中內容提要： 分布式計算基礎： 理解分布式係統的定義、挑戰與核心原理。 分布式文件係統： 深入解析HDFS等分布式文件係統的架構與設計。 批量計算模型： 詳解MapReduce的工作原理，及其在海量數據處理中的應用。 內存計算框架： 探索Spark等框架如何實現高效的內存計算與迭代處理。 流式處理技術： 介紹Kafka作為數據管道，以及Storm、Flink等流處理引擎。 分布式數據存儲： 瞭解NoSQL數據庫的多種類型及其適用場景。 資源管理與調度： 解析YARN等框架在集群資源協調中的作用。 容錯與高可用： 探討分布式係統的可靠性設計與故障恢復機製。 安全與訪問控製： 學習分布式係統中的安全加固措施。 行業應用案例： 分析不同領域如何利用分布式計算解決實際問題。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的分布式計算知識體係，幫助大傢理解大數據時代的底層驅動力。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書（指《Hadoop生態係統》）的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深邃的藍色配上抽象的節點連接圖，仿佛預示著一個龐大而復雜的知識體係。我最初是被這個名字吸引進來的，因為“Hadoop生態係統”聽起來就非常全麵，好像涵蓋瞭從數據采集到分析、存儲的整個流程。我一直對大數據技術很感興趣，但總覺得接觸到的知識點比較零散，像是隻看到瞭冰山一角。我期待這本書能像一位經驗豐富的嚮導，帶我深入瞭解Hadoop究竟是如何構建起這樣一個龐大的體係的，它的各個組件之間是如何協同工作的，又各自扮演著怎樣的角色。尤其對那些在實際應用中扮演關鍵角色的工具，比如Hive、Spark、HBase等等，我希望能有一個清晰的脈絡去梳理它們的功能和應用場景。當然，作為一個初學者，我更看重的是書中的講解是否通俗易懂，有沒有足夠多的圖示和案例來幫助理解那些抽象的概念。如果這本書能讓我茅塞頓開，對Hadoop生態係統有一個係統性的認識，那我絕對會毫不猶豫地給它打滿分。它能否在眾多大數據技術書籍中脫穎而齣，成為我學習路上的重要裏程碑，我拭目以待。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我拿到這本書（指《Hadoop生態係統》）的時候，首先被它的厚度驚到瞭，感覺內容肯定很豐富。我是一位已經在大數據領域摸爬滾打瞭一段時間的工程師，平時工作中經常會用到Hadoop相關的技術，但總感覺自己的知識體係還不夠完整，對整個生態係統的理解總是有一些模糊的地方。我希望這本書能夠填補我這方麵的知識空白，能提供一些更高級、更深入的視角。我特彆關注書中關於Hadoop集群的部署、管理和調優的內容，因為這直接關係到生産環境的穩定性和效率。有沒有關於常見故障排查的指南？有沒有關於如何根據業務需求選擇閤適的Hadoop組件的建議？這些都是我非常關心的。我不太喜歡那種隻停留在概念介紹的書，我更喜歡那種能解決實際問題的、具有操作指導意義的內容。如果這本書能提供一些生産環境下的最佳實踐，或者分享一些作者在實際項目中的經驗教訓，那將是非常寶貴的。希望它能讓我對Hadoop生態係統的掌握達到一個新的高度。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 收到這本書（指《Hadoop生態係統》）後，我快速翻閱瞭一下目錄，發現涵蓋的內容確實不少。我是一名數據分析師，雖然平時主要使用Spark等工具進行分析，但對Hadoop這個 foundational technology 還是非常感興趣的。我一直想弄清楚，Hadoop究竟是如何支撐起像Spark這樣更高級的框架的，它們之間是什麼樣的依賴關係。我特彆想瞭解書中對Hadoop生態係統中那些非核心但卻非常重要的工具的介紹，比如調度工具（Oozie, Airflow等），元數據管理工具（Hive Metastore, Atlas等），以及安全相關的組件（Kerberos等）。很多時候，這些“配角”在實際項目中起到的作用甚至比“主角”還要關鍵。我期待這本書能以一種清晰且有邏輯的方式，將這些碎片化的知識點串聯起來，讓我對整個Hadoop生態有一個更宏觀的認識。如果書中能提供一些關於如何選擇和集成不同Hadoop組件的指導，或者分析一些典型的企業級應用場景，那我會覺得這本書非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 這本書（指《Hadoop生態係統》）給我最直觀的感受是它的“體係化”。作為一個對大數據技術充滿好奇但又缺乏係統性學習的“小白”，我經常被海量的信息搞得暈頭轉嚮。我希望這本書能像一張詳細的地圖，清楚地標示齣Hadoop生態的各個組成部分，並解釋它們之間的關係，就像描繪齣一座宏偉的城市。我尤其想瞭解，Hadoop究竟是如何從一個簡單的分布式文件係統和MapReduce演變成今天如此龐大且功能豐富的生態係統的。書中對Hadoop核心組件（如HDFS, YARN, MapReduce）的講解是否足夠深入和易懂？它對後來興起的組件（如Hive, Pig, HBase, Spark, Kafka等）的介紹是否清晰地闡述瞭它們在整個生態中的定位和作用？我期待的不僅僅是技術的羅列，更是對技術演進邏輯和整體架構思想的梳理。如果這本書能幫助我建立起對Hadoop生態係統的整體認知框架，讓我能夠舉一反三，觸類旁通，那它就絕對是我的“啓濛之書”瞭。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 坦白說，我買這本書（指《Hadoop生態係統》）的時候，並沒有抱太大的期望。市麵上關於Hadoop的書籍實在是太多瞭，質量參差不齊，很多要麼過於理論化，要麼過於陳舊，更新速度跟不上技術發展的步伐。我當初隻是覺得這個標題聽起來比較“硬核”，可能能找到一些我之前沒接觸過的點。這本書的排版整體上還算可以，字體大小和行間距都比較適中，閱讀起來不會太費力。我對書中關於分布式存儲和計算的原理部分非常好奇，因為這涉及到大數據處理的核心。我特彆想瞭解，Hadoop是如何實現海量數據的可靠存儲和高效處理的，比如HDFS的容錯機製，MapReduce的計算模型等等。如果書中能深入剖析這些底層原理，並且提供一些可以跟著實踐的示例代碼，那就太棒瞭。有時候，即使是再復雜的概念，隻要有一個清晰的圖解或者一個簡單的代碼片段，就能瞬間豁然開朗。這本書能否讓我對Hadoop的內部機製有更深層次的理解，而不是停留在錶麵概念的層麵，是我衡量它價值的重要標準。

評分☆☆☆☆☆

很好，優惠力度很大，趁著618又購入瞭一大波書單

評分☆☆☆☆☆

還可以吧還可以還可以還可以還可以還可以

評分☆☆☆☆☆

程序員就應該在工作中學習纔能不落伍，科技是第一生産力。程序員就應該在工作中學習纔能不落伍，科技是第一生産力。

評分☆☆☆☆☆

要好好看書，學習技術，所以選擇京東，送貨快哦

評分☆☆☆☆☆

送貨快，四本書紙盒包裝，其中一本下單時多選瞭一本，正好付款是選瞭0.5元的退換無憂，立馬就給同意退瞭一本，讀完再來追評

評分☆☆☆☆☆

一下子買瞭好多書，慢慢看

評分☆☆☆☆☆

618活動力度大，先買著再說，日後必有用

評分☆☆☆☆☆

給學生們購買的參考書，非常實用，京東發貨快，贊~~~

評分☆☆☆☆☆

很強大的庫，抓緊時間給自己充