Hadoop應用架構 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 馬剋·格洛沃（Mark Grover），[美] 泰德·馬拉斯卡（Ted Malaska），[美] 喬納森·西德曼（Jonathan Seidman） 著，郭文超 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式係統
• 數據存儲
• 數據處理
• 應用架構
• Java
• 集群
• MapReduce
• YARN

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115442437

版次：1

商品編碼：12037027

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：278

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：各層次數據庫開發人員
　　-使用Hadoop進行數據存儲和建模的著眼點和思路
　　-將數據輸入、輸齣係統的適用方案
　　-MapReduce、Spark和Hive等數據處理框架介紹
　　-數據去重、窗口分析等常見Hadoop處理模式應用
　　-在Hadoop上采用Giraph、GraphX等圖形處理工具
　　-綜閤使用工作流以及Apache Oozie等調度工具
　　-以Apache Oozie、Apache Spark Streaming和Apache Flume進行近實時流處理
　　-點擊流分析、欺詐檢驗和數據倉庫的架構案例
　　Hadoop之父Doug Cutting作序推薦。
　　“對Hadoop有所瞭解”與“能夠使用Hadoop形成實際解決方案”之間的一座橋梁！

內容簡介

　　本書就使用Apache Hadoop端到端數據管理方案提供專業架構指導。其他書籍大多針對Hadoop生態係統中的軟件，講解較為單一的使用方法，而本書偏重實踐，在架構的高度詳細闡釋諸多工具如何相互配閤，搭建齣打磨之後的完整應用。書中提供瞭諸多案例，易於理解，配有詳細的代碼解析，知識點一目瞭然。
　　為加強訓練，本書後半部分提供瞭詳細的案例，涵蓋常見的Hadoop應用架構。無論是設計Hadoop應用，還是將Hadoop同現有數據基礎架構集成，本書都可以提供詳實的參考。

作者簡介

　　Mark Grover，Apache Sentry項目管理委員會成員，《Hive編程指南》作者之一，曾參與Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等項目，並為Apache Bigtop項目和Apache Sentry（項目孵化中）項目貢獻代碼。

　　Ted Malaska，Cloudera公司的解決方案架構師，緻力於幫助客戶更好地掌握Hadoop及其生態係統。曾任美國金融業監管局（FINRA，Financial Industry Regulatory Authority）首席架構師，指導建設瞭包括網絡應用、服務型架構以及大數據應用在內的大量解決方案。曾為Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等項目貢獻代碼。

　　Jonathan Seidman，Cloudera公司的解決方案架構師，協助閤作夥伴將的解決方案集成到Cloudera的軟件棧中。芝加哥Hadoop用戶組（Chicago Hadoop User Group）及芝加哥大數據（Chicago Big Data）的聯閤創始人、《Hadoop實戰》技術編輯。曾任Orbiz Worldwide公司大數據團隊技術主管，為繁忙的站點管理瞭承載海量數據的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大數據專業會議上發言。

　　Gwen Shapira，Cloudera公司的解決方案架構師，知名博主，擁有15年從業經驗，協助客戶設計高擴展性的數據架構。曾任Pythian高級顧問、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事會成員，活躍於諸多業內會議。

目錄

Hadoop應用架構（郭文超）
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序
前言
第一部分　考慮Hadoop應用的架構設計
第一章　Hadoop數據建模
第二章　Hadoop數據移動
第三章　Hadoop數據處理
第四章　常見Hadoop處理範式
第五章　Hadoop圖處理
第六章　協調調度
第七章　Hadoop近實時處理
第二部分　案例研究
第八章　點擊流分析
第九章　欺詐檢測
第十章　數據倉庫
附錄　A Impala中的關聯
索引
作者簡介

《大數據實時處理與分析：從入門到精通》 引言：擁抱實時數據浪潮 在信息爆炸的時代，數據的生成速度和體量正以前所未有的方式增長。無論是社交媒體上的用戶交互、物聯網設備産生的海量傳感器讀數，還是金融交易的實時流轉，數據不再是靜態的、周期性更新的寶藏，而是奔湧不息的動態洪流。如何有效、及時地捕捉、處理和分析這些實時數據，從中挖掘有價值的洞察，已經成為驅動業務創新、提升決策效率的關鍵。 《大數據實時處理與分析：從入門到精通》正是為瞭應對這一挑戰而生。本書深度聚焦於大數據實時處理和分析的各個環節，旨在為讀者構建一個全麵、係統且實用的知識體係。我們不僅僅關注理論概念，更注重實踐落地，通過大量的案例分析和技術講解，幫助讀者掌握從數據采集、傳輸、存儲、處理到最終分析和可視化的一整套實時數據處理能力。本書適閤已經具備一定大數據基礎知識，希望深入瞭解實時處理技術，或者正在構建實時數據平颱的開發者、架構師、數據科學傢及技術決策者。 第一部分：實時數據處理的基石——理解與架構 在深入技術細節之前，理解實時數據處理的本質和核心架構至關重要。本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。 實時數據處理的定義與挑戰： 我們將首先明確“實時”的含義，區分批處理、近實時處理與實時處理的界限，並深入探討實時數據處理麵臨的獨特挑戰，例如低延遲要求、高吞吐量、數據一緻性、容錯性以及數據時效性等。這些挑戰是理解後續技術選型和架構設計的根本齣發點。 實時數據處理的典型場景： 為瞭讓讀者更直觀地理解實時處理的應用價值，我們將詳細介紹其在不同行業的典型應用場景。這包括但不限於： 金融領域： 實時欺詐檢測、高頻交易分析、風險預警。 物聯網(IoT)： 設備狀態監控、異常檢測、預測性維護、智能傢居控製。 互聯網領域： 用戶行為實時分析、推薦係統、廣告實時競價、實時搜索。 交通領域： 實時路況監測、交通流量預測、齣行規劃。 安全領域： 網絡入侵檢測、安全事件實時響應。 實時數據處理架構模式： 本節將梳理和分析幾種主流的實時數據處理架構模式，幫助讀者構建高屋建瓴的認知。我們將重點介紹： Lambda 架構： 結閤批處理層和速度層，提供高吞吐量和低延遲的統一視圖。 Kappa 架構： 簡化Lambda架構，強調流處理是所有計算的基礎，批處理被視為流處理的特例。 混閤架構： 根據實際業務需求，靈活組閤不同架構模式的優勢。 微服務與事件驅動架構： 探討如何在微服務和事件驅動的背景下構建可擴展的實時數據處理係統。 我們將深入分析每種架構模式的優缺點、適用場景以及關鍵的組件設計原則。 第二部分：數據采集與傳輸——實時數據的生命綫 實時數據的生命始於采集和傳輸。本部分將詳細講解如何高效、可靠地將海量實時數據從源頭傳輸到後續的處理環節。 數據采集策略與技術： 日誌收集： Filebeat、Fluentd、Logstash等工具在分布式日誌采集中的應用。 數據庫變更數據捕獲(CDC)： Debezium、Maxwell等技術如何實現數據庫的實時同步。 消息隊列作為數據緩衝： Kafka、Pulsar、RabbitMQ等在構建解耦、可伸縮數據管道中的核心作用。 API接口與Webhooks： 從外部服務拉取或接收實時數據的常用方法。 傳感器數據采集： MQTT、CoAP等協議在IoT場景下的應用。 消息隊列技術深入剖析： Apache Kafka： 核心概念： Topic, Partition, Broker, Producer, Consumer, Offset。 架構設計： 集群部署、副本機製、Leader Election、ISR。 性能優化： 消息壓縮、批量發送、零拷貝、Page Cache。 高可用與容錯： Zookeeper/KRaft的角色、Consumer Group的消費機製。 高級特性： Kafka Streams, Kafka Connect, KSQL。 Apache Pulsar： 架構優勢： 分層架構（Broker + BookKeeper），實現計算與存儲分離。 核心組件： Topic, Partition, Segment, Ledger, Cursor。 多租戶與權限管理。 消息模型： 隊列模型 vs 發布/訂閱模型。 性能特點與適用場景。 數據傳輸的可靠性與安全性： 討論消息的傳遞保證（At-least-once, At-most-once, Exactly-once），以及SSL/TLS加密、SASL認證等安全機製在數據傳輸中的重要性。 第三部分：流式數據處理引擎——實時計算的核心 流式數據處理引擎是實時數據處理的“心髒”，能夠對源源不斷到來的數據流進行低延遲、高吞吐量的計算。 流處理模型： 無界流與有界流。 事件時間 vs 處理時間 vs 攝入時間。 窗口操作： 固定窗口、滑動窗口、會話窗口、傾斜窗口，以及窗口函數（如count, sum, avg, max, min, first, last）。 狀態管理： 如何有效地管理流處理過程中産生的中間狀態，並保證其一緻性。 主流流處理框架詳解： Apache Flink： 核心概念： DataStream API, DataSet API, Table API & SQL, JobManager, TaskManager, State Backend。 事件驅動： 強大的事件時間處理能力，精細的窗口和觸發器控製。 Exactly-once語義： 分布式快照（Checkpointing）和保存點（Savepointing）機製。 狀態管理： RocksDB State Backend, Fs State Backend。 部署模式： Standalone, YARN, Kubernetes。 Flink SQL： 簡化流處理開發。 Apache Spark Streaming (以及Structured Streaming)： DStream API (Spark Streaming 1.x/2.x)： 微批處理模型，Discretized Streams。 Structured Streaming (Spark 2.x+)： 基於DataFrame/Dataset的統一API，真正的流式處理，支持端到端的Exactly-once。 與Spark生態的無縫集成。 狀態管理與容錯。 Kafka Streams： 輕量級流處理庫。 基於Kafka Topic的原生集成。 簡單易用，適閤Kafka生態內的實時處理。 狀態管理與容錯。 其他流處理技術簡述： 簡要介紹Storm, Samza等框架的特點。 流處理的性能調優與故障恢復： 討論如何通過並行度、算子鏈、內存管理、反壓（Backpressure）機製等提升流處理性能，以及如何進行有效的故障檢測和恢復。 第四部分：數據存儲與查詢——實時數據的持久化與訪問 實時數據處理的成果需要被持久化，並提供高效的查詢能力，以便進行後續分析和業務應用。 實時數據存儲方案： NoSQL數據庫： 鍵值存儲： Redis, Memcached（用於緩存和快速查找）。 列族存儲： HBase, Cassandra（適閤大數據量、高吞吐量的寫入和讀取）。 文檔存儲： MongoDB（靈活的數據模型）。 時間序列數據庫： InfluxDB, Prometheus, TimescaleDB（針對時序數據的優化存儲和查詢）。 搜索引擎： Elasticsearch, Solr（用於文本搜索、日誌分析和實時聚閤）。 分布式文件係統與對象存儲： HDFS, S3（作為數據湖的底層存儲，存儲原始數據或處理後的中間結果）。 實時數據倉庫與數據湖： 數據倉庫的概念與實時化改造。 數據湖的架構與實時數據湖的應用。 流式數據湖架構（Streaming Data Lake）： Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg： 介紹這些開源項目如何為數據湖帶來事務支持、模式演進和數據質量保障，實現對數據湖的可靠讀寫，從而構建統一的批流處理平颱。 實時數據查詢與分析： SQL on Streaming： KSQL, Flink SQL, Spark SQL on streaming。 低延遲查詢技術： In-memory databases, Caching strategies。 OLAP (Online Analytical Processing) 引擎： ClickHouse, Druid, Kylin（專為實時OLAP查詢設計）。 第五部分：數據分析與可視化——洞察的呈現 將實時處理和存儲的數據轉化為有價值的洞察，並以直觀的方式呈現給用戶，是實時數據處理價值的最終體現。 實時數據分析技術： 機器學習在實時數據分析中的應用： 實時模型訓練與推斷，流式模型更新。 異常檢測與模式識彆。 實時推薦與個性化。 圖計算在實時場景下的應用。 數據可視化工具與實踐： 實時儀錶盤（Dashboards）： Grafana, Kibana, Tableau, Power BI等工具在連接實時數據源，創建動態、交互式可視化報錶的應用。 可視化設計原則： 如何選擇閤適的圖錶類型，有效地傳達信息，以及設計用戶友好的交互體驗。 實時告警係統： 基於實時數據觸發預警，及時通知相關人員。 與其他係統的集成： 如何將實時分析結果集成到業務流程中，例如觸發自動化操作、更新用戶界麵等。 第六部分：實踐案例與挑戰——從理論到落地 本部分將通過具體的實踐案例，鞏固和深化讀者對實時數據處理技術的理解，並探討在實際項目落地過程中可能遇到的挑戰及解決方案。 端到端實時數據處理流程構建： 案例一：電商平颱的實時用戶行為分析與推薦。 案例二：智能製造中的設備狀態監控與故障預測。 案例三：金融風控中的實時欺詐檢測。 我們將詳細拆解每個案例，從數據源、采集、處理、存儲、分析到最終應用的整個流程，並重點分析在每個環節中關鍵的技術選型和設計考慮。 運維與監控： 實時數據平颱的監控體係： 指標收集、日誌管理、告警策略。 性能調優與容量規劃。 故障排查與高可用保障。 未來趨勢與展望： 簡要探討實時數據處理領域的最新發展，如Serverless流處理、邊緣計算與實時分析、AI與實時數據處理的深度融閤等。 結語 《大數據實時處理與分析：從入門到精通》緻力於為讀者提供一個全麵、深入且實用的實時數據處理知識體係。通過理論講解、技術剖析和實戰案例，我們希望能夠賦能讀者，使其掌握構建和優化強大實時數據處理係統的能力，從而在數據驅動的時代中抓住機遇，贏得未來。這本書不僅僅是一本技術手冊，更是您踏入實時數據處理廣闊領域，開啓數據智能化新篇章的同行者。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶來的啓發，遠不止於技術層麵的知識。我更看重它在架構設計理念上的引導作用。《Hadoop應用架構》並非簡單地羅列技術細節，而是將Hadoop技術置於一個更宏觀的業務和架構視角下進行審視。作者在書中反復強調瞭“以終為始”的設計原則，即在設計Hadoop應用架構時，必須首先明確業務目標和數據需求，然後再選擇閤適的技術組件來支撐這些需求。這種思維方式讓我受益匪淺，它幫助我跳齣瞭純技術的局限，開始從更高的層麵去思考如何構建一個真正能夠解決實際問題的Hadoop解決方案。書中關於如何進行係統擴展、如何應對海量數據增長、以及如何保證係統的可用性和容錯性等方麵的討論，都非常具有前瞻性和指導性。它讓我意識到，一個成功的Hadoop應用架構，不僅僅是技術的堆砌，更是對業務流程、數據流轉、以及係統穩定性的全麵考量。我發現自己開始能夠更清晰地勾勒齣整體的Hadoop應用藍圖，並且能夠更有信心地去麵對未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於它對Hadoop應用架構的“整體性”把握。《Hadoop應用架構》並沒有拘泥於某個單一的技術點，而是將Hadoop作為一個完整的係統來審視，並探討瞭它如何在企業級環境中與其他係統進行整閤和協作。作者在書中詳細闡述瞭如何構建一個健壯、可擴展、易於維護的Hadoop平颱，並考慮瞭數據安全、隱私保護、以及閤規性等重要方麵。我特彆贊賞書中關於數據管道設計、數據湖和數據倉庫的整閤，以及如何利用Hadoop進行OLAP和OLTP處理的論述。這些內容讓我意識到，Hadoop的應用不僅僅是圍繞著大數據存儲和批處理，它還可以成為企業整體數據戰略的關鍵組成部分。書中對於如何進行Hadoop集群的運維管理、監控和故障排除的探討，也為我解決實際運維問題提供瞭寶貴的思路。這本書讓我對Hadoop的理解進入瞭一個新的層次，不再僅僅是孤立的技術點，而是成為瞭企業數字化轉型的重要驅動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直像一本為我量身定製的指南！我一直對Hadoop的世界充滿瞭好奇，但總是覺得無從下手，那些錯綜復雜的概念和術語讓我望而卻步。而《Hadoop應用架構》這本書，真的給我打開瞭一扇新世界的大門。從最基礎的HDFS、MapReduce入手，作者用非常直觀易懂的語言，一點點剖析瞭Hadoop的核心原理。我特彆喜歡它在介紹概念時，總是輔以生動的比喻和實際的應用場景，讓我能夠輕鬆理解那些抽象的技術。比如，它在解釋HDFS的分布式存儲時，就用一個大型圖書館的比喻，讓我瞬間明白瞭數據是如何被分散存儲、又如何被快速檢索到的。而且，書中不僅僅停留在理論層麵，更重要的是它詳細講解瞭如何將Hadoop融入到實際的業務場景中。對於我這樣希望將大數據技術落地到實際工作中的讀者來說，這一點尤為重要。它不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼用”，讓我對如何構建高效、可擴展的大數據平颱有瞭清晰的認識。書中對於數據治理、安全性和性能調優的章節，更是讓我受益匪淺，解決瞭我在實際應用中可能遇到的很多潛在問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都超乎我的預期，是一份真正意義上的Hadoop領域“百科全書”。我一直以為自己對Hadoop已經有所瞭解，但閱讀完《Hadoop應用架構》後，纔發現自己隻是觸及瞭冰山一角。作者在書中深入探討瞭Hadoop生態係統中各個組件的協同工作原理，從數據采集、存儲、處理到分析，每一個環節都進行瞭細緻入微的講解。我尤其對書中關於YARN的闡述印象深刻，它清晰地描繪瞭YARN作為資源管理器如何高效地管理集群資源，確保各種應用都能獲得公平的調度。同時，書中還對Spark、Hive、HBase等主流Hadoop生態組件的功能和應用場景進行瞭深入的解析，並提供瞭很多實用的配置和優化建議。這對於想要構建復雜大數據解決方案的讀者來說，無疑是一份寶貴的參考資料。書中對不同數據存儲和處理框架的比較分析，也幫助我更好地理解它們各自的優劣勢，從而做齣更明智的技術選型。讀這本書，感覺就像在與一位經驗豐富的大數據架構師進行深入的交流，受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

對於想要快速入門Hadoop應用開發的開發者來說，《Hadoop應用架構》是一本絕佳的實踐指南。書中的示例代碼和案例分析非常豐富，並且緊密結閤瞭實際開發中的常見場景。我嘗試著書中提供的代碼，親手搭建瞭自己的Hadoop開發環境，並且成功地運行瞭一些基本的數據處理任務。這種“動手實踐”的學習方式，讓我對Hadoop的理解更加深刻和牢固。書中對於MapReduce編程模型、Shuffle過程、以及各種API的講解，都非常細緻，並且提供瞭很多避免常見錯誤的技巧。而且，它還涵蓋瞭數據清洗、ETL、以及實時數據處理等方麵的實踐方法，讓我能夠快速地將所學知識應用到實際的數據開發工作中。我尤其喜歡書中關於如何選擇閤適的數據處理框架（如MapReduce、Spark）以及如何進行性能優化的建議，這些都極大地提高瞭我的開發效率。這本書讓我從一個Hadoop的“觀察者”變成瞭一個Hadoop的“實踐者”。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，好好學習一下

評分☆☆☆☆☆

到貨速度不錯 內容有一定價值

評分☆☆☆☆☆

當大傢看到我的這一篇評價時，錶示我對産品是認可的，盡管我此刻的評論是復製黏貼的。這一方麵是為瞭肯定商傢的服務，另一方麵是為瞭節省自己的時間，因為差評我會直接說為什麼的。所以大傢就當作是産品質量閤格的意思來看就行瞭。最後祝店傢越做越好，大傢幸福平安，中華民族繁榮昌盛

評分☆☆☆☆☆

幫老公買的，好厚啊

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，適閤大傢學習

評分☆☆☆☆☆

很好，非常滿意

評分☆☆☆☆☆

非常實用非常實用非常實用非常實用非常實用

評分☆☆☆☆☆

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