大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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毛德操 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式系统
• 源代码分析
• 数据处理
• MapReduce
• HDFS
• Java
• 云计算
• 大数据技术

出版社： 浙江大学出版社

ISBN：9787308166690

版次：1

商品编码：12064791

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-04-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

这本书并不是为所有想要对大数据有所了解的人而写的。但是，如果你有点野心，想对大数据处理系统有比较深入、透彻的了解，特别是想有朝一日自己也设计一个这样的系统，甚至自己把它写出来，那么你真应该认真读一下这本书，看看人家Hadoop是怎么设计怎么实现的。 然后，在最后一章，你可以再看看Spark又是什么样的，有些什么改进。你将看到，在一个计算机集群上构筑一个大数据处理系统，哪些成分是必不可少的，哪些方面又是可以改进的，它与操作系统的关系怎样，而作为大规模计算机集群的“操作系统”又可以并应该是什么样的。

内容简介

Hadoop是目前重要的一种开源的大数据处理平台，读懂Hadoop的源代码，深入理解其各种机理，对于掌握大数据处理的技术有着显而易见的重要性。 本书从大数据处理的原理开始，讲到Hadoop的由来，进而讲述对于代码的研究方法，然后以Hadoop作为样本，较为详尽地逐一分析大数据处理平台各核心组成部分的代码，并从宏观上讲述这些部分的联系和作用。 本书沿用作者独特而广受欢迎的情景分析方法和风格，深入浅出直白易懂，可以作为大数据系统高级课程的教材，也可用作计算机软件专业和其他相关专业大学本科高年级学生和研究生深入学习大数据系统的参考书。同时，还可以作为各行业从事软件开发和数据挖掘的工程师、研究人员以及其他对大数据处理技术感兴趣者的自学教材。

作者简介

毛德操，著名计算机专家，浙江大学教授，浙大网新科技首席科学家，连连支付大数据与区块链特别顾问。曾留学美国Umas大学，获得计算机硕士学位。著有重磅著作《LINUX核心源代码情景分析》和《Windows内核情景分析：采用开源代码ReactOS（上、下册）》，影响了整整一代大学生和工程师。

目录

第1章 大数据与Hadoop
1.1 什么是大数据
1.2 大数据的用途
1.3 并行计算
1.4 数据流
1.5 函数式程序设计与Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大数据处理平台
1.8 Hadoop的由来和发展
1.9 Hadoop的MapReduce计算框架
1.10 Hadoop的分布式容错文件系统HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 面向对象的程序设计
2.4 怎样阅读分析Hadoop的代码
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop系统的结构
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 状态机
3.5 资源管理器ResourceManager
3.6 资源调度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC机制
4.1 RPC与RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection机制
4.4 RM节点上的RPC服务
4.5 RPC客户端的创建
第5章 Hadoop作业的提交
5.1 从“地方”到“中央”
5.2 示例一：采用老API的ValueAggregatorJob
5.3 示例二：采用新API的WordCount
5.4 示例三：采用ToolRunner的QuasiMonteCarlo
5.5 从Job.submit()开始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作业的调度与指派
6.1 作业的受理
6.2 NM节点的心跳和容器周转
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager与任务投运
7.1 AMLauncher与任务投运
7.2 MRAppMaster或AM的创建
7.3 资源本地化
7.4 容器的投运
第8章 MRAppMaster与作业投运
8.1 MRAppMaster
8.2 App资源与容器
8.3 容器的跨节点投送和启动
8.4 目标节点上的容器投运
8.5 Uber模式下的本地容器分配与投运
8.6 任务的启动
8.7 MapTask的运行
8.8 ReduceTask的投运
第9章 YARN子系统的计算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client与ApplicationMaster
第10章 MapReduce框架中的数据流
10.1 数据流和工作流
10.2 Mapper的输入
10.3 Mapper的输出缓冲区MapOutputBuffer
10.4 作为Collector的MapOutputBuffer
10.5 环形缓冲区kvbuffer
10.6 对MapoutputBuffer的输出
10.7 Sort和Spill
10.8 Map计算的终结与Spill文件的合并
10.9 Reduce阶段
10.10 Merge
10.11 Reduce阶段的输入和输出
第11章 Hadoop的文件系统HDFS
11.1 文件的分布与容错
11.2 目录节点NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件系统目录FSDirectory
11.5 文件系统映像FsImage
11.6 文件系统更改记录FSEditLog
11.7 FSEditLog与Journal
11.8 EditLog记录的重演
11.9 版本升级与故障恢复
第12章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 数据块的存储
12.3 RamDisk复份的持久化存储
12.4 目录扫描线程DirectoryScanner
12.5 数据块扫描线程DataBlockScanner
第13章 DataNode与NameNode的互动
13.1 DataNode与NameNode的互动
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
第14章 DataNode间的互动
14.1 数据块的接收和存储
14.2 命令DNA_TRANSFER的执行
第15章 HDFS的文件访问
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打开文件流程
15.4 HDFS的读文件流程
15.5 HDFS的创建文件流程
15.6 文件租约
15.7 HDFS的写文件流程
15.8 实例
第16章 Hadoop的容错机制
16.1 容错与高可用
16.2 HDFS的HA机制
16.3 NameNode的倒换
16.4 Zookeeper与自动倒换
16.5 YARN的HA机制
第17章 Hadoop的安全机制
17.1 大数据集群的安全问题
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的来源和流转
17.4 Token的使用
第18章 Hadoop的人机界面
18.1 Hadoop的命令行界面
18.2 Hadoop的Web界面
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 对网页的访问
第19章 Hadoop的部署和启动
19.1 Hadoop的运维脚本
19.2 Hadoop的部署与启动
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平台的关闭
第20章 Spark的优化与改进
20.1 Spark与Hadoop
20.2 RDD与Stage——概念与思路
20.3 RDD的存储和引用
20.4 DStream
20.5 拓扑的灵活性和多样性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 几个重要的类及其作用
参考资料

深入剖析现代数据处理的基石 在这个数据爆炸的时代，如何有效地收集、存储、处理和分析海量信息，已经成为企业和科研机构面临的核心挑战。从互联网的海量日志到物联网传感器产生的实时数据，再到科学实验产生的海量数据集，传统的数据处理方法早已不堪重负。我们急需能够应对这种规模和速度的数据处理技术。 本书正是为了回应这一需求而诞生的。它将带领读者踏上一段深入探索和理解现代大数据处理系统核心的旅程。我们不再满足于仅仅知道“大数据”是什么，或是简单地了解“Hadoop”这个名字，而是要深入其“血脉”，理解其内部的运作机制，探究其解决大规模数据处理难题的精妙设计。 视角独特：从源代码的真实世界出发 与市面上许多侧重于概念介绍或API使用的图书不同，本书将以一种更为“动手”和“接地气”的方式，通过对Hadoop项目源代码的细致剖析，来阐释其背后的设计理念、关键算法和实现细节。源代码是技术最真实的语言，它揭示了开发者如何将抽象的设计转化为可执行的代码，如何克服技术瓶颈，如何优化性能。通过阅读和理解源代码，我们将能够： 拨开迷雾，洞悉核心： 深入Hadoop的核心组件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce（或其演进框架如YARN和Spark），理解它们如何协同工作，实现分布式存储和计算。我们将看到文件是如何被分割、存储在集群的各个节点上，计算任务是如何被分解、分发到不同的节点并行执行，以及最终结果是如何被聚合起来的。 理解分布式挑战与解决方案： 分布式系统面临着诸多挑战，例如节点故障、网络延迟、数据一致性等。本书将通过分析Hadoop源代码中的相关实现，展示其如何设计和实现了容错机制、数据副本策略、任务调度算法等，以应对这些挑战，确保系统的稳定性和可靠性。 掌握关键技术原理： 深入理解Hadoop实现的关键技术，例如分布式文件存储的块（block）管理、NameNode和DataNode之间的通信协议、MapReduce编程模型的shuffle（混洗）过程、任务的启动和管理机制等。我们将看到具体的代码段，理解其中的逻辑，从而对这些技术原理有更深刻的认识。 培养解决实际问题的能力： 了解Hadoop的内部工作原理，将使读者在实际应用中，能够更好地进行性能调优、故障排查，甚至在需要时对系统进行二次开发或定制。当遇到性能瓶颈时，你不再是盲目尝试，而是能基于对源代码的理解，定位问题根源，提出有效的解决方案。 内容精炼，逻辑清晰： 本书将遵循严谨的逻辑结构，从基础概念入手，逐步深入到复杂的实现细节。我们不会止步于表面，而是要追根溯源，理解每一个设计决策背后的考量。 HDFS的深度探索：我们将首先聚焦于Hadoop分布式文件系统（HDFS）。读者将了解HDFS的架构设计，包括NameNode（名称节点）的角色和职责，DataNode（数据节点）如何存储和管理数据块，以及客户端如何与HDFS进行交互。通过分析NameNode如何维护文件系统的元数据，DataNode如何执行读写操作，以及HDFS的容错机制（如数据副本和数据恢复），读者将建立起对分布式存储的全面认知。 MapReduce与YARN的演进： 接着，我们将深入MapReduce编程模型。理解Map函数和Reduce函数的职责，以及MapReduce作业的生命周期。更重要的是，我们将探讨YARN（Yet Another Resource Negotiator）的出现如何改变了Hadoop的资源管理和作业调度方式，理解ApplicationMaster、ResourceManager和NodeManager等组件的角色，以及它们如何协调和管理集群资源，为各种计算框架（包括MapReduce和Spark）提供统一的运行环境。 关键模块的源代码揭秘： 本书的独特之处在于，将选取Hadoop中一些核心的、具有代表性的代码模块进行深入解读。例如，可能涉及HDFS中NameNode的元数据管理实现，MapReduce作业的提交和执行流程，YARN的调度算法等。通过对照源代码，我们将看到具体的Java代码，理解其数据结构、算法实现和并发控制机制，从而获得第一手的技术洞察。 实战场景的启示： 在理解了核心原理之后，本书还将结合一些典型的应用场景，来阐述这些技术如何解决实际问题。例如，如何处理大规模的日志分析、如何进行ETL（Extract, Transform, Load）操作、如何实现实时数据处理的初步构想等。这些场景将帮助读者更好地理解Hadoop的价值，并将其应用于自身的工作中。 适用读者： 本书适合以下人群： 对大数据处理技术有浓厚兴趣的开发者： 希望深入理解Hadoop等分布式计算框架的内部工作原理，提升技术深度。 大数据平台工程师和架构师： 需要掌握Hadoop的底层实现，以便进行更有效的系统部署、性能调优和故障排查。 计算机科学与技术、软件工程等相关专业的学生： 作为学习分布式系统、大规模数据处理的实践参考，拓展理论知识的深度。 对底层技术实现有好奇心的技术爱好者： 愿意投入时间去理解一个复杂系统的内部运作，享受“弄懂”的乐趣。 阅读本书，您将不再是Hadoop的使用者，而是Hadoop的“理解者”。您将能够跳出API的束缚，用更宏观和更微观的视角来审视大数据处理的整个生态，为您的技术生涯打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，理解一个复杂的分布式系统，最直接有效的方式就是深入其源代码。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》这本书，正是做到了这一点，并且以一种非常创新的方式呈现出来。它并没有生硬地罗列枯燥的技术细节，而是匠心独运地采用了“源代码情景分析”的模式。我尤其喜欢书中对 HDFS 写入流程的深度剖析。当一个客户端需要将一个巨大的数据集写入 HDFS 时，书中的分析就从客户端的 API 调用开始，一路深入到 NameNode 内部如何处理 `create` 请求，如何查找可用的 DataNode，如何生成 Lease，以及客户端如何根据 NameNode 的指令与 DataNode 建立数据管道。每一个细节，包括 RPC 的调用、数据结构的传递、错误处理机制，都通过源代码的引用和清晰的讲解得以展现。这种“情景”式的引导，让我能够理解，在看似简单的文件上传背后，Hadoop 究竟做了多少复杂的工作。同样，在 MapReduce 的章节，书中将一个典型的用户画像生成场景作为“情景”，详细分析了 MapReduce 作业的执行流程。它详细阐述了 JobSubmission, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等几个关键阶段的内部细节，通过源代码的展示，我得以清晰地看到，MapReduce 框架是如何管理大量的 Map 和 Reduce Task，如何处理中间数据的落地和传输，以及 YARN 在其中扮演的资源调度角色。这种深入到代码层面的剖析，让我能够更透彻地理解 Hadoop 在处理海量数据时的设计哲学，以及在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在互联网公司从事大数据平台开发多年的人，我深知一个稳定、高效的大数据处理系统的重要性。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》这本书，以其独特的“情景分析”方式，让我耳目一新。它没有流于表面的功能介绍，而是将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个个生动的应用场景中进行深入剖析。我尤其欣赏书中对 HDFS 写入流程的细致描绘。当我们需要将海量的用户行为日志上传到 Hadoop 集群时，书中就从客户端的 API 调用开始，一步步深入到 NameNode 和 DataNode 之间的 RPC 通信，文件的元数据是如何管理的，块的分配和复制策略是如何执行的。书中引用了大量的源代码片段，并通过清晰的图示和文字解释，将这些抽象的概念具象化。例如，在讲解 HDFS 的写入流程时，书中详细描绘了客户端如何与 NameNode 交互获取文件创建信息和 DataNode 列表，然后如何与选定的 DataNode 建立管道式的数据传输，以及在写入过程中，客户端如何处理 DataNode 的 ACK 信号，还有 NameNode 如何监控数据块的复制情况。这种从源代码层面理解“情景”的方式，让我能够更深刻地理解 Hadoop 在处理这些“情景”时，内部的运行机制，以及它们之间的交互逻辑。同样，在 MapReduce 部分，书中将一个典型的离线数据分析任务作为“情景”，详细分析了 MapReduce 作业的执行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的启动、执行过程，以及 MapReduce 作业中至关重要的 Shuffle 阶段。通过对 Shuffle 过程的源代码层面的剖析，我得以理解，Map 输出的数据是如何被分区、排序、进行本地聚合，以及 Reduce 任务又是如何通过网络拉取这些中间结果的。

评分☆☆☆☆☆

对于任何一个在大数据领域从业多年的工程师来说，Hadoop无疑是一个绕不开的话题。而《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》这本书，则以一种前所未有的视角，带我深入理解了 Hadoop 的精髓。它抛弃了枯燥的理论讲解，而是将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个又一个生动的应用场景中进行剖析。我尤其欣赏书中对 HDFS 读文件流程的详细描绘。当一个应用程序需要读取一个存储在 HDFS 上的大文件时，书中的分析就从客户端的 API 调用开始，一路追溯到 NameNode 如何响应客户端的 `getBlockLocations` 请求，如何返回文件所有块的元数据信息，以及客户端如何根据这些信息，直接与各个 DataNode 建立连接，并行地读取数据块，并在本地进行组装。书中通过引用具体的源代码片段，详细解释了客户端如何处理 DataNode 的故障转移，如何进行重试，以及 NameNode 如何维护文件的 Lease 和 block 报告。这种从源代码视角还原真实数据读写过程的方法，让我对 HDFS 的健壮性和容错能力有了更深刻的认识。同样，在 MapReduce 部分，本书将一个典型的实时数据处理流水线作为“情景”，详细分析了 MapReduce 作业的执行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的启动、执行过程，以及 MapReduce 作业中至关重要的 Shuffle 阶段。通过对 Shuffle 过程的源代码层面的剖析，我得以理解，Map 输出的数据是如何被分区、排序、进行本地聚合，以及 Reduce 任务又是如何通过网络拉取这些中间结果的。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，理解一个复杂的分布式系统，最直接有效的方式就是深入其源代码。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》这本书，恰恰抓住了这一点，并以一种非常接地气的方式呈现出来。它不仅仅是罗列代码，而是将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，放置在一个又一个真实的“情景”中进行深入剖析。我印象特别深刻的是书中对 HDFS 读文件流程的讲解。当一个应用程序需要读取一个存储在 HDFS 上的大文件时，书中的分析就从客户端的 API 调用开始，一路追溯到 NameNode 如何响应客户端的 `getBlockLocations` 请求，如何返回文件所有块的元数据信息，以及客户端如何根据这些信息，直接与各个 DataNode 建立连接，并行地读取数据块，并在本地进行组装。书中通过引用具体的源代码片段，详细解释了客户端如何处理 DataNode 的故障转移，如何进行重试，以及 NameNode 如何维护文件的 Lease 和 block 报告。这种从源代码视角还原真实数据读写过程的方法，让我对 HDFS 的健壮性和容错能力有了更深刻的认识。同样，在 MapReduce 部分，本书将一个典型的用户行为分析场景作为“情景”，深入分析了 MapReduce 作业的执行流程。它详细阐述了 JobSubmission, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等几个关键阶段的内部细节，通过源代码的展示，我得以清晰地看到，MapReduce 框架是如何管理大量的 Map 和 Reduce Task，如何处理中间数据的落地和传输，以及 YARN 在其中扮演的资源调度角色。这种深入到代码层面的剖析，让我能够更透彻地理解 Hadoop 在处理海量数据时的设计哲学，以及在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在数据仓库和 ETL 领域工作的技术人员，我一直对 Hadoop 的底层实现机制感到好奇，尤其是它如何能够高效地处理TB甚至PB级别的数据。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》这本书，以其独特的“情景分析”方法，满足了我对这一需求的渴望。它并没有停留在泛泛而谈的理论介绍，而是将 Hadoop 的核心组件，例如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个又一个真实且具体的应用场景之下进行剖析。我尤其赞赏书中对 HDFS 写入流程的深度解读。当一个客户端需要将一个巨大的数据集写入 HDFS 时，书中并没有止步于API的调用，而是深入到 NameNode 和 DataNode 之间的通信细节。它详细阐述了 NameNode 如何负责元数据的管理和块的分配，DataNode 如何负责实际的数据存储和复制。书中引用了大量的源代码片段，通过对这些代码的讲解，我得以清晰地看到， NameNode 是如何接收客户端的创建文件请求，如何为文件分配块，以及如何与 DataNode 建立起数据管道，确保数据块在多个 DataNode 上的冗余存储。同样，在 MapReduce 部分，本书将一个典型的日志分析任务作为情景，详细分析了 MapReduce 作业的生命周期。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的启动、执行过程，以及 MapReduce 作业中至关重要的 Shuffle 阶段。通过对 Shuffle 过程的源代码层面的剖析，我得以理解，Map 输出的数据是如何被分区、排序、进行本地聚合，以及 Reduce 任务又是如何通过网络拉取这些中间结果的。这种从代码细节出发，结合具体应用场景的分析方式，极大地增强了我对 Hadoop 内部工作机制的理解，让我能够更从容地应对实际工作中遇到的各种复杂问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对底层技术充满好奇的工程师，我总是希望能够剥开抽象层的伪装，直观地理解软件是如何工作的。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》在这方面做得相当出色。这本书并非简单地罗列API或者介绍功能，而是将 Hadoop 的核心组件，特别是 HDFS 和 MapReduce 的源代码，置于具体的应用场景之下进行“情景分析”。我尤其喜欢书中对HDFS读写流程的拆解，它不仅仅停留在客户端如何调用接口，而是深入到 NameNode 和 DataNode 之间的 RPC 通信，文件的元数据是如何管理的，块的分配和复制策略是如何执行的，甚至是客户端如何感知并处理 DataNode 的失败。作者通过引用实际的源代码片段，并辅以清晰的注释和图示，将这些抽象的概念具象化。例如，在讲解 HDFS 的写入流程时，书中详细描绘了客户端如何与 NameNode 交互获取文件创建信息和 DataNode 列表，然后如何与选定的 DataNode 建立管道式的数据传输，以及在写入过程中，客户端如何处理 DataNode 的 ACK 信号，还有 NameNode 如何监控数据块的复制情况。这种细致入微的分析，让我对 HDFS 的健壮性和容错机制有了全新的认识。同样，在 MapReduce 部分，书中并没有仅仅停留在 Map 和 Reduce 函数的编写，而是深入剖析了 JobTracker (或者 YARN 的 ApplicationMaster) 如何调度任务，TaskAttempt 如何在 Worker 节点上执行，以及 MapReduce 作业的核心——Shuffle 阶段的内部实现。作者通过代码级别的分析，揭示了 Map 输出如何被分区、排序、聚合，以及 Reduce 任务如何拉取这些中间数据。这种从源代码层面理解“情景”的方式，让我能够更深刻地理解 Hadoop 在处理海量数据时的设计哲学，以及在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理解一个复杂技术系统的最佳途径，就是深入其内部实现，而《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》正是做到了这一点。这本书并非简单地介绍 Hadoop 的功能或者API，而是以一种非常独特且富有洞察力的方式，将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个又一个具体的应用“情景”下进行剖析。我尤其喜欢书中对 HDFS 块的读写和复制机制的讲解。当一个大文件被写入 HDFS 时，它会被分割成多个块，这些块如何被存储到不同的 DataNode 上，NameNode 如何负责管理这些块的元数据，以及在 DataNode 发生故障时，HDFS 如何通过副本机制来保证数据的可用性。书中通过引用关键的源代码片段，并辅以深入浅出的解释，让我能够清晰地看到，HDFS 在面对海量数据存储和高可用性需求时，其内部的精妙设计。同样，在 MapReduce 的章节，本书将一个典型的推荐系统的数据预处理流程作为“情景”，详细分析了 MapReduce 作业的执行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的启动、执行过程，以及 MapReduce 作业中至关重要的 Shuffle 阶段。通过对 Shuffle 过程的源代码层面的剖析，我得以理解，Map 输出的数据是如何被分区、排序、进行本地聚合，以及 Reduce 任务又是如何通过网络拉取这些中间结果的。这种深入到代码层面的剖析，让我能够更透彻地理解 Hadoop 在处理海量数据时的设计哲学，以及在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》之前，我对 Hadoop 的理解，很大程度上停留在概念和API层面。虽然也尝试阅读过一些官方文档和源码，但由于缺乏系统性的引导和具体场景的支撑，往往难以深入。这本书的出现，则完全改变了我的看法。它没有生硬地罗列枯燥的技术细节，而是匠心独运地采用了“源代码情景分析”的模式。我尤其欣赏书中对 HDFS 客户端与 NameNode 交互过程的详细描绘。当我们需要上传一个大文件时，书中的分析就从客户端的 API 调用开始，一路深入到 NameNode 内部如何处理 `create` 请求，如何查找可用的 DataNode，如何生成 Lease，以及客户端如何根据 NameNode 的指令与 DataNode 建立数据管道。每一个细节，包括 RPC 的调用、数据结构的传递、错误处理机制，都通过源代码的引用和清晰的讲解得以展现。这种“情景”式的引导，让我能够理解，在看似简单的文件上传背后，Hadoop 究竟做了多少复杂的工作。同样，在 MapReduce 的章节，书中不仅仅是讲解 Map 和 Reduce 函数的编写，而是将一个完整的 MapReduce 作业置于一个典型的 ETL (Extract, Transform, Load) 场景下进行分析。它详细剖析了 JobSubmission, JobInitialization, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等几个关键阶段的内部流程，通过源代码，揭示了 JobTracker (或 ApplicationMaster) 如何管理作业进度，Worker 节点如何执行 Map 和 Reduce Task，以及 Shuffle 阶段如何实现高效的数据传输和合并。这种深入到源代码的剖析，让我对 Hadoop 的设计理念和性能瓶颈有了更深刻的理解，也为我日后进行性能优化和问题排查提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》，就被其沉甸甸的厚度与细腻的排版所吸引。作为一个在大数据领域摸爬滚打多年的开发者，我深知理论与实践之间的鸿沟，尤其是在像Hadoop这样庞大且复杂的分布式系统中。市面上的书籍，要不就是泛泛而谈的概览，要不就是过于深入技术细节而忽略了整体架构的脉络。《Hadoop源代码情景分析》的出现，恰好填补了这一空白。它没有直接抛出晦涩难懂的API调用，而是将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个又一个真实的应用场景中进行剖析。比如，书中对一个典型的离线数据分析任务的完整生命周期进行了详尽的解读，从数据上传HDFS的细节，到MapReduce作业的提交、调度、执行，再到中间结果的读写、最终输出的汇聚，每一个环节都通过源代码的视角进行了深入的挖掘。这种“情景分析”的方式，让读者不再是被动地接受知识点，而是能够身临其境地理解 Hadoop 组件是如何协同工作的，它们之间的交互逻辑是什么，以及在面对不同业务需求时，Hadoop 的设计理念是如何体现的。更重要的是，它鼓励读者去思考，当遇到性能瓶颈或故障时，如何通过阅读源代码来定位问题，甚至提出优化方案。书中对于一些关键数据结构和算法的讲解，也并非生硬的技术术语堆砌，而是结合实际的运行流程，展现其设计的巧妙之处。我特别欣赏书中对于 MapReduce Shuffle 阶段的细致描述，它将复杂的网络传输、本地磁盘读写、内存管理等环节，通过源代码的伪代码和流程图，清晰地呈现出来，使得原本晦涩难懂的“黑盒子”变得触手可及。这种深入骨髓的源代码剖析，对于真正想要掌握 Hadoop 精髓的读者来说，是无价之宝。它不仅提供了“是什么”，更提供了“为什么”，以及“如何做”。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，要真正掌握一个复杂系统，就必须深入其源代码。《大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析》恰恰满足了这一需求。它没有流于表面的功能介绍，而是以一种非常务实的方式，将 Hadoop 的核心组件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置于一个个生动的应用场景中进行剖析。这本书最大的亮点在于其“情景分析”的切入点。它不是孤立地讲解某个类或某个方法，而是围绕一个具体的业务需求，比如“分析电商网站的用户购买行为”，来逐步揭示 Hadoop 各组件如何协作完成这个任务。书中会详细展示，当需要将海量的用户行为日志上传到 Hadoop 集群时，HDFS 是如何工作的，客户端如何与 NameNode 交互，文件是如何被切分成块并分布到 DataNode 上的。接着，在 MapReduce 阶段，书中会深入分析，如何设计 Map 函数来提取用户 ID 和购买的商品信息，Reduce 函数如何对这些信息进行聚合统计，而这一切的背后，是 MapReduce 框架是如何管理作业的生命周期，如何调度 Map 和 Reduce Task，以及 Shuffle 机制是如何将 Map 的输出高效地传递给 Reduce。作者通过引用关键的源代码片段，并配以深入浅出的解释，让读者能够清晰地看到 Hadoop 在处理这些“情景”时，内部的运行机制。我特别喜欢书中对 YARN 资源调度算法的剖析，它不仅仅是介绍 YARN 的概念，而是通过源代码的视角，展示了 ResourceManager 和 NodeManager 之间的交互，Container 的生命周期管理，以及 FIFO、Capacity、Fair 等不同调度器的实现细节。这种从代码层面理解“情景”的方法，极大地增强了我的实战能力，让我能够更自信地应对 Hadoop 集群的部署、调优和故障排查。

评分☆☆☆☆☆

购买了一套书籍，总体还是十分满意的，是正版

评分☆☆☆☆☆

书的质量没有问题，很好

评分☆☆☆☆☆

书皱巴巴的，还有两个黑色指纹，哎！排版也差的一笔

评分☆☆☆☆☆

这本书太扯淡了，整本书连个图都没有，全是作者贴的源码，哎，我也是醉了，估计买了也不会看。

评分☆☆☆☆☆

写得好，写得真，最合适的专业参考书！

评分☆☆☆☆☆

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不错，送货很快！！！！！

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