大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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毛德操 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式係統
• 源代碼分析
• 數據處理
• MapReduce
• HDFS
• Java
• 雲計算
• 大數據技術

齣版社： 浙江大學齣版社

ISBN：9787308166690

版次：1

商品編碼：12064791

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-04-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

這本書並不是為所有想要對大數據有所瞭解的人而寫的。但是，如果你有點野心，想對大數據處理係統有比較深入、透徹的瞭解，特彆是想有朝一日自己也設計一個這樣的係統，甚至自己把它寫齣來，那麼你真應該認真讀一下這本書，看看人傢Hadoop是怎麼設計怎麼實現的。 然後，在最後一章，你可以再看看Spark又是什麼樣的，有些什麼改進。你將看到，在一個計算機集群上構築一個大數據處理係統，哪些成分是必不可少的，哪些方麵又是可以改進的，它與操作係統的關係怎樣，而作為大規模計算機集群的“操作係統”又可以並應該是什麼樣的。

內容簡介

Hadoop是目前重要的一種開源的大數據處理平颱，讀懂Hadoop的源代碼，深入理解其各種機理，對於掌握大數據處理的技術有著顯而易見的重要性。 本書從大數據處理的原理開始，講到Hadoop的由來，進而講述對於代碼的研究方法，然後以Hadoop作為樣本，較為詳盡地逐一分析大數據處理平颱各核心組成部分的代碼，並從宏觀上講述這些部分的聯係和作用。 本書沿用作者獨特而廣受歡迎的情景分析方法和風格，深入淺齣直白易懂，可以作為大數據係統高級課程的教材，也可用作計算機軟件專業和其他相關專業大學本科高年級學生和研究生深入學習大數據係統的參考書。同時，還可以作為各行業從事軟件開發和數據挖掘的工程師、研究人員以及其他對大數據處理技術感興趣者的自學教材。

作者簡介

毛德操，著名計算機專傢，浙江大學教授，浙大網新科技首席科學傢，連連支付大數據與區塊鏈特彆顧問。曾留學美國Umas大學，獲得計算機碩士學位。著有重磅著作《LINUX核心源代碼情景分析》和《Windows內核情景分析：采用開源代碼ReactOS（上、下冊）》，影響瞭整整一代大學生和工程師。

目錄

第1章 大數據與Hadoop
1.1 什麼是大數據
1.2 大數據的用途
1.3 並行計算
1.4 數據流
1.5 函數式程序設計與Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大數據處理平颱
1.8 Hadoop的由來和發展
1.9 Hadoop的MapReduce計算框架
1.10 Hadoop的分布式容錯文件係統HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 麵嚮對象的程序設計
2.4 怎樣閱讀分析Hadoop的代碼
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop係統的結構
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 狀態機
3.5 資源管理器ResourceManager
3.6 資源調度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC機製
4.1 RPC與RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection機製
4.4 RM節點上的RPC服務
4.5 RPC客戶端的創建
第5章 Hadoop作業的提交
5.1 從“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 從Job.submit()開始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作業的調度與指派
6.1 作業的受理
6.2 NM節點的心跳和容器周轉
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager與任務投運
7.1 AMLauncher與任務投運
7.2 MRAppMaster或AM的創建
7.3 資源本地化
7.4 容器的投運
第8章 MRAppMaster與作業投運
8.1 MRAppMaster
8.2 App資源與容器
8.3 容器的跨節點投送和啓動
8.4 目標節點上的容器投運
8.5 Uber模式下的本地容器分配與投運
8.6 任務的啓動
8.7 MapTask的運行
8.8 ReduceTask的投運
第9章 YARN子係統的計算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client與ApplicationMaster
第10章 MapReduce框架中的數據流
10.1 數據流和工作流
10.2 Mapper的輸入
10.3 Mapper的輸齣緩衝區MapOutputBuffer
10.4 作為Collector的MapOutputBuffer
10.5 環形緩衝區kvbuffer
10.6 對MapoutputBuffer的輸齣
10.7 Sort和Spill
10.8 Map計算的終結與Spill文件的閤並
10.9 Reduce階段
10.10 Merge
10.11 Reduce階段的輸入和輸齣
第11章 Hadoop的文件係統HDFS
11.1 文件的分布與容錯
11.2 目錄節點NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件係統目錄FSDirectory
11.5 文件係統映像FsImage
11.6 文件係統更改記錄FSEditLog
11.7 FSEditLog與Journal
11.8 EditLog記錄的重演
11.9 版本升級與故障恢復
第12章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 數據塊的存儲
12.3 RamDisk復份的持久化存儲
12.4 目錄掃描綫程DirectoryScanner
12.5 數據塊掃描綫程DataBlockScanner
第13章 DataNode與NameNode的互動
13.1 DataNode與NameNode的互動
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
第14章 DataNode間的互動
14.1 數據塊的接收和存儲
14.2 命令DNA_TRANSFER的執行
第15章 HDFS的文件訪問
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打開文件流程
15.4 HDFS的讀文件流程
15.5 HDFS的創建文件流程
15.6 文件租約
15.7 HDFS的寫文件流程
15.8 實例
第16章 Hadoop的容錯機製
16.1 容錯與高可用
16.2 HDFS的HA機製
16.3 NameNode的倒換
16.4 Zookeeper與自動倒換
16.5 YARN的HA機製
第17章 Hadoop的安全機製
17.1 大數據集群的安全問題
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的來源和流轉
17.4 Token的使用
第18章 Hadoop的人機界麵
18.1 Hadoop的命令行界麵
18.2 Hadoop的Web界麵
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 對網頁的訪問
第19章 Hadoop的部署和啓動
19.1 Hadoop的運維腳本
19.2 Hadoop的部署與啓動
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平颱的關閉
第20章 Spark的優化與改進
20.1 Spark與Hadoop
20.2 RDD與Stage——概念與思路
20.3 RDD的存儲和引用
20.4 DStream
20.5 拓撲的靈活性和多樣性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 幾個重要的類及其作用
參考資料

深入剖析現代數據處理的基石 在這個數據爆炸的時代，如何有效地收集、存儲、處理和分析海量信息，已經成為企業和科研機構麵臨的核心挑戰。從互聯網的海量日誌到物聯網傳感器産生的實時數據，再到科學實驗産生的海量數據集，傳統的數據處理方法早已不堪重負。我們急需能夠應對這種規模和速度的數據處理技術。 本書正是為瞭迴應這一需求而誕生的。它將帶領讀者踏上一段深入探索和理解現代大數據處理係統核心的旅程。我們不再滿足於僅僅知道“大數據”是什麼，或是簡單地瞭解“Hadoop”這個名字，而是要深入其“血脈”，理解其內部的運作機製，探究其解決大規模數據處理難題的精妙設計。 視角獨特：從源代碼的真實世界齣發 與市麵上許多側重於概念介紹或API使用的圖書不同，本書將以一種更為“動手”和“接地氣”的方式，通過對Hadoop項目源代碼的細緻剖析，來闡釋其背後的設計理念、關鍵算法和實現細節。源代碼是技術最真實的語言，它揭示瞭開發者如何將抽象的設計轉化為可執行的代碼，如何剋服技術瓶頸，如何優化性能。通過閱讀和理解源代碼，我們將能夠： 撥開迷霧，洞悉核心： 深入Hadoop的核心組件，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce（或其演進框架如YARN和Spark），理解它們如何協同工作，實現分布式存儲和計算。我們將看到文件是如何被分割、存儲在集群的各個節點上，計算任務是如何被分解、分發到不同的節點並行執行，以及最終結果是如何被聚閤起來的。 理解分布式挑戰與解決方案： 分布式係統麵臨著諸多挑戰，例如節點故障、網絡延遲、數據一緻性等。本書將通過分析Hadoop源代碼中的相關實現，展示其如何設計和實現瞭容錯機製、數據副本策略、任務調度算法等，以應對這些挑戰，確保係統的穩定性和可靠性。 掌握關鍵技術原理： 深入理解Hadoop實現的關鍵技術，例如分布式文件存儲的塊（block）管理、NameNode和DataNode之間的通信協議、MapReduce編程模型的shuffle（混洗）過程、任務的啓動和管理機製等。我們將看到具體的代碼段，理解其中的邏輯，從而對這些技術原理有更深刻的認識。 培養解決實際問題的能力： 瞭解Hadoop的內部工作原理，將使讀者在實際應用中，能夠更好地進行性能調優、故障排查，甚至在需要時對係統進行二次開發或定製。當遇到性能瓶頸時，你不再是盲目嘗試，而是能基於對源代碼的理解，定位問題根源，提齣有效的解決方案。 內容精煉，邏輯清晰： 本書將遵循嚴謹的邏輯結構，從基礎概念入手，逐步深入到復雜的實現細節。我們不會止步於錶麵，而是要追根溯源，理解每一個設計決策背後的考量。 HDFS的深度探索：我們將首先聚焦於Hadoop分布式文件係統（HDFS）。讀者將瞭解HDFS的架構設計，包括NameNode（名稱節點）的角色和職責，DataNode（數據節點）如何存儲和管理數據塊，以及客戶端如何與HDFS進行交互。通過分析NameNode如何維護文件係統的元數據，DataNode如何執行讀寫操作，以及HDFS的容錯機製（如數據副本和數據恢復），讀者將建立起對分布式存儲的全麵認知。 MapReduce與YARN的演進： 接著，我們將深入MapReduce編程模型。理解Map函數和Reduce函數的職責，以及MapReduce作業的生命周期。更重要的是，我們將探討YARN（Yet Another Resource Negotiator）的齣現如何改變瞭Hadoop的資源管理和作業調度方式，理解ApplicationMaster、ResourceManager和NodeManager等組件的角色，以及它們如何協調和管理集群資源，為各種計算框架（包括MapReduce和Spark）提供統一的運行環境。 關鍵模塊的源代碼揭秘： 本書的獨特之處在於，將選取Hadoop中一些核心的、具有代錶性的代碼模塊進行深入解讀。例如，可能涉及HDFS中NameNode的元數據管理實現，MapReduce作業的提交和執行流程，YARN的調度算法等。通過對照源代碼，我們將看到具體的Java代碼，理解其數據結構、算法實現和並發控製機製，從而獲得第一手的技術洞察。 實戰場景的啓示： 在理解瞭核心原理之後，本書還將結閤一些典型的應用場景，來闡述這些技術如何解決實際問題。例如，如何處理大規模的日誌分析、如何進行ETL（Extract, Transform, Load）操作、如何實現實時數據處理的初步構想等。這些場景將幫助讀者更好地理解Hadoop的價值，並將其應用於自身的工作中。 適用讀者： 本書適閤以下人群： 對大數據處理技術有濃厚興趣的開發者： 希望深入理解Hadoop等分布式計算框架的內部工作原理，提升技術深度。 大數據平颱工程師和架構師： 需要掌握Hadoop的底層實現，以便進行更有效的係統部署、性能調優和故障排查。 計算機科學與技術、軟件工程等相關專業的學生： 作為學習分布式係統、大規模數據處理的實踐參考，拓展理論知識的深度。 對底層技術實現有好奇心的技術愛好者： 願意投入時間去理解一個復雜係統的內部運作，享受“弄懂”的樂趣。 閱讀本書，您將不再是Hadoop的使用者，而是Hadoop的“理解者”。您將能夠跳齣API的束縛，用更宏觀和更微觀的視角來審視大數據處理的整個生態，為您的技術生涯打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》之前，我對 Hadoop 的理解，很大程度上停留在概念和API層麵。雖然也嘗試閱讀過一些官方文檔和源碼，但由於缺乏係統性的引導和具體場景的支撐，往往難以深入。這本書的齣現，則完全改變瞭我的看法。它沒有生硬地羅列枯燥的技術細節，而是匠心獨運地采用瞭“源代碼情景分析”的模式。我尤其欣賞書中對 HDFS 客戶端與 NameNode 交互過程的詳細描繪。當我們需要上傳一個大文件時，書中的分析就從客戶端的 API 調用開始，一路深入到 NameNode 內部如何處理 `create` 請求，如何查找可用的 DataNode，如何生成 Lease，以及客戶端如何根據 NameNode 的指令與 DataNode 建立數據管道。每一個細節，包括 RPC 的調用、數據結構的傳遞、錯誤處理機製，都通過源代碼的引用和清晰的講解得以展現。這種“情景”式的引導，讓我能夠理解，在看似簡單的文件上傳背後，Hadoop 究竟做瞭多少復雜的工作。同樣，在 MapReduce 的章節，書中不僅僅是講解 Map 和 Reduce 函數的編寫，而是將一個完整的 MapReduce 作業置於一個典型的 ETL (Extract, Transform, Load) 場景下進行分析。它詳細剖析瞭 JobSubmission, JobInitialization, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等幾個關鍵階段的內部流程，通過源代碼，揭示瞭 JobTracker (或 ApplicationMaster) 如何管理作業進度，Worker 節點如何執行 Map 和 Reduce Task，以及 Shuffle 階段如何實現高效的數據傳輸和閤並。這種深入到源代碼的剖析，讓我對 Hadoop 的設計理念和性能瓶頸有瞭更深刻的理解，也為我日後進行性能優化和問題排查提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對底層技術充滿好奇的工程師，我總是希望能夠剝開抽象層的僞裝，直觀地理解軟件是如何工作的。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》在這方麵做得相當齣色。這本書並非簡單地羅列API或者介紹功能，而是將 Hadoop 的核心組件，特彆是 HDFS 和 MapReduce 的源代碼，置於具體的應用場景之下進行“情景分析”。我尤其喜歡書中對HDFS讀寫流程的拆解，它不僅僅停留在客戶端如何調用接口，而是深入到 NameNode 和 DataNode 之間的 RPC 通信，文件的元數據是如何管理的，塊的分配和復製策略是如何執行的，甚至是客戶端如何感知並處理 DataNode 的失敗。作者通過引用實際的源代碼片段，並輔以清晰的注釋和圖示，將這些抽象的概念具象化。例如，在講解 HDFS 的寫入流程時，書中詳細描繪瞭客戶端如何與 NameNode 交互獲取文件創建信息和 DataNode 列錶，然後如何與選定的 DataNode 建立管道式的數據傳輸，以及在寫入過程中，客戶端如何處理 DataNode 的 ACK 信號，還有 NameNode 如何監控數據塊的復製情況。這種細緻入微的分析，讓我對 HDFS 的健壯性和容錯機製有瞭全新的認識。同樣，在 MapReduce 部分，書中並沒有僅僅停留在 Map 和 Reduce 函數的編寫，而是深入剖析瞭 JobTracker (或者 YARN 的 ApplicationMaster) 如何調度任務，TaskAttempt 如何在 Worker 節點上執行，以及 MapReduce 作業的核心——Shuffle 階段的內部實現。作者通過代碼級彆的分析，揭示瞭 Map 輸齣如何被分區、排序、聚閤，以及 Reduce 任務如何拉取這些中間數據。這種從源代碼層麵理解“情景”的方式，讓我能夠更深刻地理解 Hadoop 在處理海量數據時的設計哲學，以及在實際應用中可能遇到的性能瓶頸和優化方嚮。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在數據倉庫和 ETL 領域工作的技術人員，我一直對 Hadoop 的底層實現機製感到好奇，尤其是它如何能夠高效地處理TB甚至PB級彆的數據。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》這本書，以其獨特的“情景分析”方法，滿足瞭我對這一需求的渴望。它並沒有停留在泛泛而談的理論介紹，而是將 Hadoop 的核心組件，例如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個又一個真實且具體的應用場景之下進行剖析。我尤其贊賞書中對 HDFS 寫入流程的深度解讀。當一個客戶端需要將一個巨大的數據集寫入 HDFS 時，書中並沒有止步於API的調用，而是深入到 NameNode 和 DataNode 之間的通信細節。它詳細闡述瞭 NameNode 如何負責元數據的管理和塊的分配，DataNode 如何負責實際的數據存儲和復製。書中引用瞭大量的源代碼片段，通過對這些代碼的講解，我得以清晰地看到， NameNode 是如何接收客戶端的創建文件請求，如何為文件分配塊，以及如何與 DataNode 建立起數據管道，確保數據塊在多個 DataNode 上的冗餘存儲。同樣，在 MapReduce 部分，本書將一個典型的日誌分析任務作為情景，詳細分析瞭 MapReduce 作業的生命周期。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的啓動、執行過程，以及 MapReduce 作業中至關重要的 Shuffle 階段。通過對 Shuffle 過程的源代碼層麵的剖析，我得以理解，Map 輸齣的數據是如何被分區、排序、進行本地聚閤，以及 Reduce 任務又是如何通過網絡拉取這些中間結果的。這種從代碼細節齣發，結閤具體應用場景的分析方式，極大地增強瞭我對 Hadoop 內部工作機製的理解，讓我能夠更從容地應對實際工作中遇到的各種復雜問題。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理解一個復雜技術係統的最佳途徑，就是深入其內部實現，而《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》正是做到瞭這一點。這本書並非簡單地介紹 Hadoop 的功能或者API，而是以一種非常獨特且富有洞察力的方式，將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個又一個具體的應用“情景”下進行剖析。我尤其喜歡書中對 HDFS 塊的讀寫和復製機製的講解。當一個大文件被寫入 HDFS 時，它會被分割成多個塊，這些塊如何被存儲到不同的 DataNode 上，NameNode 如何負責管理這些塊的元數據，以及在 DataNode 發生故障時，HDFS 如何通過副本機製來保證數據的可用性。書中通過引用關鍵的源代碼片段，並輔以深入淺齣的解釋，讓我能夠清晰地看到，HDFS 在麵對海量數據存儲和高可用性需求時，其內部的精妙設計。同樣，在 MapReduce 的章節，本書將一個典型的推薦係統的數據預處理流程作為“情景”，詳細分析瞭 MapReduce 作業的執行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的啓動、執行過程，以及 MapReduce 作業中至關重要的 Shuffle 階段。通過對 Shuffle 過程的源代碼層麵的剖析，我得以理解，Map 輸齣的數據是如何被分區、排序、進行本地聚閤，以及 Reduce 任務又是如何通過網絡拉取這些中間結果的。這種深入到代碼層麵的剖析，讓我能夠更透徹地理解 Hadoop 在處理海量數據時的設計哲學，以及在實際應用中可能遇到的性能瓶頸和優化方嚮。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，理解一個復雜的分布式係統，最直接有效的方式就是深入其源代碼。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》這本書，正是做到瞭這一點，並且以一種非常創新的方式呈現齣來。它並沒有生硬地羅列枯燥的技術細節，而是匠心獨運地采用瞭“源代碼情景分析”的模式。我尤其喜歡書中對 HDFS 寫入流程的深度剖析。當一個客戶端需要將一個巨大的數據集寫入 HDFS 時，書中的分析就從客戶端的 API 調用開始，一路深入到 NameNode 內部如何處理 `create` 請求，如何查找可用的 DataNode，如何生成 Lease，以及客戶端如何根據 NameNode 的指令與 DataNode 建立數據管道。每一個細節，包括 RPC 的調用、數據結構的傳遞、錯誤處理機製，都通過源代碼的引用和清晰的講解得以展現。這種“情景”式的引導，讓我能夠理解，在看似簡單的文件上傳背後，Hadoop 究竟做瞭多少復雜的工作。同樣，在 MapReduce 的章節，書中將一個典型的用戶畫像生成場景作為“情景”，詳細分析瞭 MapReduce 作業的執行流程。它詳細闡述瞭 JobSubmission, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等幾個關鍵階段的內部細節，通過源代碼的展示，我得以清晰地看到，MapReduce 框架是如何管理大量的 Map 和 Reduce Task，如何處理中間數據的落地和傳輸，以及 YARN 在其中扮演的資源調度角色。這種深入到代碼層麵的剖析，讓我能夠更透徹地理解 Hadoop 在處理海量數據時的設計哲學，以及在實際應用中可能遇到的性能瓶頸和優化方嚮。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》，就被其沉甸甸的厚度與細膩的排版所吸引。作為一個在大數據領域摸爬滾打多年的開發者，我深知理論與實踐之間的鴻溝，尤其是在像Hadoop這樣龐大且復雜的分布式係統中。市麵上的書籍，要不就是泛泛而談的概覽，要不就是過於深入技術細節而忽略瞭整體架構的脈絡。《Hadoop源代碼情景分析》的齣現，恰好填補瞭這一空白。它沒有直接拋齣晦澀難懂的API調用，而是將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個又一個真實的應用場景中進行剖析。比如，書中對一個典型的離綫數據分析任務的完整生命周期進行瞭詳盡的解讀，從數據上傳HDFS的細節，到MapReduce作業的提交、調度、執行，再到中間結果的讀寫、最終輸齣的匯聚，每一個環節都通過源代碼的視角進行瞭深入的挖掘。這種“情景分析”的方式，讓讀者不再是被動地接受知識點，而是能夠身臨其境地理解 Hadoop 組件是如何協同工作的，它們之間的交互邏輯是什麼，以及在麵對不同業務需求時，Hadoop 的設計理念是如何體現的。更重要的是，它鼓勵讀者去思考，當遇到性能瓶頸或故障時，如何通過閱讀源代碼來定位問題，甚至提齣優化方案。書中對於一些關鍵數據結構和算法的講解，也並非生硬的技術術語堆砌，而是結閤實際的運行流程，展現其設計的巧妙之處。我特彆欣賞書中對於 MapReduce Shuffle 階段的細緻描述，它將復雜的網絡傳輸、本地磁盤讀寫、內存管理等環節，通過源代碼的僞代碼和流程圖，清晰地呈現齣來，使得原本晦澀難懂的“黑盒子”變得觸手可及。這種深入骨髓的源代碼剖析，對於真正想要掌握 Hadoop 精髓的讀者來說，是無價之寶。它不僅提供瞭“是什麼”，更提供瞭“為什麼”，以及“如何做”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，要真正掌握一個復雜係統，就必須深入其源代碼。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》恰恰滿足瞭這一需求。它沒有流於錶麵的功能介紹，而是以一種非常務實的方式，將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個個生動的應用場景中進行剖析。這本書最大的亮點在於其“情景分析”的切入點。它不是孤立地講解某個類或某個方法，而是圍繞一個具體的業務需求，比如“分析電商網站的用戶購買行為”，來逐步揭示 Hadoop 各組件如何協作完成這個任務。書中會詳細展示，當需要將海量的用戶行為日誌上傳到 Hadoop 集群時，HDFS 是如何工作的，客戶端如何與 NameNode 交互，文件是如何被切分成塊並分布到 DataNode 上的。接著，在 MapReduce 階段，書中會深入分析，如何設計 Map 函數來提取用戶 ID 和購買的商品信息，Reduce 函數如何對這些信息進行聚閤統計，而這一切的背後，是 MapReduce 框架是如何管理作業的生命周期，如何調度 Map 和 Reduce Task，以及 Shuffle 機製是如何將 Map 的輸齣高效地傳遞給 Reduce。作者通過引用關鍵的源代碼片段，並配以深入淺齣的解釋，讓讀者能夠清晰地看到 Hadoop 在處理這些“情景”時，內部的運行機製。我特彆喜歡書中對 YARN 資源調度算法的剖析，它不僅僅是介紹 YARN 的概念，而是通過源代碼的視角，展示瞭 ResourceManager 和 NodeManager 之間的交互，Container 的生命周期管理，以及 FIFO、Capacity、Fair 等不同調度器的實現細節。這種從代碼層麵理解“情景”的方法，極大地增強瞭我的實戰能力，讓我能夠更自信地應對 Hadoop 集群的部署、調優和故障排查。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在互聯網公司從事大數據平颱開發多年的人，我深知一個穩定、高效的大數據處理係統的重要性。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》這本書，以其獨特的“情景分析”方式，讓我耳目一新。它沒有流於錶麵的功能介紹，而是將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個個生動的應用場景中進行深入剖析。我尤其欣賞書中對 HDFS 寫入流程的細緻描繪。當我們需要將海量的用戶行為日誌上傳到 Hadoop 集群時，書中就從客戶端的 API 調用開始，一步步深入到 NameNode 和 DataNode 之間的 RPC 通信，文件的元數據是如何管理的，塊的分配和復製策略是如何執行的。書中引用瞭大量的源代碼片段，並通過清晰的圖示和文字解釋，將這些抽象的概念具象化。例如，在講解 HDFS 的寫入流程時，書中詳細描繪瞭客戶端如何與 NameNode 交互獲取文件創建信息和 DataNode 列錶，然後如何與選定的 DataNode 建立管道式的數據傳輸，以及在寫入過程中，客戶端如何處理 DataNode 的 ACK 信號，還有 NameNode 如何監控數據塊的復製情況。這種從源代碼層麵理解“情景”的方式，讓我能夠更深刻地理解 Hadoop 在處理這些“情景”時，內部的運行機製，以及它們之間的交互邏輯。同樣，在 MapReduce 部分，書中將一個典型的離綫數據分析任務作為“情景”，詳細分析瞭 MapReduce 作業的執行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的啓動、執行過程，以及 MapReduce 作業中至關重要的 Shuffle 階段。通過對 Shuffle 過程的源代碼層麵的剖析，我得以理解，Map 輸齣的數據是如何被分區、排序、進行本地聚閤，以及 Reduce 任務又是如何通過網絡拉取這些中間結果的。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，理解一個復雜的分布式係統，最直接有效的方式就是深入其源代碼。《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》這本書，恰恰抓住瞭這一點，並以一種非常接地氣的方式呈現齣來。它不僅僅是羅列代碼，而是將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，放置在一個又一個真實的“情景”中進行深入剖析。我印象特彆深刻的是書中對 HDFS 讀文件流程的講解。當一個應用程序需要讀取一個存儲在 HDFS 上的大文件時，書中的分析就從客戶端的 API 調用開始，一路追溯到 NameNode 如何響應客戶端的 `getBlockLocations` 請求，如何返迴文件所有塊的元數據信息，以及客戶端如何根據這些信息，直接與各個 DataNode 建立連接，並行地讀取數據塊，並在本地進行組裝。書中通過引用具體的源代碼片段，詳細解釋瞭客戶端如何處理 DataNode 的故障轉移，如何進行重試，以及 NameNode 如何維護文件的 Lease 和 block 報告。這種從源代碼視角還原真實數據讀寫過程的方法，讓我對 HDFS 的健壯性和容錯能力有瞭更深刻的認識。同樣，在 MapReduce 部分，本書將一個典型的用戶行為分析場景作為“情景”，深入分析瞭 MapReduce 作業的執行流程。它詳細闡述瞭 JobSubmission, TaskExecution, Shuffle, 和 JobCompletion 等幾個關鍵階段的內部細節，通過源代碼的展示，我得以清晰地看到，MapReduce 框架是如何管理大量的 Map 和 Reduce Task，如何處理中間數據的落地和傳輸，以及 YARN 在其中扮演的資源調度角色。這種深入到代碼層麵的剖析，讓我能夠更透徹地理解 Hadoop 在處理海量數據時的設計哲學，以及在實際應用中可能遇到的性能瓶頸和優化方嚮。

評分☆☆☆☆☆

對於任何一個在大數據領域從業多年的工程師來說，Hadoop無疑是一個繞不開的話題。而《大數據處理係統：Hadoop源代碼情景分析》這本書，則以一種前所未有的視角，帶我深入理解瞭 Hadoop 的精髓。它拋棄瞭枯燥的理論講解，而是將 Hadoop 的核心組件，如 HDFS、MapReduce、YARN 等，置於一個又一個生動的應用場景中進行剖析。我尤其欣賞書中對 HDFS 讀文件流程的詳細描繪。當一個應用程序需要讀取一個存儲在 HDFS 上的大文件時，書中的分析就從客戶端的 API 調用開始，一路追溯到 NameNode 如何響應客戶端的 `getBlockLocations` 請求，如何返迴文件所有塊的元數據信息，以及客戶端如何根據這些信息，直接與各個 DataNode 建立連接，並行地讀取數據塊，並在本地進行組裝。書中通過引用具體的源代碼片段，詳細解釋瞭客戶端如何處理 DataNode 的故障轉移，如何進行重試，以及 NameNode 如何維護文件的 Lease 和 block 報告。這種從源代碼視角還原真實數據讀寫過程的方法，讓我對 HDFS 的健壯性和容錯能力有瞭更深刻的認識。同樣，在 MapReduce 部分，本書將一個典型的實時數據處理流水綫作為“情景”，詳細分析瞭 MapReduce 作業的執行流程。它深入到 MapTask 和 ReduceTask 的啓動、執行過程，以及 MapReduce 作業中至關重要的 Shuffle 階段。通過對 Shuffle 過程的源代碼層麵的剖析，我得以理解，Map 輸齣的數據是如何被分區、排序、進行本地聚閤，以及 Reduce 任務又是如何通過網絡拉取這些中間結果的。

評分☆☆☆☆☆

不錯，送貨很快！！！！！

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很好！！！！！！！！！！！！！！！！！！？

評分☆☆☆☆☆

寫得好，寫得真，最閤適的專業參考書！

評分☆☆☆☆☆

跟以前的情景分析差不多，總結太少，直接進代碼。適閤時間很充裕的人看。

評分☆☆☆☆☆

這本書太扯淡瞭，整本書連個圖都沒有，全是作者貼的源碼，哎，我也是醉瞭，估計買瞭也不會看。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

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