Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Mark，Grover，Ted，Malaska，Jonathan ... 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 应用架构
• 数据处理
• 分布式系统
• Java
• 影印版
• 英文版
• 技术
• 编程

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564170011

版次：1

商品编码：12151372

包装：平装

外文名称：Hadoop Application Architectures

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：371

字数：490000

正文语种：英文

内容简介

　　在使用Apache Hadoop设计端到端数据管理解决方案时获得专家级指导。当其他很多渠道还停留在解释Hadoop生态系统中该如何使用各种纷繁复杂的组件时，这本专注实践的书已带领你从架构的整体角度思考，它对于你的特别应用场景而言是必不可少的，将所有组件紧密结合在一起，形成完整有针对性的应用程序。
　　为了增强学习效果，《Hadoop应用架构（影印版 英文版）》第二部分提供了各种详细的架构案例．涵盖部分常见的Hadoop应用场景。
　　无论你是在设计一个新的Hadoop应用还是正计划将Hadoop整合到现有的数据基础架构中，《Hadoop应用架构（影印版 英文版）》都将在这整个过程中提供技巧性的指导。
　　使用Hadoop存放数据和建模数据时需要考虑的要素 在系统中导入数据和从系统中导出数据的实践指导 数据处理的框架，包括MapReduce、Spark和Hive 常用Hadoop处理模式，例如移除重复记录和使用窗口分析 Giraph，GraphX以及其他Hadoop上的大图片处理工具 使用工作流协作和调度工具，例如Apache Oozie 使用Apache Storm、Apache Spark Streaming和Apache Flume处理准实时数据流 点击流分析、欺诈防止和数据仓库的架构实例

目录

Foreword
Preface

Part Ⅰ． Architectural Considerations for Hadoop Applications
1． Data Modeling in Hadoop
Data Storage Options
Standard File Formats
Hadoop File Types
Serialization Formats
Columnar Formats
Compression
HDFS Schema Design
Location of HDFS Files
Advanced HDFS Schema Design
HDFS Schema Design Summary
HBase Schema Design
Row Key
Timestamp
Hops
Tables and Regions
Using Columns
Using Column Families
Time-to-Live
Managing Metadata
What Is Metadata？
Why Care About Metadata？
Where to Store Metadata？
Examples of Managing Metadata
Limitations of the Hive Metastore and HCatalog
Other Ways of Storing Metadata
Conclusion
2． Data Movement
Data Ingestion Considerations
Timeliness of Data Ingestion
Incremental Updates
Access Patterns
Original Source System and Data Structure
Transformations
Network Bottlenecks
Network Security
Push or Pull
Failure Handling
Level of Complexity
Data Ingestion Options
File Transfers
Considerations for File Transfers versus Other Ingest Methods
Sqoop： Batch Transfer Between Hadoop and Relational Databases
Flume： Event-Based Data Collection and Processing
Kafka
Data Extraction
Conclusion
3． Processing Data in Hadoop
MapReduce
MapReduce Overview
Example for MapReduce
When to Use MapReduce
Spark
Spark Overview
Overview of Spark Components
Basic Spark Concepts
Benefits of Using Spark
Spark Example
When to Use Spark
Abstractions
Pig
Pig Example
When to Use Pig
Crunch
Crunch Example
When to Use Crunch
Cascading
Cascading Example
When to Use Cascading
Hive
Hive Overview
Example of Hive Code
When to Use Hive
Impala
Impala Overview
Speed-Oriented Design
Impala Example
When to Use Impala
Conclusion
4． Common Hadoop Processing Patterns
Pattern： Removing Duplicate Records by Primary Key
Data Generation for Deduplication Example
Code Example： Spark Deduplication in Scala
Code Example： Deduplication in SQL
Pattern： Windowing Analysis
Data Generation for Windowing Analysis Example
Code Example： Peaks and Valleys in Spark
Code Example： Peaks and Valleys in SQL
Pattern： Time Series Modifications
Use HBase and Versioning
Use HBase with a RowKey of RecordKey and StartTime
Use HDFS and Rewrite the Whole Table
Use Partitions on HDFS for Current and Historical Records
Data Generation for Time Series Example
Code Example： Time Series in Spark
Code Example： Time Series in SQL
Conclusion
5． Graph Processing on Hadoop
What Is a Graph？
What Is Graph Processing？
How Do You Process a Graph in a Distributed System？
The Bulk Synchronous Parallel Model
BSP by Example
Giraph
Read and Partition the Data
Batch Process the Graph with BSP
Write the Graph Back to Disk
Putting It All Together
When Should You Use Giraph？
GraphX
Just Another RDD
GraphX Pregel Interface
vprog0
sendMessage0
mergeMessage0
Which Tool to Use？
Conclusion
6． Orchestration
Why We Need Workflow Orchestration
The Limits of Scripting
The Enterprise Job Scheduler and Hadoop
Orchestration Frameworks in the Hadoop Ecosystem
Oozie Terminology
Oozie Overview
Oozie Workflow
Workflow Patterns
Point-to-Point Workflow
Fan- Out Workflow
Capture-and-Decide Workflow
Parameterizing Workflows
Classpath Definition
Scheduling Patterns
Frequency Scheduling
Time and Data Triggers
Executing Workflows
Conclusion
7． Near-Real-Time Processing with Hadoop
Stream Processing
Apache Storm
Storm High-Level Architecture
Storm Topologies
Tuples and Streams
Spouts and Bolts
Stream Groupings
Reliability of Storm Applications
Exactly-Once Processing
Fault Tolerance
Integrating Storm with HDFS
Integrating Storm with HBase
Storm Example： Simple Moving Average
Evaluating Storm
Trident
Trident Example： Simple Moving Average
Evaluating Trident
Spark Streaming
Overview of Spark Streaming
Spark Streaming Example： Simple Count
Spark Streaming Example： Multiple Inputs
Spark Streaming Example： Maintaining State
Spark Streaming Example： Windowing
Spark Streaming Example： Streaming versus ETL Code
Evaluating Spark Streaming
Flume Interceptors
Which Tool to Use？
Low-Latency Enrichment， Validation， Alerting， and Ingestion
NRT Counting， Rolling Averages， and Iterative Processing
Complex Data Pipelines
Conclusion

Part Ⅱ． Case Studies
8． Clickstream Analysis
Defining the Use Case
Using Hadoop for Clickstream Analysis
Design Overview
Storage
Ingestion
The Client Tier
The Collector Tier
Processing
Data Deduplication
Sessionization
Analyzing
Orchestration
Conclusion
9． Fraud Detection
Continuous Improvement
Taking Action
Architectural Requirements of Fraud Detection Systems
Introducing Our Use Case
High-Level Design
Client Architecture
Profile Storage and Retrieval
Caching
HBase Data Definition
Delivering Transaction Status： Approved or Denied？
Ingest
Path Between the Client and Flume
Near-Real-Time and Exploratory Analytics
Near-Real-Time Processing
Exploratory Analytics
What About Other Architectures？
Flume Interceptors
Kafka to Storm or Spark Streaming
External Business Rules Engine
Conclusion
10． Data Warehouse
Using Hadoop for Data Warehousing
Defining the Use Case
OLTP Schema
Data Warehouse： Introduction and Terminology
Data Warehousing with Hadoop
High-Level Design
Data Modeling and Storage
Ingestion
Data Processing and Access
Aggregations
Data Export
Orchestration
Conclusion
A． Joins in Impala

Index

精彩书摘

　　《Hadoop应用架构（影印版 英文版）》：
　　Includes everything required for Hadoop applications to run，except data，Thisincludes JAR files，Oozie workflow definitions，Hive HQL files，and more.Theapplication code directory／app is used for application artifacts such as JARs forOozie actions or Hive user—defined functions（UDFs）.It is not always necessaryto store such application artifacts in HDFS.but some Hadoop applications suchas Oozie and Hive require storing shared code and configuration on HDFS so itcan be used by code executing on any node of the cluster.This directory shouldhave a subdirectory for each group and application，similar to the structure usedin／etl.For a given application（say，Oozie），you would need a directory for eachversion of the artifacts you decide to store in HDFS，possibly tagging，via a symlink in HDFS，the latest artifact as latest and the currently used one as current.The directories containing the binary artifacts would be present under these versioned directories.This will look similar to：／appkgroup>kapplication>／< ver_sion >／< artrfact directory >／< artifact >.To continue our previous example，the JARfor the latest build of our aggregate preferences process would be in a directorystructure like／app／BI／clickstream／latest／aggregate—preferences／uber—aggregate—preferences.jar.
　　……

一本探索大数据世界基石的实践指南 本书并非直接介绍某一本具体的英文版《Hadoop应用架构》（影印版），而是旨在为所有对Hadoop及其生态系统在实际应用场景中的构建和优化感兴趣的读者，提供一个全面、深入且极具实践指导意义的架构视角。如果你正在思考如何设计、部署、管理和演进一个稳定、高效且可扩展的大数据平台，那么本书的内容将为你勾勒出一条清晰的路径。 理解Hadoop的宏伟蓝图：不仅仅是MapReduce 许多人对Hadoop的认知可能停留在HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce这两个核心组件上。然而，现代大数据应用早已超越了早期的批处理模型。本书将带你深入理解Hadoop生态系统的全景，包括但不限于： HDFS的深度解析： 不仅是存储，更是高可用、容错和数据一致性的基石。我们将探讨其命名空间、数据块管理、副本策略、文件操作的底层机制，以及在不同负载下的性能调优策略，例如通过调整块大小、副本数、数据本地性策略等来最大化吞吐量和最小化延迟。我们会深入分析NameNode和DataNode的角色，理解它们如何协同工作，以及在面对硬件故障、网络问题时的容错机制，如NameNode的HA（高可用）方案（如Active/Standby、QJM）和DataNode的心跳检测与数据恢复过程。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的演进： 作为Hadoop 2.x及以后的核心资源管理器，YARN彻底改变了Hadoop的应用模型。本书将详细阐述YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container之间的交互。你将了解到如何利用YARN有效地管理计算资源，支持MapReduce、Spark、Flink、Tez等多种计算框架，并实现资源隔离、抢占与公平调度。我们将深入探讨不同调度器（如Capacity Scheduler, Fair Scheduler）的配置和选择，理解它们如何影响资源分配的效率和公平性，以及如何为不同类型的工作负载（批处理、交互式查询、流处理）进行资源优化。 Hadoop生态系统的丰富性： 除了HDFS和YARN，Hadoop的价值体现在其庞大的生态系统中。本书将详细剖析关键组件如何相互协作，共同构建强大的数据处理能力： Hive： 将SQL转化为MapReduce/Tez/Spark作业，让非开发人员也能轻松处理Hadoop中的数据。我们将探讨Hive的查询优化技术，如谓词下推、列裁剪、分区、桶，以及与LLAP（Live Long and Process）等技术结合带来的性能提升。 Impala/Presto/Trino： 提供亚秒级的交互式SQL查询体验，弥合了Hadoop与传统数据仓库之间的差距。本书将分析这些查询引擎的架构，理解它们如何通过内存计算、并行执行和优化器来加速查询。 HBase： 一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，用于需要随机读写访问海量数据的场景。我们将深入HBase的RegionServer、Master、HFile、WAL（Write-Ahead Log）等核心概念，探讨其一致性模型、读写性能优化、数据模型设计以及与HDFS的集成。 ZooKeeper： 分布式协调服务，在Hadoop集群中扮演着至关重要的角色，用于配置管理、命名服务、分布式同步和组服务。本书将解释ZooKeeper的工作原理，如Zab协议，以及它如何在HDFS HA、HBase Master HA等场景下发挥作用。 Sqoop： 方便地将关系型数据库中的数据导入Hadoop，或将Hadoop中的数据导出到关系型数据库。我们将讨论Sqoop的配置、导入导出策略，以及如何优化数据传输效率。 Flume/Kafka： 分别用于实时数据采集和消息队列。本书将重点讲解Flume的Agent、Source、Channel、Sink架构，以及Kafka的高吞吐量、持久化和发布/订阅模型，并探讨它们在大规模实时数据流处理中的应用。 Spark： 作为一个通用的大数据处理引擎，Spark凭借其内存计算能力，在批处理、流处理、机器学习和图计算等领域展现出卓越的性能。本书将重点分析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，理解其DAG执行引擎、Catalyst优化器，以及如何在YARN上部署和管理Spark应用。 Flink： 另一个强大的流处理引擎，以其低延迟、状态管理和事件时间处理能力著称。我们将深入Flink的Operator、TaskManager、JobManager，理解其时间语义、容错机制（如Chandy-Lamport算法）以及如何在生产环境中部署和调优。 架构设计的核心原则与模式 在大数据领域，合理的架构设计是成功的关键。本书将为你提炼和总结一套行之有效的架构设计原则和模式： 数据建模与存储策略： 如何根据业务需求选择最合适的数据存储格式（如Parquet, ORC, Avro）和存储方案（HDFS, HBase, NoSQL DBs）。我们将深入分析不同存储格式的优缺点，如列式存储的压缩和编码优势，以及它们对查询性能的影响。 数据管道设计： 构建可靠、高效的数据管道，实现数据的抽取（ETL/ELT）、转换、加载和治理。本书将涵盖流式数据处理管道（使用Kafka, Flume, Spark Streaming, Flink）和批式数据处理管道（使用MapReduce, Spark, Hive）的设计考量，以及数据质量、数据血缘和数据安全等方面的最佳实践。 性能调优与故障排除： 识别和解决性能瓶颈，优化集群配置，并掌握故障诊断和恢复的技巧。我们将分享一系列实用的调优方法，从JVM参数配置到Hadoop组件参数调整，再到应用程序层面的优化。 可伸缩性与高可用性： 设计能够轻松扩展以应对数据量和计算负载增长的系统，并确保服务的持续可用性。本书将深入探讨Hadoop集群的横向扩展策略，以及各种组件（HDFS, YARN, HBase）的高可用性实现方案。 安全性的考量： 在大数据环境中实施强大的安全措施，包括身份认证、授权、数据加密和审计。我们将介绍Kerberos在Hadoop安全中的应用，以及HDFS ACL、YARN队列访问控制等。 特定应用场景的深度剖析 理论知识需要与实际应用相结合。本书将通过深入分析一系列典型的Hadoop应用场景，为你提供宝贵的实战经验： 海量数据分析平台： 如何构建一个支持Ad-hoc查询、BI报表和数据挖掘的统一数据分析平台。 实时数据处理与监控： 设计和实现低延迟的数据流处理系统，用于实时推荐、欺诈检测、物联网数据分析等。 日志分析系统： 利用Hadoop生态系统高效处理和分析海量日志数据，用于故障排查、用户行为分析和安全审计。 数据仓库现代化： 如何将传统的数据仓库迁移到Hadoop平台，或构建混合数据架构。 机器学习与大数据集成： 将Hadoop与Spark MLlib、TensorFlow、PyTorch等机器学习框架结合，构建端到端的数据科学解决方案。 谁适合阅读这本书 本书的内容将对以下人群尤为有益： 大数据架构师： 需要设计、评估和优化Hadoop及相关技术的整体解决方案。 数据工程师： 负责构建、维护和优化大数据管道和处理流程。 软件开发工程师： 希望在大数据环境中开发高性能、可伸缩的应用。 系统管理员： 负责部署、管理和监控Hadoop集群。 技术经理和项目负责人： 需要理解大数据技术的能力和局限性，以便做出明智的技术选型和项目规划。 对大数据技术有浓厚兴趣的学生和研究人员： 希望深入理解大数据技术的底层原理和实际应用。 本书不仅仅是信息的堆砌，更是一次关于大数据架构思维的深度探索。它鼓励读者从宏观的架构视角出发，理解各个组件的协同工作机制，掌握设计和优化大数据系统的核心原则，并通过丰富的案例分析，将理论知识转化为解决实际问题的能力。无论你是初涉大数据领域，还是经验丰富的老兵，都将从中受益匪浅，为构建健壮、高效、可扩展的大数据应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

阅读《Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的初衷，源于我对构建大规模数据处理系统的浓厚兴趣。我一直在思考，当我们面对TB甚至PB级别的数据时，传统的单体式数据库和应用架构将不堪重负，而Hadoop作为一个分布式系统，又是如何克服这些挑战的呢？我希望这本书能够系统地介绍Hadoop的整体设计理念，包括其分布式存储、分布式计算以及资源管理等核心概念。我期待书中能够详细讲解HDFS的设计原理，例如副本机制如何保证数据的高可用性，以及数据块（block）的大小选择对性能有何影响。同时，对于MapReduce编程模型，我希望能够深入理解其Map和Reduce阶段的设计思路，以及如何通过优化Shuffle过程来提升计算效率。YARN作为Hadoop 2.x引入的资源管理器，其在多租户、资源隔离和任务调度方面的能力，也是我关注的重点。我希望书中能够阐述YARN如何有效地管理集群资源，并支持MapReduce、Spark、Hive等多种计算框架的统一调度。总而言之，我希望这本书能为我打开一扇通往Hadoop世界的大门，让我能够更清晰地认识这个强大的数据处理引擎。

评分☆☆☆☆☆

对于《Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的期望，更多地体现在其“应用架构”这四个字上。我不仅仅想了解Hadoop各个组件的技术细节，更希望知道如何在实际的生产环境中，将这些组件有效地组织起来，构建出满足特定业务需求的健壮、可扩展的应用。例如，在企业级数据湖的建设中，Hadoop扮演着怎样的角色？数据如何从各个源头汇聚到Hadoop集群，又如何在HDFS中进行有效的组织和管理？当数据分析师或数据科学家需要访问这些数据时，他们会通过哪些工具和接口？Hive、Impala、Spark SQL等数据查询引擎，在Hadoop生态中扮演着怎样的角色，它们之间又存在怎样的权衡取舍？我希望这本书能够提供一些指导性的框架和模式，帮助我理解如何根据数据量、数据类型、访问频率、延迟要求等因素，设计出最优的Hadoop应用架构。此外，对于数据治理、安全、监控和运维方面的考量，我也是非常期待能够在这本书中找到相关的论述。毕竟，一个成功的Hadoop应用，不仅仅依赖于其强大的技术能力，更需要完善的管理和维护体系。

评分☆☆☆☆☆

在我接触到《Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》这本书之前，我对Hadoop的理解主要停留在一些零散的知识点和概念层面。我隐约知道它是一个分布式系统，能够处理海量数据，但对于其内部的精妙设计和不同组件之间的联动关系，一直缺乏一个清晰、全面的认识。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白。特别是关于Hadoop生态系统中其他重要组件，如Zookeeper（用于分布式协调）、HBase（分布式列存储）、Kafka（分布式流平台）等，是如何与Hadoop核心组件集成，共同构建起一个功能更加丰富的数据处理和分析平台，这一点我非常好奇。书中能否对这些组件的架构特点、适用场景以及它们在整个Hadoop应用架构中的作用进行深入剖析？我尤其希望能够看到一些关于如何将Hadoop与这些新兴技术结合的实际案例，比如如何利用Kafka实现实时数据摄入，然后通过Hadoop进行离线批处理，或者如何利用HBase为需要快速随机访问的海量数据提供支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》对于我来说，更多的是一种对未来技术趋势的探索和准备。当前，大数据技术正以前所未有的速度发展，Hadoop作为其中的领军者，其架构的演进和创新也从未停止。我非常期待书中能够涵盖一些关于Hadoop及其周边技术（例如Spark）在架构设计上的最新进展和最佳实践。我想了解，在面对日益复杂的数据处理需求，如实时流处理、图计算、机器学习等，Hadoop的架构是如何演变的？Spark是如何在性能和易用性上超越传统MapReduce的？书中能否提供关于如何设计一个兼顾批处理和流处理能力的统一数据平台的思路？此外，随着云原生技术的兴起，Hadoop的部署和管理方式也在发生变化。我希望书中能够探讨Hadoop在容器化环境（如Docker, Kubernetes）下的部署和管理，以及如何在云平台上实现Hadoop的弹性伸缩和高效运维。总而言之，我希望这本书能够帮助我构建一个面向未来的、适应不断变化的大数据技术格局的Hadoop应用架构的认知体系。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop应用架构（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的封面设计就颇具匠心，金属质感的深邃蓝色背景，搭配抽象但极具科技感的线条勾勒出的数据流，仿佛预示着书中对Hadoop宏大生态和复杂架构的深度探索。尽管我还没来得及仔细翻阅，单凭这外观，就能感受到它传递出的专业与前沿气息。我尤其期待书中对于Hadoop核心组件（如HDFS, MapReduce, YARN）如何协同工作，构建起稳定且可扩展的数据处理平台的详细解析。在如今数据量爆炸的时代，理解Hadoop的架构原理，无论是对于开发者还是架构师来说，都至关重要。我希望这本书能够深入浅出地阐述那些支撑起海量数据处理的底层逻辑，比如数据如何在HDFS中分布存储，任务如何在YARN上调度执行，以及MapReduce如何将复杂的计算分解并并行处理。此外，对于各种实际应用场景下Hadoop架构的优化策略和最佳实践，也是我非常感兴趣的部分。我希望书中能有丰富的案例研究，展示如何针对不同的业务需求，灵活运用Hadoop及其衍生技术，构建出高效、可靠的数据解决方案。例如，在实时数据分析、离线数据仓库构建、甚至是机器学习模型训练等场景下，Hadoop架构会呈现出怎样的差异和侧重点，这些都是我渴望在这本书中找到答案的。

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很不错的书 看看挺好的啦

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包装尚且满意，MapReduce升级了，看文档嫌累，

评分☆☆☆☆☆

一本讲解hadoop的英文原版书，不错的

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书很好，配合另一本中文的看，中文翻译的如果比较费解，就翻下这本，对理解非常有帮助

评分☆☆☆☆☆

内容很不错的书，从基础讲起。纸质也很好。正版书。

评分☆☆☆☆☆

全英文版的，原汁原味，挺好的

评分☆☆☆☆☆

很好，学习的好工具

评分☆☆☆☆☆

准备慢慢细读，坚持读完，书质量还行

评分☆☆☆☆☆

准备慢慢细读，坚持读完，书质量还行