Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 應用架構
• 數據處理
• 分布式係統
• Java
• 影印版
• 英文版
• 技術
• 編程

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564170011

版次：1

商品編碼：12151372

包裝：平裝

外文名稱：Hadoop Application Architectures

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：371

字數：490000

正文語種：英文

內容簡介

　　在使用Apache Hadoop設計端到端數據管理解決方案時獲得專傢級指導。當其他很多渠道還停留在解釋Hadoop生態係統中該如何使用各種紛繁復雜的組件時，這本專注實踐的書已帶領你從架構的整體角度思考，它對於你的特彆應用場景而言是必不可少的，將所有組件緊密結閤在一起，形成完整有針對性的應用程序。
　　為瞭增強學習效果，《Hadoop應用架構（影印版 英文版）》第二部分提供瞭各種詳細的架構案例．涵蓋部分常見的Hadoop應用場景。
　　無論你是在設計一個新的Hadoop應用還是正計劃將Hadoop整閤到現有的數據基礎架構中，《Hadoop應用架構（影印版 英文版）》都將在這整個過程中提供技巧性的指導。
　　使用Hadoop存放數據和建模數據時需要考慮的要素 在係統中導入數據和從係統中導齣數據的實踐指導 數據處理的框架，包括MapReduce、Spark和Hive 常用Hadoop處理模式，例如移除重復記錄和使用窗口分析 Giraph，GraphX以及其他Hadoop上的大圖片處理工具 使用工作流協作和調度工具，例如Apache Oozie 使用Apache Storm、Apache Spark Streaming和Apache Flume處理準實時數據流 點擊流分析、欺詐防止和數據倉庫的架構實例

目錄

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

精彩書摘

　　《Hadoop應用架構（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.
　　……

一本探索大數據世界基石的實踐指南 本書並非直接介紹某一本具體的英文版《Hadoop應用架構》（影印版），而是旨在為所有對Hadoop及其生態係統在實際應用場景中的構建和優化感興趣的讀者，提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的架構視角。如果你正在思考如何設計、部署、管理和演進一個穩定、高效且可擴展的大數據平颱，那麼本書的內容將為你勾勒齣一條清晰的路徑。 理解Hadoop的宏偉藍圖：不僅僅是MapReduce 許多人對Hadoop的認知可能停留在HDFS（Hadoop分布式文件係統）和MapReduce這兩個核心組件上。然而，現代大數據應用早已超越瞭早期的批處理模型。本書將帶你深入理解Hadoop生態係統的全景，包括但不限於： HDFS的深度解析： 不僅是存儲，更是高可用、容錯和數據一緻性的基石。我們將探討其命名空間、數據塊管理、副本策略、文件操作的底層機製，以及在不同負載下的性能調優策略，例如通過調整塊大小、副本數、數據本地性策略等來最大化吞吐量和最小化延遲。我們會深入分析NameNode和DataNode的角色，理解它們如何協同工作，以及在麵對硬件故障、網絡問題時的容錯機製，如NameNode的HA（高可用）方案（如Active/Standby、QJM）和DataNode的心跳檢測與數據恢復過程。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）的演進： 作為Hadoop 2.x及以後的核心資源管理器，YARN徹底改變瞭Hadoop的應用模型。本書將詳細闡述YARN的架構，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster和Container之間的交互。你將瞭解到如何利用YARN有效地管理計算資源，支持MapReduce、Spark、Flink、Tez等多種計算框架，並實現資源隔離、搶占與公平調度。我們將深入探討不同調度器（如Capacity Scheduler, Fair Scheduler）的配置和選擇，理解它們如何影響資源分配的效率和公平性，以及如何為不同類型的工作負載（批處理、交互式查詢、流處理）進行資源優化。 Hadoop生態係統的豐富性： 除瞭HDFS和YARN，Hadoop的價值體現在其龐大的生態係統中。本書將詳細剖析關鍵組件如何相互協作，共同構建強大的數據處理能力： Hive： 將SQL轉化為MapReduce/Tez/Spark作業，讓非開發人員也能輕鬆處理Hadoop中的數據。我們將探討Hive的查詢優化技術，如謂詞下推、列裁剪、分區、桶，以及與LLAP（Live Long and Process）等技術結閤帶來的性能提升。 Impala/Presto/Trino： 提供亞秒級的交互式SQL查詢體驗，彌閤瞭Hadoop與傳統數據倉庫之間的差距。本書將分析這些查詢引擎的架構，理解它們如何通過內存計算、並行執行和優化器來加速查詢。 HBase： 一個分布式的、麵嚮列的NoSQL數據庫，用於需要隨機讀寫訪問海量數據的場景。我們將深入HBase的RegionServer、Master、HFile、WAL（Write-Ahead Log）等核心概念，探討其一緻性模型、讀寫性能優化、數據模型設計以及與HDFS的集成。 ZooKeeper： 分布式協調服務，在Hadoop集群中扮演著至關重要的角色，用於配置管理、命名服務、分布式同步和組服務。本書將解釋ZooKeeper的工作原理，如Zab協議，以及它如何在HDFS HA、HBase Master HA等場景下發揮作用。 Sqoop： 方便地將關係型數據庫中的數據導入Hadoop，或將Hadoop中的數據導齣到關係型數據庫。我們將討論Sqoop的配置、導入導齣策略，以及如何優化數據傳輸效率。 Flume/Kafka： 分彆用於實時數據采集和消息隊列。本書將重點講解Flume的Agent、Source、Channel、Sink架構，以及Kafka的高吞吐量、持久化和發布/訂閱模型，並探討它們在大規模實時數據流處理中的應用。 Spark： 作為一個通用的大數據處理引擎，Spark憑藉其內存計算能力，在批處理、流處理、機器學習和圖計算等領域展現齣卓越的性能。本書將重點分析Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，理解其DAG執行引擎、Catalyst優化器，以及如何在YARN上部署和管理Spark應用。 Flink： 另一個強大的流處理引擎，以其低延遲、狀態管理和事件時間處理能力著稱。我們將深入Flink的Operator、TaskManager、JobManager，理解其時間語義、容錯機製（如Chandy-Lamport算法）以及如何在生産環境中部署和調優。 架構設計的核心原則與模式 在大數據領域，閤理的架構設計是成功的關鍵。本書將為你提煉和總結一套行之有效的架構設計原則和模式： 數據建模與存儲策略： 如何根據業務需求選擇最閤適的數據存儲格式（如Parquet, ORC, Avro）和存儲方案（HDFS, HBase, NoSQL DBs）。我們將深入分析不同存儲格式的優缺點，如列式存儲的壓縮和編碼優勢，以及它們對查詢性能的影響。 數據管道設計： 構建可靠、高效的數據管道，實現數據的抽取（ETL/ELT）、轉換、加載和治理。本書將涵蓋流式數據處理管道（使用Kafka, Flume, Spark Streaming, Flink）和批式數據處理管道（使用MapReduce, Spark, Hive）的設計考量，以及數據質量、數據血緣和數據安全等方麵的最佳實踐。 性能調優與故障排除： 識彆和解決性能瓶頸，優化集群配置，並掌握故障診斷和恢復的技巧。我們將分享一係列實用的調優方法，從JVM參數配置到Hadoop組件參數調整，再到應用程序層麵的優化。 可伸縮性與高可用性： 設計能夠輕鬆擴展以應對數據量和計算負載增長的係統，並確保服務的持續可用性。本書將深入探討Hadoop集群的橫嚮擴展策略，以及各種組件（HDFS, YARN, HBase）的高可用性實現方案。 安全性的考量： 在大數據環境中實施強大的安全措施，包括身份認證、授權、數據加密和審計。我們將介紹Kerberos在Hadoop安全中的應用，以及HDFS ACL、YARN隊列訪問控製等。 特定應用場景的深度剖析 理論知識需要與實際應用相結閤。本書將通過深入分析一係列典型的Hadoop應用場景，為你提供寶貴的實戰經驗： 海量數據分析平颱： 如何構建一個支持Ad-hoc查詢、BI報錶和數據挖掘的統一數據分析平颱。 實時數據處理與監控： 設計和實現低延遲的數據流處理係統，用於實時推薦、欺詐檢測、物聯網數據分析等。 日誌分析係統： 利用Hadoop生態係統高效處理和分析海量日誌數據，用於故障排查、用戶行為分析和安全審計。 數據倉庫現代化： 如何將傳統的數據倉庫遷移到Hadoop平颱，或構建混閤數據架構。 機器學習與大數據集成： 將Hadoop與Spark MLlib、TensorFlow、PyTorch等機器學習框架結閤，構建端到端的數據科學解決方案。 誰適閤閱讀這本書 本書的內容將對以下人群尤為有益： 大數據架構師： 需要設計、評估和優化Hadoop及相關技術的整體解決方案。 數據工程師： 負責構建、維護和優化大數據管道和處理流程。 軟件開發工程師： 希望在大數據環境中開發高性能、可伸縮的應用。 係統管理員： 負責部署、管理和監控Hadoop集群。 技術經理和項目負責人： 需要理解大數據技術的能力和局限性，以便做齣明智的技術選型和項目規劃。 對大數據技術有濃厚興趣的學生和研究人員： 希望深入理解大數據技術的底層原理和實際應用。 本書不僅僅是信息的堆砌，更是一次關於大數據架構思維的深度探索。它鼓勵讀者從宏觀的架構視角齣發，理解各個組件的協同工作機製，掌握設計和優化大數據係統的核心原則，並通過豐富的案例分析，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。無論你是初涉大數據領域，還是經驗豐富的老兵，都將從中受益匪淺，為構建健壯、高效、可擴展的大數據應用打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的封麵設計就頗具匠心，金屬質感的深邃藍色背景，搭配抽象但極具科技感的綫條勾勒齣的數據流，仿佛預示著書中對Hadoop宏大生態和復雜架構的深度探索。盡管我還沒來得及仔細翻閱，單憑這外觀，就能感受到它傳遞齣的專業與前沿氣息。我尤其期待書中對於Hadoop核心組件（如HDFS, MapReduce, YARN）如何協同工作，構建起穩定且可擴展的數據處理平颱的詳細解析。在如今數據量爆炸的時代，理解Hadoop的架構原理，無論是對於開發者還是架構師來說，都至關重要。我希望這本書能夠深入淺齣地闡述那些支撐起海量數據處理的底層邏輯，比如數據如何在HDFS中分布存儲，任務如何在YARN上調度執行，以及MapReduce如何將復雜的計算分解並並行處理。此外，對於各種實際應用場景下Hadoop架構的優化策略和最佳實踐，也是我非常感興趣的部分。我希望書中能有豐富的案例研究，展示如何針對不同的業務需求，靈活運用Hadoop及其衍生技術，構建齣高效、可靠的數據解決方案。例如，在實時數據分析、離綫數據倉庫構建、甚至是機器學習模型訓練等場景下，Hadoop架構會呈現齣怎樣的差異和側重點，這些都是我渴望在這本書中找到答案的。

評分☆☆☆☆☆

這本書《Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》對於我來說，更多的是一種對未來技術趨勢的探索和準備。當前，大數據技術正以前所未有的速度發展，Hadoop作為其中的領軍者，其架構的演進和創新也從未停止。我非常期待書中能夠涵蓋一些關於Hadoop及其周邊技術（例如Spark）在架構設計上的最新進展和最佳實踐。我想瞭解，在麵對日益復雜的數據處理需求，如實時流處理、圖計算、機器學習等，Hadoop的架構是如何演變的？Spark是如何在性能和易用性上超越傳統MapReduce的？書中能否提供關於如何設計一個兼顧批處理和流處理能力的統一數據平颱的思路？此外，隨著雲原生技術的興起，Hadoop的部署和管理方式也在發生變化。我希望書中能夠探討Hadoop在容器化環境（如Docker, Kubernetes）下的部署和管理，以及如何在雲平颱上實現Hadoop的彈性伸縮和高效運維。總而言之，我希望這本書能夠幫助我構建一個麵嚮未來的、適應不斷變化的大數據技術格局的Hadoop應用架構的認知體係。

評分☆☆☆☆☆

在我接觸到《Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》這本書之前，我對Hadoop的理解主要停留在一些零散的知識點和概念層麵。我隱約知道它是一個分布式係統，能夠處理海量數據，但對於其內部的精妙設計和不同組件之間的聯動關係，一直缺乏一個清晰、全麵的認識。我希望這本書能夠填補我在這方麵的知識空白。特彆是關於Hadoop生態係統中其他重要組件，如Zookeeper（用於分布式協調）、HBase（分布式列存儲）、Kafka（分布式流平颱）等，是如何與Hadoop核心組件集成，共同構建起一個功能更加豐富的數據處理和分析平颱，這一點我非常好奇。書中能否對這些組件的架構特點、適用場景以及它們在整個Hadoop應用架構中的作用進行深入剖析？我尤其希望能夠看到一些關於如何將Hadoop與這些新興技術結閤的實際案例，比如如何利用Kafka實現實時數據攝入，然後通過Hadoop進行離綫批處理，或者如何利用HBase為需要快速隨機訪問的海量數據提供支持。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的初衷，源於我對構建大規模數據處理係統的濃厚興趣。我一直在思考，當我們麵對TB甚至PB級彆的數據時，傳統的單體式數據庫和應用架構將不堪重負，而Hadoop作為一個分布式係統，又是如何剋服這些挑戰的呢？我希望這本書能夠係統地介紹Hadoop的整體設計理念，包括其分布式存儲、分布式計算以及資源管理等核心概念。我期待書中能夠詳細講解HDFS的設計原理，例如副本機製如何保證數據的高可用性，以及數據塊（block）的大小選擇對性能有何影響。同時，對於MapReduce編程模型，我希望能夠深入理解其Map和Reduce階段的設計思路，以及如何通過優化Shuffle過程來提升計算效率。YARN作為Hadoop 2.x引入的資源管理器，其在多租戶、資源隔離和任務調度方麵的能力，也是我關注的重點。我希望書中能夠闡述YARN如何有效地管理集群資源，並支持MapReduce、Spark、Hive等多種計算框架的統一調度。總而言之，我希望這本書能為我打開一扇通往Hadoop世界的大門，讓我能夠更清晰地認識這個強大的數據處理引擎。

評分☆☆☆☆☆

對於《Hadoop應用架構（影印版 英文版） [Hadoop Application Architectures]》的期望，更多地體現在其“應用架構”這四個字上。我不僅僅想瞭解Hadoop各個組件的技術細節，更希望知道如何在實際的生産環境中，將這些組件有效地組織起來，構建齣滿足特定業務需求的健壯、可擴展的應用。例如，在企業級數據湖的建設中，Hadoop扮演著怎樣的角色？數據如何從各個源頭匯聚到Hadoop集群，又如何在HDFS中進行有效的組織和管理？當數據分析師或數據科學傢需要訪問這些數據時，他們會通過哪些工具和接口？Hive、Impala、Spark SQL等數據查詢引擎，在Hadoop生態中扮演著怎樣的角色，它們之間又存在怎樣的權衡取捨？我希望這本書能夠提供一些指導性的框架和模式，幫助我理解如何根據數據量、數據類型、訪問頻率、延遲要求等因素，設計齣最優的Hadoop應用架構。此外，對於數據治理、安全、監控和運維方麵的考量，我也是非常期待能夠在這本書中找到相關的論述。畢竟，一個成功的Hadoop應用，不僅僅依賴於其強大的技術能力，更需要完善的管理和維護體係。

評分☆☆☆☆☆

買來囤著 還沒開始看 應該不錯吧 讀書總好

評分☆☆☆☆☆

印刷很好，應該是正版。

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

好不好，看印數。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，入門進階，值得研讀！純英文！

評分☆☆☆☆☆

英文影印版，不錯，新增瞭flume,scoop的內容

評分☆☆☆☆☆

看瞭一大半瞭，寫的很詳細，特價的時候屯的。

評分☆☆☆☆☆

英文版的書比較好！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，英文版看著有點吃力，和中文電子版對著一起看