具体描述
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基于Hadoop 2.7.1版本，全面描述HDFS 2.X的核心技术与解决方案。对于HDFS中比较特殊的几个场景过程进行细粒度分析，包括源码分析，融入了作者多年的开发经验。本书作者是一名Hadoop社区的活跃贡献者，研究并贡献了很多代码。他把工作实践中遇到的许多经验写入了书中，介绍了HDFS未来比较棒的一些功能特性，以及Hadoop社区目前在做的一些事情。在这本书中，你会看到许多与社区相关的JIRA，告诉你如何从社区上找到问题的解决办法。
本书适合具有一定Java语言基础的读者。
内容简介
本书基于Hadoop 2.7.1版本进行分析，全面描述了HDFS 2.X的核心技术与解决方案，书中描述了HDFS内存存储、异构存储等几大核心设计，包括源码细节层面的分析，对于HDFS中比较特殊的几个场景过程也做了细粒度的分析。还分享了作者在实际应用中的解决方案及扩展思路。阅读本书可以帮助读者从架构设计与功能实现角度了解HDFS 2.X，同时还能学习HDFS 2.X框架中优秀的设计思想、设计模式、Java语言技巧等。这些对于读者全面提高自己分布式技术水平有很大的帮助。本书分为三大部分：核心设计篇、细节实现篇、解决方案篇，“核心设计篇”包括HDFS的数据存储原理、HDFS的数据管理与策略选择机制、HDFS的新颖功能特性；“细节实现篇”包括HDFS的块处理、流量处理等细节，以及部分结构分析；“解决方案篇”包括HDFS的数据管理、HDFS的数据读写、HDFS的异常场景等。本书适合于云计算相关领域研发人员、云计算相关运维工程师、高年级研究生或本科、热衷于分布式计算研究的人。作者简介
林意群，唯品会上海研发中心数据应用部研发工程师，Apache Hadoop Committer，主要专注于HDFS模块的研究。对大数据处理、分布式计算兴趣浓厚，在实际工作中努力钻研，分享了大量技术文章，贡献了很多实践经验。目录
前言第一部分 核心设计篇
第1章 HDFS的数据存储 2
1.1 HDFS内存存储 2
1.1.1 HDFS内存存储原理 2
1.1.2 Linux 虚拟内存盘 4
1.1.3 HDFS的内存存储流程分析 4
1.1.4 LAZY_PERSIST内存存储的使用 14
1.2 HDFS异构存储 15
1.2.1 异构存储类型 16
1.2.2 异构存储原理 17
1.2.3 块存储类型选择策略 22
1.2.4 块存储策略集合 24
1.2.5 块存储策略的调用 27
1.2.6 HDFS异构存储策略的不足之处 28
1.2.7 HDFS存储策略的使用 30
1.3 小结 31
第2章 HDFS的数据管理与策略选择 32
2.1 HDFS缓存与缓存块 32
2.1.1 HDFS物理层面缓存块 33
2.1.2 缓存块的生命周期状态 34
2.1.3 CacheBlock、UnCacheBlock场景触发 36
2.1.4 CacheBlock、UnCacheBlock缓存块的确定 38
2.1.5 系统持有的缓存块列表如何更新 39
2.1.6 缓存块的使用 40
2.1.7 HDFS缓存相关配置 40
2.2 HDFS中心缓存管理 42
2.2.1 HDFS缓存适用场景 43
2.2.2 HDFS缓存的结构设计 43
2.2.3 HDFS缓存管理机制分析 45
2.2.4 HDFS中心缓存疑问点 55
2.2.5 HDFS CacheAdmin命令使用 56
2.3 HDFS快照管理 58
2.3.1 快照概念 59
2.3.2 HDFS中的快照相关命令 59
2.3.3 HDFS内部的快照管理机制 60
2.3.4 HDFS的快照使用 71
2.4 HDFS副本放置策略 72
2.4.1 副本放置策略概念与方法 72
2.4.2 副本放置策略的有效前提 73
2.4.3 默认副本放置策略的分析 73
2.4.4 目标存储好坏的判断 82
2.4.5 chooseTargets的调用 83
2.4.6 BlockPlacementPolicyWithNodeGroup继承类 84
2.4.7 副本放置策略的结果验证 85
2.5 HDFS内部的认证机制 85
2.5.1 BlockToken认证 85
2.5.2 HDFS的Sasl认证 91
2.5.3 BlockToken认证与HDFS的Sasl认证对比 97
2.6 HDFS内部的磁盘目录服务 98
2.6.1 HDFS的三大磁盘目录检测扫描服务 98
2.6.2 DiskChecker：坏盘检测服务 99
2.6.3 DirectoryScanner：目录扫描服务 104
2.6.4 VolumeScanner：磁盘目录扫描服务 110
2.7 小结 116
第3章 HDFS的新颖功能特性 117
3.1 HDFS视图文件系统：ViewFileSystem 117
3.2 HDFS的Web文件系统：WebHdfsFileSystem 126
3.3 HDFS数据加密空间：Encryption zone 136
3.4 HDFS纠删码技术 145
3.5 HDFS对象存储：Ozone 152
3.6 小结 158
第二部分 细节实现篇
第4章 HDFS的块处理 160
4.1 HDFS块检查命令fsck 160
4.2 HDFS如何检测并删除多余副本块 171
4.3 HDFS数据块的汇报与处理 179
4.4 小结 193
第5章 HDFS的流量处理 194
5.1 HDFS的内部限流 194
5.2 数据平衡 204
5.3 HDFS节点内数据平衡 210
5.4 小结 216
第6章 HDFS的部分结构分析 217
6.1 HDFS镜像文件的解析与反解析 217
6.2 DataNode数据处理中心DataXceiver 227
6.3 HDFS邻近信息块：BlockInfoContiguous 235
6.4 小结 246
第三部分 解决方案篇
第7章 HDFS的数据管理 248
7.1 HDFS的读写限流方案 248
7.2 HDFS数据资源使用量分析以及趋势预测 250
7.3 HDFS数据迁移解决方案 257
7.4 DataNode迁移方案 265
7.5 HDFS集群重命名方案 268
7.6 HDFS的配置管理方案 271
7.7 小结 273
第8章 HDFS的数据读写 274
8.1 DataNode引用计数磁盘选择策略 274
8.2 Hadoop节点“慢磁盘”监控 282
8.3 小结 287
第9章 HDFS的异常场景 288
9.1 DataNode慢启动问题 288
9.2 Hadoop中止下线操作后大量剩余复制块问题 295
9.3 DFSOutputStream的DataStreamer线程泄漏问题 306
9.4 小结 319
附录 如何向开源社区提交自己的代码 320
前言/序言
我上大学时，就开始在CSDN上写技术博客，目的在于记录平时遇到的一些问题以及研究的技术细节，好在将来可以进行查阅。随着时间的增长，我开始专注于某个技术模块，因为这样可以让我对具体某项技术有更深入的研究，写出的内容也会更加系统化，而HDFS就是其中一个我持续研究的技术模块。同时作为一名Hadoop社区的活跃贡献者，我也会将社区上一些比较有意思的东西分享到博客上，许多博友给了不少反馈，描述他们在工作中碰到的一些实际问题。在这样不断的写作、交流过程中，我得到了快速成长。目前大数据领域相关的书籍并不是很多，而专门讲解其中一个模块的书则更少，所以我将我过去一年多时间内关于HDFS的博客文章进行了整理、改进，同时也加入了一些新的内容。可以这么说，本书的内容源自博客，但是超越博客。本书不会是纯源码分析的书籍。首先，我把工作实践中遇到的许多经验写入了书中，第7章便属于纯实践型的经验总结。其次，本书会是一个比较“新”的书，这里的“新”并不是指所分析的代码版本新，而是包含了HDFS未来的一些比较棒的功能特性，以及Hadoop社区目前在做的一些事情。在这本书中，你会看到许多与社区相关的JIRA，了解如何从社区上找到问题的解决办法。期待本书能给你带来更多的启发。
本书适合具有一定Java语言基础的同学，尤其适合以下读者朋友：
大数据架构师、开发者、运维工程师。
高年级本科生或研究生。
热衷于分布式存储技术的爱好者。
本书分为三大部分，“核心设计篇”介绍HDFS的基本原理、数据管理与策略等，“细节实现篇”介绍HDFS的块处理、流量处理、结构分析等，“解决方案篇”介绍数据管理技术与方案、数据读写技术、异常处理等。
第一部分“核心设计篇”包括内容如下：
第1章介绍HDFS现有的数据存储方式，主要介绍其中的内存存储和异构存储两个方面。
第2章介绍HDFS目前内部几种主要的功能机制，包括缓存管理、快照管理等。
第3章介绍HDFS比较新颖的一些功能，以及目前较少被人用到的功能特性。
第二部分“细节实现篇”包括内容如下：
第4章介绍HDFS的块处理相关操作，主要处理场景包括块如何组织、上报处理的过程以及多余块的清除。
第5章介绍HDFS的流量处理过程，包括HDFS目前流量处理的场景以及Balancer工具的数据平衡原理和优化。
第6章介绍HDFS一些特殊的结构对象类，包括这些类的作用、原理以及运用场景。
第三部分“解决方案篇”包括内容如下：
第7章介绍与HDFS相关的多套运维管理的操作方案，包括数据迁移、数据监控等方面。
第8章介绍HDFS写磁盘时的一些优化策略和改造方案。
第9章介绍HDFS的一些异常场景，并给出了相应的解决方案。
感谢机械工业出版社的吴怡编辑，在我写作的过程中，不断指出其中的不足之处，督促和引导我完成本书的编写。
感谢蘑菇街数据平台部的同事们，在工作中不断地给予我帮助和支持，协助我解决各种各样的问题，于是才有了本书中所展现的精彩内容。
林意群
2017年2月
用户评价
这本书的内容，用一种非常形象的比喻来说，就像我在一个琳琅满目的百货公司里，本来只想买一把锤子，结果却意外发现了一个精美的指南针。指南针本身不是锤子，但它却能指引我找到很多我之前不知道自己会需要的东西。书中对于数据存储和管理的思考，虽然没有直接落脚在HDFS的具体命令和参数上，但它描绘的宏大愿景和深层逻辑，却让我对“数据”这个概念有了全新的认识。我一直认为HDFS的核心在于其分布式特性和高吞吐量，这本书则让我看到了其背后更宏观的系统设计哲学，以及它如何与其他技术协同工作，构建起整个大数据生态。我原本期望的是一本能让我立即上手操作的书，但这本书更像是在“煮茶论道”，让我慢下来，去体会那些隐藏在技术之下的思想。这种阅读体验，让我暂时放下了对“速成”的追求，转而沉浸在对分布式存储的本质和未来趋势的探讨中。读完这本书，我并没有掌握多少HDFS的实际操作技巧，但我对大数据存储的全局观和理论基础却有了显著的提升，这就像我得到了一个地图，虽然上面没有标记我需要的具体路口，但它让我对整个地形有了清晰的了解，未来找路会容易得多。
评分这本书给我最大的感受，就是像在参加一场高规格的学术研讨会，我原本是想来听关于某个特定实验数据的报告，结果却被引导到了一场关于整个学科发展趋势和未来方向的圆桌讨论。书中对于分布式数据存储的探讨，虽然没有直接聚焦于HDFS的命令行操作或者配置文件的调整，但它提出的关于数据管理、一致性模型以及容错机制的观点，却让我对“什么是好的分布式存储”有了更深层次的思考。我期待的是一本能够教会我如何高效使用HDFS的“工具书”，这本书却像一位哲人，引导我反思HDFS在整个大数据生态中的位置和价值。这种“意料之外”的收获，让我暂时放下了对具体实现细节的关注，转而开始思考那些更加宏观、更加具有指导意义的问题。读完这本书，我并没有掌握多少HDFS的实操技巧，但我对分布式存储系统的核心挑战和发展趋势却有了更清晰的认识，这是一种“拨云见日”般的顿悟，让我对未来的学习和工作有了更明确的方向。
评分这本书真是让人脑洞大开，虽然不是我一直在找的那个特定方向，但它提供的视角和思考方式却意外地给我带来了不少启发。读这本书的时候，我感觉作者像一位经验丰富的探险家，带着我深入了一个未知的领域，虽然我期待的是一个完全不同的地图，但在这个过程中，我学会了欣赏沿途的风光，甚至开始对这片“新大陆”产生了浓厚的兴趣。书中关于分布式系统的一些隐喻和类比，虽然不是HDFS的直接技术讲解，却让我对一些抽象的概念有了更直观的理解，这对于我日常工作中处理复杂系统问题非常有帮助。我本来是想找一本关于如何快速搭建和部署HDFS集群的实用手册，这本书显然不是。然而，它却提供了一种“俯瞰”的视角，让我从更高层面去理解分布式存储的本质和挑战。这种“误打误撞”的阅读体验，让我学会了在信息洪流中寻找那些意想不到的宝藏。我甚至开始思考，也许我之前对“实用”的定义过于狭隘了。这本书的哲学思辨味道很浓，让我对接下来的学习方向有了新的思考，虽然它没有直接告诉我“如何做”，却让我明白了“为什么这样做”以及“这样做可能带来的影响”。总而言之，这是一次非常有价值的、非预期的知识探索之旅。
评分这本关于HDFS的书，用一种别致的方式，给我带来了一次“意外的旅程”。我原本满怀期待地以为会有一场关于HDFS核心架构的“深入拆解”，像剥洋葱一样一层一层地揭示其内部机制。然而，这本书却更像是一位导游，他没有直接带我去参观HDFS的每一个房间，而是站在高处，为我描绘了一幅周边壮丽的风景画，让我看到了HDFS是如何融入到更广阔的“大数据世界”中的。书中关于分布式存储的一些概念性阐述，虽然不直接等于HDFS的API文档，却意外地帮助我理解了HDFS之所以这样设计的“原因”。我一直以为，学习HDFS就是要掌握它的各种命令和配置参数，这本书却让我意识到，理解其背后的设计哲学和与其他系统的联动关系，同样至关重要。这种“迂回”的学习方式，让我暂时放下了对具体操作的执念，转而开始思考HDFS的“灵魂”所在。读完这本书，我并没有立刻成为HDFS的熟练工，但我对大数据存储系统的理解却上升到了一个全新的高度，这就像我得到了一个望远镜，虽然看不到近在咫尺的细节，却能让我看到更远的星辰大海。
评分读这本书，我仿佛走进了一个古老的图书馆，本想寻找一本关于如何炼丹的秘籍，结果却意外地翻到了一卷关于宇宙星辰运行规律的古籍。这本书的文字优美，结构严谨，它所阐述的关于分布式系统的一些原理，虽然并非直接指向HDFS的细节，却让我对“如何理解复杂系统”这件事本身有了深刻的领悟。我一直以为HDFS的精髓在于它的可扩展性和容错性，这本书则像一位智者，点拨了我关于“信息流动”和“节点协作”的更深层次的理解。我本来是为了学习如何优化HDFS的性能，这本书却带领我思考了“性能”背后的驱动因素，以及不同设计选择可能带来的长远影响。这种“非线性”的阅读过程，让我暂时忘记了具体的代码和配置，而将注意力集中在那些更加根本性的问题上。读完这本书，我并没有获得多少直接能用于HDFS实践的技巧，但我对分布式存储系统的思考维度却大大拓宽了，这是一种“润物细无声”的启迪，让我开始以一种更宏观、更具战略性的眼光来审视我所接触到的技术。
评分书质量不错，是正版！
评分不错不错不错不错不错
评分单独讲解spark和hadoop的书很多，想要了解两者结合在一起使用的可以看看。
评分给老公买的，具体内容不知道，包装还不错，印刷精美。
评分这本书适合数据分析人员，专研技术的同学可以略过。要了解大数据架构，怎么做数据分析的同学赶紧入手~
评分京东买书最方便，速度快，有活动的话很优惠。
评分还没开始看，做活动买到
评分此用户未及时填写评价内容，系统默认好评！
评分还没有拆开 希望不错 物流速度快
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