Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Kerry，Koitzsch，王建峰，王瑛琦，于 著

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• Hadoop
• 大数据
• 数据分析
• 大数据系统
• 大数据应用
• Hadoop生态系统
• 数据挖掘
• 云计算
• 分布式计算
• 技术丛书

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302487302

版次：1

商品编码：12260295

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：225

字数：334000

产品特色

编辑推荐

　　大数据类型多样、数量庞大、变化快速，这些特征对大数据分析师提出了新挑战。作为一种应对方案，大数据分析技术广泛应用于物联网、云计算等新兴领域，能够帮助企业用户在合理时间内处理海量数据，并为改善经营决策提供有效帮助。目前，存在多种大数据分析工具，相关技术正在不断走向成熟。Hadoop 作为一种优秀的开源框架，基于该架构的数据分析应用具有显著技术优势和应用前景，目前与Hadoop 大数据分析相关的出版物中，大多偏重于理论和技术介绍，有关具体应用实践方面的书籍相对偏少。

　　为了满足应用需求，《Hadoop 高级数据分析 使用Hadoop 生态系统设计和构建大数据系统》以设计并实现用于获取、分析、可视化大数据集的软件系统为目标，以应用案例为背景，系统地介绍利用Hadoop 及其生态系统进行大数据分析的各种工具和方法；本书讲述Hadoop 大数据分析的基本原理，呈现构建分析系统时所使用的标准架构、算法和技术，对应用案例进行了深入浅出的剖析，为读者掌握大数据分析基础架构及实施方法提供了详明实用的方案。

　　《Hadoop 高级数据分析 使用Hadoop 生态系统设计和构建大数据系统》在注重Hadoop 数据分析理论的同时，与大数据分析案例实践相结合，以生物、电信、资源勘查等行业真实案例为主线，详细讲解Hadoop 高级数据分析的过程。使读者可以自己动手实践，亲自体会开发的乐趣及大数据分析的强大魅力。通过本书的学习，读者能够更加快速且有效地掌握Hadoop 数据分析方法并积累实践经验。阅读《Hadoop 高级数据分析 使用Hadoop 生态系统设计和构建大数据系统》，可以帮助读者了解并掌握Hadoop 高级数据分析技术的具体操作方法，让读者真正理解其核心概念和基本原理。

内容简介

　　掌握Hadoop高级数据分析技术

　　学习高级分析技术，并利用现有工具包使分析应用更加强大、精确和高效！《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》将架构、设计及实现信息恰当地融为一体，将指导你创建*基础方法(SF分类、聚类、推荐)的分析系统。

　　在《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》中，*佳实践强调“确保连贯、高效的开发”。将使用包含工具箱、库、可视化组件和报表代码在内的标准第三方组件，借助集成“组合件”开发一个可运行的、可扩展的、端到端的完整示例系统。

　　《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》强调以下四点：

　　●具有分析组件及合理可视化结果的完整、灵活、可配置、高性能数据管道系统的重要性。深入探讨的主题包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、StanfordNLP、ApacheMahout，以及其他适用的工具包、库和插件。

　　●*佳实践和结构化设计原则。包括重要主题及示例部分。

　　●用混合搭配或混合系统实现应用目标的重要性。你在学习深度示例时可体会到混合方法的重要性。

　　●使用现有第三方库是有效开发的关键。在开发示例系统时，深度示例将展示一些第三方工具包的功能。

作者简介

　　Kerry Koitzsch在计算机科学、图像处理和软件工程等领域拥有超过二十年的工作经验，致力于研究Apache Hadoop和Apache Spark技术。Kerry擅长软件咨询，精通一些定制的大数据应用，包括分布式搜索、图像分析、立体视觉和智能图像检索系统。Kerry目前就职于Kildane软件技术股份有限公司，该公司是加州桑尼维尔市的一个机器人系统和图像分析软件提供商。

目录

目录

第Ⅰ部分概念

第1章概述：用Hadoop构建数据分析系统3

1.1构建DAS的必要性4

1.2HadoopCore及其简史4

1.3Hadoop生态系统概述5

1.4AI技术、认知计算、深度学习以及BDA6

1.5自然语言处理与BDAS6

1.6SQL与NoSQL查询处理6

1.7必要的数学知识7

1.8设计及构建BDAS的循环过程7

1.9如何利用Hadoop生态系统实现BDA10

1.10“图像大数据”(IABD)基本思想10

1.10.1使用的编程语言12

1.10.2Hadoop生态系统的多语言组件12

1.10.3Hadoop生态系统架构13

1.11有关软件组合件与框架的注意事项13

1.12ApacheLucene、Solr及其他：开源搜索组件14

1.13建立BDAS的架构15

1.14你需要了解的事情15

1.15数据可视化与报表17

1.15.1使用EclipseIDE作为开发环境18

1.15.2本书未讲解的内容19

1.16本章小结21

第2章Scala及Python进阶23

2.1动机：选择正确的语言定义应用23

2.2Scala概览24

2.3Python概览29

2.4错误诊断、调试、配置文件及文档31

2.4.1Python的调试资源32

2.4.2Python文档33

2.4.3Scala的调试资源33

2.5编程应用与示例33

2.6本章小结34

2.7参考文献34

第3章Hadoop及分析的标准工具集35

3.1库、组件及工具集：概览35

3.2在评估系统中使用深度学习方法38

3.3使用Spring框架及SpringData44

3.4数字与统计库：R、Weka及其他44

3.5分布式系统的OLAP技术44

3.6用于分析的Hadoop工具集：ApacheMahout及相关工具45

3.7ApacheMahout的可视化46

3.8ApacheSpark库与组件46

3.8.1可供选择的不同类型的shell46

3.8.2ApacheSpark数据流47

3.8.3SparklingWater与H2O机器学习48

3.9组件使用与系统建立示例48

3.10封包、测试和文档化示例系统50

3.11本章小结51

3.12参考文献51

第4章关系、NoSQL及图数据库53

4.1图查询语言：Cypher及Gremlin55

4.2Cypher示例55

4.3Gremlin示例56

4.4图数据库：ApacheNeo4J58

4.5关系数据库及Hadoop生态系统59

4.6Hadoop以及UA组件59

4.7本章小结63

4.8参考文献64

第5章数据管道及其构建方法65

5.1基本数据管道66

5.2ApacheBeam简介67

5.3ApacheFalcon简介68

5.4数据源与数据接收：使用ApacheTika构建数据管道68

5.5计算与转换70

5.6结果可视化及报告71

5.7本章小结74

5.8参考文献74

第6章Hadoop、Lucene、Solr与高级搜索技术75

6.1Lucene/Solr生态系统简介75

6.2Lucene查询语法76

6.3使用Solr的编程示例79

6.4使用ELK栈(Elasticsearch、Logstash、Kibana)85

6.5Solr与Elasticsearch：特点与逻辑93

6.6应用于Elasticsearch和Solr的SpringData组件95

6.7使用LingPipe和GATE实现定制搜索99

6.8本章小结108

6.9参考文献108

第Ⅱ部分架构及算法

第7章分析技术及算法概览111

7.1算法类型综述111

7.2统计/数值技术112

7.3贝叶斯技术113

7.4本体驱动算法114

7.5混合算法：组合算法类型115

7.6代码示例116

7.7本章小结119

7.8参考文献119

第8章规则引擎、系统控制与系统编排121

8.1规则系统JBossDrools介绍121

8.2基于规则的软件系统控制124

8.3系统协调与JBossDrools125

8.4分析引擎示例与规则控制126

8.5本章小结129

8.6参考文献129

第9章综合提升：设计一个完整的分析系统131

9.1本章小结136

9.2参考文献136

第Ⅲ部分组件与系统

第10章数据可视化：可视化与交互分析139

10.1简单的可视化139

10.2AngularJS和Friends简介143

10.3使用JHipster集成SpringXD

和AngularJS143

10.4使用d3.js、sigma.js及其他

工具152

10.5本章小结153

10.6参考文献153

第Ⅳ部分案例研究与应用

前言/序言

　　前 言

　　Apache Hadoop软件库逐渐受到重视。它是许多公司、政府机构、科研设施进行高级分布式开发的基础。Hadoop生态系统现在包含几十个组件用于搜索引擎、数据库和数据仓库进行图像处理、深度学习及自然语言处理。随着Hadoop2的出现，不同的资源管理器可用于提供更高级别的复杂性和控制力。竞争对手、替代品以及Hadoop技术和架构的继承/变种比比皆是，包括Apache Flink、Apache Spark等。软件专家和评论员多次宣布“Hadoop的死亡”。

　　我们必须正视一个问题：Hadoop死了吗？这取决于Hadoop本身的感知界限。我们是否认为Apache Spark是Hadoop批处理文件方法的内存继承者，是Hadoop家族的一部分，仅仅因为Apache Spark也使用了Hadoop文件系统HDFS？存在很多“灰色区域”的其他例子，其中较新的技术取代或增强了原有的“Hadoop经典”功能。分布式计算是一个不断移动的目标，是Hadoop和Hadoop生态系统的分界线，在短短几年间已经发生了显著变化。在本书中，我们试图展示Hadoop及其相关生态系统的一些多样的、动态的方面，并试图说服你，尽管Hadoop发生变化，但它依然非常活跃、与当前的软件开发相关并且使数据分析程序员特别感兴趣。

《Hadoop高级数据分析：使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书》 内容简介 在这本深入探讨大数据分析的著作中，我们将踏上一段全面的旅程，探索如何利用Hadoop生态系统这一强大的开源框架，设计、构建并成功部署复杂的大数据系统和前沿大数据应用。本书不仅是对Hadoop核心概念的梳理，更是对其生态系统中各类组件如何协同工作，以解决现实世界中海量数据处理、存储、分析和挖掘挑战的深度剖析。我们的目标是赋能读者，使其能够自信地驾驭大数据浪潮，从海量原始数据中提取有价值的洞察，并将其转化为驱动业务增长和技术创新的强大动力。 本书将从大数据时代的关键挑战入手，阐述为何Hadoop生态系统能够成为应对这些挑战的基石。我们将详细解读Hadoop分布式文件系统（HDFS）的原理，理解其高吞吐量、容错性和可伸缩性如何奠定可靠的数据存储基础。随后，深入剖析Yet Another Resource Negotiator (YARN) 的作用，揭示其如何有效地管理集群资源，支持多样化的计算框架，从而实现资源的精细化分配与调度。 本书的重头戏将围绕MapReduce展开，这仍然是理解Hadoop数据处理模型不可或缺的一环。我们将详细讲解MapReduce的编程模型、执行流程，并通过丰富的案例演示如何将其应用于复杂的数据转换和聚合任务。在此基础上，我们将重点转向Hadoop生态系统中更为现代、高效的计算引擎，例如Apache Spark。本书将深入介绍Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，阐述其在内存计算方面的优势，以及如何利用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX来构建高性能的大数据处理和分析流水线。我们将探讨Spark如何通过其DAG调度器和 Catalyst 优化器，实现比传统MapReduce更快的执行速度和更灵活的编程模型。 除了核心的计算框架，本书还将全面涵盖Hadoop生态系统中至关重要的数据存储和查询工具。我们将深入研究Apache Hive，了解其如何将SQL查询映射到底层Hadoop存储，使得熟悉SQL的分析师能够轻松地对PB级数据进行分析。本书将详细介绍Hive的架构、查询优化技术、UDF（用户定义函数）的开发，以及如何与HDFS、YARN以及其他数据仓库集成。 对于需要实时数据处理和分析的场景，本书将重点介绍Apache Kafka。我们将深入探讨Kafka作为分布式流处理平台的关键特性，包括其高吞吐量、持久化存储、分区与副本机制，以及如何利用Kafka构建低延迟、高可用的实时数据管道。我们将演示如何使用Kafka Connect将数据流入和流出不同的数据源和数据汇，以及如何与Spark Streaming或Flink等流处理引擎结合，实现端到端的实时数据分析解决方案。 在数据治理和元数据管理方面，本书将引入Apache HBase，一个运行在HDFS之上的分布式、面向列的NoSQL数据库。我们将阐述HBase的架构、数据模型，以及它在需要随机读写、高并发访问海量结构化和半结构化数据时的优势。本书将指导读者如何设计HBase表，进行数据建模，以及如何使用其API进行高效的数据存取。 此外，我们还将触及Apache ZooKeeper在Hadoop生态系统中的关键作用，理解它如何为分布式应用程序提供一致性、协调服务和命名服务，确保HDFS、YARN等组件的稳定运行。 本书的内容设计将遵循从基础到高级，从理论到实践的逻辑。每一章都将包含清晰的概念阐释、详实的架构解析、精炼的代码示例以及针对实际应用场景的案例研究。我们将引导读者理解每种工具的设计理念、适用范围，以及如何在复杂的大数据项目中进行选型和集成。 关键主题与技术点将深入探讨： Hadoop架构与核心组件： HDFS的原理、读写流程、数据均衡、副本策略；YARN的ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、调度器。 MapReduce编程模型与优化： Map、Reduce阶段的详细工作原理；Combiner、Partitioner、InputFormat、OutputFormat的运用；作业调优策略。 Apache Spark： RDD、DataFrame、Dataset API；Spark SQL的查询执行计划与优化；Spark Streaming的微批处理与状态管理；MLlib的机器学习算法与模型训练；GraphX的图计算。 数据存储与查询： Hive的DDL、DML、查询优化、分区表、桶表、ACID事务；HBase的数据模型、Rowkey设计、区域分裂、读写流程、协处理器。 实时数据处理： Kafka的生产者、消费者、Broker、Topic、Partition、Offset、Consumer Group；Kafka Connect的Source和Sink。 集群管理与部署： Hadoop集群的安装、配置与维护；使用Cloudera Manager或Ambari进行自动化部署与管理。 数据治理与安全： Kerberos认证、数据加密、访问控制列表（ACLs）。 大数据项目实践： 从数据采集、存储、处理、分析到可视化，构建端到端的大数据应用。 案例研究： 涵盖日志分析、用户行为分析、推荐系统、欺诈检测、物联网数据处理等多个领域的实际应用。 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份指南，旨在帮助读者建立起系统性的Hadoop生态系统思维。我们将强调在实际项目中如何根据业务需求、数据规模、性能要求以及成本效益，合理地选择和组合Hadoop生态系统中的组件，构建出灵活、可扩展、高性能的大数据解决方案。无论您是希望深入理解Hadoop内部机制的开发人员，还是致力于构建和管理大规模数据平台的工程师，亦或是需要从海量数据中挖掘价值的数据科学家，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能。 通过阅读本书，您将能够： 深入理解Hadoop及其生态系统中各个组件的核心原理和工作机制。 掌握使用HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Hive、Kafka、HBase等工具进行大数据存储、处理与分析的技能。 设计和构建健壮、可伸缩的大数据系统和应用程序。 优化大数据处理流程，提升系统性能和效率。 解决实际业务场景中的大数据分析难题，从数据中发现有价值的洞察。 建立在大数据领域解决复杂问题的信心和能力。 本书力求以最清晰、最透彻的方式，将Hadoop高级数据分析的知识体系呈现在读者面前，让您在掌握核心技术的同时，更能领悟其背后的设计思想和最佳实践，从而在瞬息万变的大数据领域中，始终保持领先地位。

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读到《Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书》这个书名，我脑子里立刻蹦出了“系统性”这个词。我一直觉得，学习大数据技术，如果只是零散地了解一些工具的用法，是远远不够的。想要真正构建和维护一个稳定、高效的大数据系统，必须要有系统性的知识体系。这本书的副标题“使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统”正是我所期盼的。我希望它能提供一个从全局视角出发的讲解，就像一张详细的蓝图，清晰地描绘出构建一个完整大数据平台的各个组成部分以及它们之间的相互关系。比如，它会不会首先讲解数据生命周期的管理，从数据的产生、采集、清洗、存储、处理、分析到归档销毁的整个流程？在存储层面，除了 HDFS，是否还会涉及其他存储方案，如 HBase 这种NoSQL数据库，以及它们在不同场景下的优劣势？在数据处理方面，是不是会详细对比 MapReduce、Spark、Hive 等处理引擎的适用场景，以及它们的性能调优策略？我尤其关注“设计”这个词，这暗示着书中应该会包含架构设计的原则和方法，比如如何考虑系统的可扩展性、可用性、容错性以及安全性。

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拿到这本《Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书》后，我的目光立刻聚焦在“高级数据分析”这个关键词上。我本身对数据分析就有着浓厚的兴趣，但往往在处理海量数据时，传统的分析工具就显得力不从心了。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。我迫切想知道，它将如何深入讲解 Hadoop 生态系统在复杂数据分析场景下的应用。比如，在进行实时数据流分析时，书中是否会详细介绍 Kafka 和 Spark Streaming 的集成，以及如何处理窗口计算、状态管理等难题？在离线批量分析方面，对于海量数据的ETL、复杂SQL查询优化、或者机器学习模型的训练和部署，它又会有怎样的独到见解？我期待书中能提供一些高级的查询技巧，比如如何利用 HiveQL 进行复杂的数据聚合和关联，或者如何使用 Spark SQL 编写高性能的查询语句。更进一步，我希望能看到书中如何结合 Hadoop 生态中的机器学习库，例如 MLlib，来实现一些高级的预测建模、聚类分析或者异常检测。我希望它能提供一些实际的案例，展示如何从原始数据中提炼出有价值的洞察，并最终服务于业务决策。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书》这个书名时，最先吸引我的就是“大数据应用”这几个字。我一直觉得，技术本身只是工具，真正有价值的是如何利用这些技术去解决实际问题，去创造业务价值。这本书的出现，让我看到了将技术与应用相结合的希望。我期待书中能够不仅仅停留在技术的讲解层面，而是更深入地探讨如何将 Hadoop 生态系统应用于各种实际的商业场景。比如，书中会不会详细讲解如何利用 Hadoop 来构建一个数据仓库，用于企业级的数据分析和商业智能？或者，在实时性要求极高的情况下，如何设计和实现一个基于 Hadoop 的流式数据处理平台，用于实时监控和预警？我希望它能提供一些具体的案例分析，比如在金融、电商、医疗、电信等不同行业，大数据技术是如何发挥作用的，以及具体的解决方案是什么。我尤其希望能看到书中能够指导我如何从业务需求出发，一步步地设计出符合实际应用场景的大数据解决方案，并最终实现其价值。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这本《Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书》的时候，我真的眼前一亮！封面设计挺有质感的，我一直对大数据领域充满好奇，但又感觉入门门槛挺高的。这本书的 title 听起来就相当专业，而且“高级”这个词让我觉得它不仅仅是基础概念的堆砌，更像是能带我深入探索一些核心技术和实践。我特别期待它在“设计和构建大数据系统”这部分能给我带来惊喜。我设想，它应该会从宏观层面讲解如何规划一个完整的大数据架构，包括数据采集、存储、处理、分析以及可视化等各个环节需要考虑的关键点。比如，在设计层面，书中会不会讨论不同业务场景下应该选择哪种存储方案？是 HDFS 还是 S3？在数据处理方面，是 Spark 还是 Flink？又或者是 MapReduce 的高级用法？而且“使用Hadoop生态系统”这个点非常吸引我，这意味着它不会局限于某一个单一工具，而是会全面介绍 Hadoop 家族的各个组件，像是 ZooKeeper、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Oozie等等，以及它们之间是如何协同工作的。我希望它能详细讲解这些组件的原理、优缺点、适用场景，甚至是一些部署和调优的技巧。毕竟，一个真正强大的大数据系统，离不开这些组件的有机整合和精细调优。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初选这本书，很大程度上是被“大数据应用与技术丛书”这个系列名给吸引住了。我一直觉得，单纯的技术讲解有时候会显得有些枯燥，而如果能结合实际的“大数据应用”案例，那就完全不一样了。这本书的副标题“使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书”，让我对它能呈现的真实世界中的大数据应用场景充满了期待。我脑海中浮现的画面是，书中不仅仅会介绍那些抽象的技术概念，更会通过一个或多个真实的大数据项目，从零开始，手把手地带领读者 walkthrough 整个开发过程。想象一下，比如讲解一个电商平台的实时推荐系统是如何构建的，或者一个金融机构如何利用 Hadoop 分析海量交易数据来检测欺诈。书中会不会详细拆解这些应用背后的技术选型、架构设计、数据建模、算法实现，以及上线后如何监控和迭代？我非常看重这一点，因为只有看到实际的应用，才能真正理解那些技术是如何落地生根，发挥价值的。我希望它能提供一些可操作的代码示例，或者伪代码，让我能跟着书中的步骤去模仿和实践，甚至是在自己的小项目中得到启发。

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一直信赖京东、东西保真、送货速度快、而且活动的时候比~还要优惠、希望京东一直保持正品、

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很不错的书籍 案例比较多

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书不错，买了很多了，越来越上瘾，家里都放不下了，哈哈，以前要是这么爱看书该有多好

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我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。京东购物这么久，大多都是满意的。

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东西不错，内容很好，值得推荐，学到不少。

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主要内容

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还没有开始看，作为储备吧。等用的时候再看。希望能学好

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这本书还不错，不过现在hadoop书不少，没啥太大的触感了。需要看解决方案的看看还是可以的。

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正在看，很有用的一本书