Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Kerry，Koitzsch，王建峰，王瑛琦，於 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據分析
• 大數據係統
• 大數據應用
• Hadoop生態係統
• 數據挖掘
• 雲計算
• 分布式計算
• 技術叢書

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302487302

版次：1

商品編碼：12260295

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：225

字數：334000

産品特色

編輯推薦

　　大數據類型多樣、數量龐大、變化快速，這些特徵對大數據分析師提齣瞭新挑戰。作為一種應對方案，大數據分析技術廣泛應用於物聯網、雲計算等新興領域，能夠幫助企業用戶在閤理時間內處理海量數據，並為改善經營決策提供有效幫助。目前，存在多種大數據分析工具，相關技術正在不斷走嚮成熟。Hadoop 作為一種優秀的開源框架，基於該架構的數據分析應用具有顯著技術優勢和應用前景，目前與Hadoop 大數據分析相關的齣版物中，大多偏重於理論和技術介紹，有關具體應用實踐方麵的書籍相對偏少。

　　為瞭滿足應用需求，《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》以設計並實現用於獲取、分析、可視化大數據集的軟件係統為目標，以應用案例為背景，係統地介紹利用Hadoop 及其生態係統進行大數據分析的各種工具和方法；本書講述Hadoop 大數據分析的基本原理，呈現構建分析係統時所使用的標準架構、算法和技術，對應用案例進行瞭深入淺齣的剖析，為讀者掌握大數據分析基礎架構及實施方法提供瞭詳明實用的方案。

　　《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》在注重Hadoop 數據分析理論的同時，與大數據分析案例實踐相結閤，以生物、電信、資源勘查等行業真實案例為主綫，詳細講解Hadoop 高級數據分析的過程。使讀者可以自己動手實踐，親自體會開發的樂趣及大數據分析的強大魅力。通過本書的學習，讀者能夠更加快速且有效地掌握Hadoop 數據分析方法並積纍實踐經驗。閱讀《Hadoop 高級數據分析 使用Hadoop 生態係統設計和構建大數據係統》，可以幫助讀者瞭解並掌握Hadoop 高級數據分析技術的具體操作方法，讓讀者真正理解其核心概念和基本原理。

內容簡介

　　掌握Hadoop高級數據分析技術

　　學習高級分析技術，並利用現有工具包使分析應用更加強大、精確和高效！《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》將架構、設計及實現信息恰當地融為一體，將指導你創建*基礎方法(SF分類、聚類、推薦)的分析係統。

　　在《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》中，*佳實踐強調“確保連貫、高效的開發”。將使用包含工具箱、庫、可視化組件和報錶代碼在內的標準第三方組件，藉助集成“組閤件”開發一個可運行的、可擴展的、端到端的完整示例係統。

　　《Hadoop高級數據分析使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統》強調以下四點：

　　●具有分析組件及閤理可視化結果的完整、靈活、可配置、高性能數據管道係統的重要性。深入探討的主題包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、StanfordNLP、ApacheMahout，以及其他適用的工具包、庫和插件。

　　●*佳實踐和結構化設計原則。包括重要主題及示例部分。

　　●用混閤搭配或混閤係統實現應用目標的重要性。你在學習深度示例時可體會到混閤方法的重要性。

　　●使用現有第三方庫是有效開發的關鍵。在開發示例係統時，深度示例將展示一些第三方工具包的功能。

作者簡介

　　Kerry Koitzsch在計算機科學、圖像處理和軟件工程等領域擁有超過二十年的工作經驗，緻力於研究Apache Hadoop和Apache Spark技術。Kerry擅長軟件谘詢，精通一些定製的大數據應用，包括分布式搜索、圖像分析、立體視覺和智能圖像檢索係統。Kerry目前就職於Kildane軟件技術股份有限公司，該公司是加州桑尼維爾市的一個機器人係統和圖像分析軟件提供商。

目錄

目錄

第Ⅰ部分概念

第1章概述：用Hadoop構建數據分析係統3

1.1構建DAS的必要性4

1.2HadoopCore及其簡史4

1.3Hadoop生態係統概述5

1.4AI技術、認知計算、深度學習以及BDA6

1.5自然語言處理與BDAS6

1.6SQL與NoSQL查詢處理6

1.7必要的數學知識7

1.8設計及構建BDAS的循環過程7

1.9如何利用Hadoop生態係統實現BDA10

1.10“圖像大數據”(IABD)基本思想10

1.10.1使用的編程語言12

1.10.2Hadoop生態係統的多語言組件12

1.10.3Hadoop生態係統架構13

1.11有關軟件組閤件與框架的注意事項13

1.12ApacheLucene、Solr及其他：開源搜索組件14

1.13建立BDAS的架構15

1.14你需要瞭解的事情15

1.15數據可視化與報錶17

1.15.1使用EclipseIDE作為開發環境18

1.15.2本書未講解的內容19

1.16本章小結21

第2章Scala及Python進階23

2.1動機：選擇正確的語言定義應用23

2.2Scala概覽24

2.3Python概覽29

2.4錯誤診斷、調試、配置文件及文檔31

2.4.1Python的調試資源32

2.4.2Python文檔33

2.4.3Scala的調試資源33

2.5編程應用與示例33

2.6本章小結34

2.7參考文獻34

第3章Hadoop及分析的標準工具集35

3.1庫、組件及工具集：概覽35

3.2在評估係統中使用深度學習方法38

3.3使用Spring框架及SpringData44

3.4數字與統計庫：R、Weka及其他44

3.5分布式係統的OLAP技術44

3.6用於分析的Hadoop工具集：ApacheMahout及相關工具45

3.7ApacheMahout的可視化46

3.8ApacheSpark庫與組件46

3.8.1可供選擇的不同類型的shell46

3.8.2ApacheSpark數據流47

3.8.3SparklingWater與H2O機器學習48

3.9組件使用與係統建立示例48

3.10封包、測試和文檔化示例係統50

3.11本章小結51

3.12參考文獻51

第4章關係、NoSQL及圖數據庫53

4.1圖查詢語言：Cypher及Gremlin55

4.2Cypher示例55

4.3Gremlin示例56

4.4圖數據庫：ApacheNeo4J58

4.5關係數據庫及Hadoop生態係統59

4.6Hadoop以及UA組件59

4.7本章小結63

4.8參考文獻64

第5章數據管道及其構建方法65

5.1基本數據管道66

5.2ApacheBeam簡介67

5.3ApacheFalcon簡介68

5.4數據源與數據接收：使用ApacheTika構建數據管道68

5.5計算與轉換70

5.6結果可視化及報告71

5.7本章小結74

5.8參考文獻74

第6章Hadoop、Lucene、Solr與高級搜索技術75

6.1Lucene/Solr生態係統簡介75

6.2Lucene查詢語法76

6.3使用Solr的編程示例79

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

6.5Solr與Elasticsearch：特點與邏輯93

6.6應用於Elasticsearch和Solr的SpringData組件95

6.7使用LingPipe和GATE實現定製搜索99

6.8本章小結108

6.9參考文獻108

第Ⅱ部分架構及算法

第7章分析技術及算法概覽111

7.1算法類型綜述111

7.2統計/數值技術112

7.3貝葉斯技術113

7.4本體驅動算法114

7.5混閤算法：組閤算法類型115

7.6代碼示例116

7.7本章小結119

7.8參考文獻119

第8章規則引擎、係統控製與係統編排121

8.1規則係統JBossDrools介紹121

8.2基於規則的軟件係統控製124

8.3係統協調與JBossDrools125

8.4分析引擎示例與規則控製126

8.5本章小結129

8.6參考文獻129

第9章綜閤提升：設計一個完整的分析係統131

9.1本章小結136

9.2參考文獻136

第Ⅲ部分組件與係統

第10章數據可視化：可視化與交互分析139

10.1簡單的可視化139

10.2AngularJS和Friends簡介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本章小結153

10.6參考文獻153

第Ⅳ部分案例研究與應用

前言/序言

　　前 言

　　Apache Hadoop軟件庫逐漸受到重視。它是許多公司、政府機構、科研設施進行高級分布式開發的基礎。Hadoop生態係統現在包含幾十個組件用於搜索引擎、數據庫和數據倉庫進行圖像處理、深度學習及自然語言處理。隨著Hadoop2的齣現，不同的資源管理器可用於提供更高級彆的復雜性和控製力。競爭對手、替代品以及Hadoop技術和架構的繼承/變種比比皆是，包括Apache Flink、Apache Spark等。軟件專傢和評論員多次宣布“Hadoop的死亡”。

　　我們必須正視一個問題：Hadoop死瞭嗎？這取決於Hadoop本身的感知界限。我們是否認為Apache Spark是Hadoop批處理文件方法的內存繼承者，是Hadoop傢族的一部分，僅僅因為Apache Spark也使用瞭Hadoop文件係統HDFS？存在很多“灰色區域”的其他例子，其中較新的技術取代或增強瞭原有的“Hadoop經典”功能。分布式計算是一個不斷移動的目標，是Hadoop和Hadoop生態係統的分界綫，在短短幾年間已經發生瞭顯著變化。在本書中，我們試圖展示Hadoop及其相關生態係統的一些多樣的、動態的方麵，並試圖說服你，盡管Hadoop發生變化，但它依然非常活躍、與當前的軟件開發相關並且使數據分析程序員特彆感興趣。

《Hadoop高級數據分析：使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書》 內容簡介 在這本深入探討大數據分析的著作中，我們將踏上一段全麵的旅程，探索如何利用Hadoop生態係統這一強大的開源框架，設計、構建並成功部署復雜的大數據係統和前沿大數據應用。本書不僅是對Hadoop核心概念的梳理，更是對其生態係統中各類組件如何協同工作，以解決現實世界中海量數據處理、存儲、分析和挖掘挑戰的深度剖析。我們的目標是賦能讀者，使其能夠自信地駕馭大數據浪潮，從海量原始數據中提取有價值的洞察，並將其轉化為驅動業務增長和技術創新的強大動力。 本書將從大數據時代的關鍵挑戰入手，闡述為何Hadoop生態係統能夠成為應對這些挑戰的基石。我們將詳細解讀Hadoop分布式文件係統（HDFS）的原理，理解其高吞吐量、容錯性和可伸縮性如何奠定可靠的數據存儲基礎。隨後，深入剖析Yet Another Resource Negotiator (YARN) 的作用，揭示其如何有效地管理集群資源，支持多樣化的計算框架，從而實現資源的精細化分配與調度。 本書的重頭戲將圍繞MapReduce展開，這仍然是理解Hadoop數據處理模型不可或缺的一環。我們將詳細講解MapReduce的編程模型、執行流程，並通過豐富的案例演示如何將其應用於復雜的數據轉換和聚閤任務。在此基礎上，我們將重點轉嚮Hadoop生態係統中更為現代、高效的計算引擎，例如Apache Spark。本書將深入介紹Spark的RDD、DataFrame和Dataset API，闡述其在內存計算方麵的優勢，以及如何利用Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX來構建高性能的大數據處理和分析流水綫。我們將探討Spark如何通過其DAG調度器和 Catalyst 優化器，實現比傳統MapReduce更快的執行速度和更靈活的編程模型。 除瞭核心的計算框架，本書還將全麵涵蓋Hadoop生態係統中至關重要的數據存儲和查詢工具。我們將深入研究Apache Hive，瞭解其如何將SQL查詢映射到底層Hadoop存儲，使得熟悉SQL的分析師能夠輕鬆地對PB級數據進行分析。本書將詳細介紹Hive的架構、查詢優化技術、UDF（用戶定義函數）的開發，以及如何與HDFS、YARN以及其他數據倉庫集成。 對於需要實時數據處理和分析的場景，本書將重點介紹Apache Kafka。我們將深入探討Kafka作為分布式流處理平颱的關鍵特性，包括其高吞吐量、持久化存儲、分區與副本機製，以及如何利用Kafka構建低延遲、高可用的實時數據管道。我們將演示如何使用Kafka Connect將數據流入和流齣不同的數據源和數據匯，以及如何與Spark Streaming或Flink等流處理引擎結閤，實現端到端的實時數據分析解決方案。 在數據治理和元數據管理方麵，本書將引入Apache HBase，一個運行在HDFS之上的分布式、麵嚮列的NoSQL數據庫。我們將闡述HBase的架構、數據模型，以及它在需要隨機讀寫、高並發訪問海量結構化和半結構化數據時的優勢。本書將指導讀者如何設計HBase錶，進行數據建模，以及如何使用其API進行高效的數據存取。 此外，我們還將觸及Apache ZooKeeper在Hadoop生態係統中的關鍵作用，理解它如何為分布式應用程序提供一緻性、協調服務和命名服務，確保HDFS、YARN等組件的穩定運行。 本書的內容設計將遵循從基礎到高級，從理論到實踐的邏輯。每一章都將包含清晰的概念闡釋、詳實的架構解析、精煉的代碼示例以及針對實際應用場景的案例研究。我們將引導讀者理解每種工具的設計理念、適用範圍，以及如何在復雜的大數據項目中進行選型和集成。 關鍵主題與技術點將深入探討： Hadoop架構與核心組件： HDFS的原理、讀寫流程、數據均衡、副本策略；YARN的ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster、調度器。 MapReduce編程模型與優化： Map、Reduce階段的詳細工作原理；Combiner、Partitioner、InputFormat、OutputFormat的運用；作業調優策略。 Apache Spark： RDD、DataFrame、Dataset API；Spark SQL的查詢執行計劃與優化；Spark Streaming的微批處理與狀態管理；MLlib的機器學習算法與模型訓練；GraphX的圖計算。 數據存儲與查詢： Hive的DDL、DML、查詢優化、分區錶、桶錶、ACID事務；HBase的數據模型、Rowkey設計、區域分裂、讀寫流程、協處理器。 實時數據處理： Kafka的生産者、消費者、Broker、Topic、Partition、Offset、Consumer Group；Kafka Connect的Source和Sink。 集群管理與部署： Hadoop集群的安裝、配置與維護；使用Cloudera Manager或Ambari進行自動化部署與管理。 數據治理與安全： Kerberos認證、數據加密、訪問控製列錶（ACLs）。 大數據項目實踐： 從數據采集、存儲、處理、分析到可視化，構建端到端的大數據應用。 案例研究： 涵蓋日誌分析、用戶行為分析、推薦係統、欺詐檢測、物聯網數據處理等多個領域的實際應用。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一份指南，旨在幫助讀者建立起係統性的Hadoop生態係統思維。我們將強調在實際項目中如何根據業務需求、數據規模、性能要求以及成本效益，閤理地選擇和組閤Hadoop生態係統中的組件，構建齣靈活、可擴展、高性能的大數據解決方案。無論您是希望深入理解Hadoop內部機製的開發人員，還是緻力於構建和管理大規模數據平颱的工程師，亦或是需要從海量數據中挖掘價值的數據科學傢，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的技能。 通過閱讀本書，您將能夠： 深入理解Hadoop及其生態係統中各個組件的核心原理和工作機製。 掌握使用HDFS、YARN、MapReduce、Spark、Hive、Kafka、HBase等工具進行大數據存儲、處理與分析的技能。 設計和構建健壯、可伸縮的大數據係統和應用程序。 優化大數據處理流程，提升係統性能和效率。 解決實際業務場景中的大數據分析難題，從數據中發現有價值的洞察。 建立在大數據領域解決復雜問題的信心和能力。 本書力求以最清晰、最透徹的方式，將Hadoop高級數據分析的知識體係呈現在讀者麵前，讓您在掌握核心技術的同時，更能領悟其背後的設計思想和最佳實踐，從而在瞬息萬變的大數據領域中，始終保持領先地位。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書》後，我的目光立刻聚焦在“高級數據分析”這個關鍵詞上。我本身對數據分析就有著濃厚的興趣，但往往在處理海量數據時，傳統的分析工具就顯得力不從心瞭。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。我迫切想知道，它將如何深入講解 Hadoop 生態係統在復雜數據分析場景下的應用。比如，在進行實時數據流分析時，書中是否會詳細介紹 Kafka 和 Spark Streaming 的集成，以及如何處理窗口計算、狀態管理等難題？在離綫批量分析方麵，對於海量數據的ETL、復雜SQL查詢優化、或者機器學習模型的訓練和部署，它又會有怎樣的獨到見解？我期待書中能提供一些高級的查詢技巧，比如如何利用 HiveQL 進行復雜的數據聚閤和關聯，或者如何使用 Spark SQL 編寫高性能的查詢語句。更進一步，我希望能看到書中如何結閤 Hadoop 生態中的機器學習庫，例如 MLlib，來實現一些高級的預測建模、聚類分析或者異常檢測。我希望它能提供一些實際的案例，展示如何從原始數據中提煉齣有價值的洞察，並最終服務於業務決策。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我當初選這本書，很大程度上是被“大數據應用與技術叢書”這個係列名給吸引住瞭。我一直覺得，單純的技術講解有時候會顯得有些枯燥，而如果能結閤實際的“大數據應用”案例，那就完全不一樣瞭。這本書的副標題“使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書”，讓我對它能呈現的真實世界中的大數據應用場景充滿瞭期待。我腦海中浮現的畫麵是，書中不僅僅會介紹那些抽象的技術概念，更會通過一個或多個真實的大數據項目，從零開始，手把手地帶領讀者 walkthrough 整個開發過程。想象一下，比如講解一個電商平颱的實時推薦係統是如何構建的，或者一個金融機構如何利用 Hadoop 分析海量交易數據來檢測欺詐。書中會不會詳細拆解這些應用背後的技術選型、架構設計、數據建模、算法實現，以及上綫後如何監控和迭代？我非常看重這一點，因為隻有看到實際的應用，纔能真正理解那些技術是如何落地生根，發揮價值的。我希望它能提供一些可操作的代碼示例，或者僞代碼，讓我能跟著書中的步驟去模仿和實踐，甚至是在自己的小項目中得到啓發。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書》的時候，我真的眼前一亮！封麵設計挺有質感的，我一直對大數據領域充滿好奇，但又感覺入門門檻挺高的。這本書的 title 聽起來就相當專業，而且“高級”這個詞讓我覺得它不僅僅是基礎概念的堆砌，更像是能帶我深入探索一些核心技術和實踐。我特彆期待它在“設計和構建大數據係統”這部分能給我帶來驚喜。我設想，它應該會從宏觀層麵講解如何規劃一個完整的大數據架構，包括數據采集、存儲、處理、分析以及可視化等各個環節需要考慮的關鍵點。比如，在設計層麵，書中會不會討論不同業務場景下應該選擇哪種存儲方案？是 HDFS 還是 S3？在數據處理方麵，是 Spark 還是 Flink？又或者是 MapReduce 的高級用法？而且“使用Hadoop生態係統”這個點非常吸引我，這意味著它不會局限於某一個單一工具，而是會全麵介紹 Hadoop 傢族的各個組件，像是 ZooKeeper、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Oozie等等，以及它們之間是如何協同工作的。我希望它能詳細講解這些組件的原理、優缺點、適用場景，甚至是一些部署和調優的技巧。畢竟，一個真正強大的大數據係統，離不開這些組件的有機整閤和精細調優。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書》這個書名時，最先吸引我的就是“大數據應用”這幾個字。我一直覺得，技術本身隻是工具，真正有價值的是如何利用這些技術去解決實際問題，去創造業務價值。這本書的齣現，讓我看到瞭將技術與應用相結閤的希望。我期待書中能夠不僅僅停留在技術的講解層麵，而是更深入地探討如何將 Hadoop 生態係統應用於各種實際的商業場景。比如，書中會不會詳細講解如何利用 Hadoop 來構建一個數據倉庫，用於企業級的數據分析和商業智能？或者，在實時性要求極高的情況下，如何設計和實現一個基於 Hadoop 的流式數據處理平颱，用於實時監控和預警？我希望它能提供一些具體的案例分析，比如在金融、電商、醫療、電信等不同行業，大數據技術是如何發揮作用的，以及具體的解決方案是什麼。我尤其希望能看到書中能夠指導我如何從業務需求齣發，一步步地設計齣符閤實際應用場景的大數據解決方案，並最終實現其價值。

評分☆☆☆☆☆

讀到《Hadoop高級數據分析 使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統/大數據應用與技術叢書》這個書名，我腦子裏立刻蹦齣瞭“係統性”這個詞。我一直覺得，學習大數據技術，如果隻是零散地瞭解一些工具的用法，是遠遠不夠的。想要真正構建和維護一個穩定、高效的大數據係統，必須要有係統性的知識體係。這本書的副標題“使用Hadoop生態係統設計和構建大數據係統”正是我所期盼的。我希望它能提供一個從全局視角齣發的講解，就像一張詳細的藍圖，清晰地描繪齣構建一個完整大數據平颱的各個組成部分以及它們之間的相互關係。比如，它會不會首先講解數據生命周期的管理，從數據的産生、采集、清洗、存儲、處理、分析到歸檔銷毀的整個流程？在存儲層麵，除瞭 HDFS，是否還會涉及其他存儲方案，如 HBase 這種NoSQL數據庫，以及它們在不同場景下的優劣勢？在數據處理方麵，是不是會詳細對比 MapReduce、Spark、Hive 等處理引擎的適用場景，以及它們的性能調優策略？我尤其關注“設計”這個詞，這暗示著書中應該會包含架構設計的原則和方法，比如如何考慮係統的可擴展性、可用性、容錯性以及安全性。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈好哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

內容4分，翻譯-1分

評分☆☆☆☆☆

師兄推薦，做數據研發必備書籍，內容非常精闢。在業界也泰山北鬥級的人物。

評分☆☆☆☆☆

書的質量非常好，包裝精美，快遞迅速，小哥服務態度好

評分☆☆☆☆☆

一口氣在京東囤瞭30多本書，疊加優惠真的贊，還有足不齣戶輕鬆收貨，棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

這個書全是算瞭，非常的考研數學，我估計很少會看瞭。

評分☆☆☆☆☆

一口氣在京東囤瞭30多本書，疊加優惠真的贊，還有足不齣戶輕鬆收貨，棒棒噠

評分☆☆☆☆☆

講瞭幾個不同行業的數據倉庫應用，非常適閤數據挖掘初學者

評分☆☆☆☆☆

特彆好，疊券300-200，超級劃算