Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Tom White著 王海，华东，刘喻，吕粤海 译 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据分析
• 分布式存储
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 集群
• 数据处理
• 云计算

店铺： 兰兴达图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465133

商品编码：13485936023

开本：16

出版时间：2017-07-01

页数：1

字数：1

内容简介

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。
本书是一本、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。

《海量数据处理与智能洞察：构建现代数据驱动的业务》 在当今信息爆炸的时代，数据的规模、多样性和速度以前所未有地增长，这为企业带来了巨大的机遇，也带来了严峻的挑战。如何有效地采集、存储、处理和分析海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，并将其转化为切实的业务优势，已经成为决定企业未来成败的关键。本书《海量数据处理与智能洞察：构建现代数据驱动的业务》正是为了应对这一时代需求而生，旨在为读者提供一套系统、全面且实用的解决方案，帮助企业从容应对大数据带来的挑战，把握数据驱动的未来。 本书聚焦于构建强大的数据处理基础设施，并在此基础上实现深度的数据洞察和智能应用。 我们将首先深入探讨现代数据处理的核心概念和技术演进，理解大数据为何如此重要，以及当前主流的数据处理范式。本书将带领读者穿越传统数据仓库的局限，走进弹性、可扩展的分布式数据处理时代。 第一部分：奠定坚实的数据基础设施 在开始海量数据的处理之前，拥有一个稳定、高效、可扩展的数据存储与管理系统至关重要。本书将详细阐述构建此类基础设施的关键要素。 分布式存储的基石： 我们将深入剖析分布式文件系统的设计原理和核心组件。这包括但不限于理解数据如何被分割、在集群中如何分布、如何保证数据的容错性和高可用性。读者将了解不同分布式存储方案的优势与劣势，以及它们在不同应用场景下的适用性。本书将侧重于那些能够处理PB级别甚至EB级别数据的系统，强调其在吞吐量、延迟和可扩展性方面的关键指标。我们将探讨数据副本策略、一致性模型以及如何通过节点间的协同工作来保证数据的安全与可用。 数据治理与生命周期管理： 数据的价值体现在其准确性、一致性和可访问性。本书将引导读者理解数据治理的重要性，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护。我们将讨论如何建立完善的数据生命周期管理策略，从数据的采集、存储、处理、分析到归档和销毁，每一个环节都至关重要。读者将学习如何识别和解决数据质量问题，如何建立统一的数据字典和数据血缘追踪体系，以及如何在数据共享和使用过程中遵循严格的安全和隐私规范，这对于符合日益严格的法规要求至关重要。 数据湖与数据仓库的演进： 传统的数据仓库虽然在结构化数据分析方面表现出色，但在面对半结构化和非结构化数据时显得力不从心。本书将详细介绍数据湖的概念，理解其如何作为统一的数据存储库，容纳来自各种来源的原始数据，并为后续的探索性分析和机器学习提供基础。我们也将探讨数据湖与数据仓库的融合趋势，例如湖仓一体（Lakehouse）架构，如何结合两者的优势，提供更灵活、更具成本效益的数据管理和分析能力。 第二部分：掌握高效的数据处理技术 数据基础设施搭建完成后，如何快速、高效地处理海量数据是关键。本部分将聚焦于主流的分布式数据处理框架和技术。 批处理的强大能力： 对于周期性、大规模的数据处理任务，批处理框架是不可或缺的。本书将深入讲解业界领先的批处理引擎，阐述其MapReduce模型的工作原理，以及如何通过优化作业提交、资源调度和数据序列化来提升处理效率。读者将学习如何设计高效的MapReduce作业，如何利用中间结果的缓存来减少I/O开销，以及如何处理失败的任务和数据倾斜问题。我们将重点分析其在ETL（Extract, Transform, Load）、数据聚合、日志分析等场景下的应用。 流处理的实时响应： 在许多业务场景中，实时获取数据并进行分析至关重要，例如欺诈检测、实时推荐、物联网数据监控等。本书将深入探讨流处理框架的架构和核心概念，理解事件驱动模型，以及如何处理有界和无界数据流。我们将分析不同流处理引擎在容错性、一致性、吞吐量和延迟方面的权衡，并指导读者如何构建低延迟、高吞吐量的实时数据处理管道。重点将放在如何处理乱序事件、如何实现精确一次语义以及如何与批处理框架协同工作。 SQL on Hadoop/Data Lake 的便捷性： 许多数据分析师和业务人员习惯于使用SQL进行数据查询和分析。本书将介绍如何将SQL的能力扩展到分布式存储系统上。读者将学习如何利用各种SQL查询引擎，对存储在分布式文件系统或数据湖中的数据进行即席查询和交互式分析，而无需编写复杂的代码。我们将分析不同SQL查询引擎的执行计划优化、谓词下推、列式存储优化等技术，以及如何选择最适合特定工作负载的引擎。 第三部分：挖掘数据中的智能洞察 数据本身并不能直接产生价值，关键在于如何从数据中提取有意义的洞察，并将其转化为可操作的建议。本部分将聚焦于数据分析、机器学习和可视化技术。 探索性数据分析（EDA）与特征工程： 在进行建模之前，深入理解数据的分布、模式和关联性是必不可少的。本书将引导读者掌握探索性数据分析的技巧，包括数据可视化、统计摘要、关联分析等。同时，我们将详细讲解特征工程的重要性，如何从原始数据中提取、转换和选择有用的特征，以提升后续机器学习模型的性能。我们将介绍各种常用的特征工程技术，如缺失值填充、异常值处理、类别特征编码、数值特征缩放等。 机器学习模型的构建与应用： 机器学习是大数据分析的核心驱动力之一。本书将介绍主流的机器学习算法，涵盖监督学习（回归、分类）、无监督学习（聚类、降维）和强化学习等。读者将学习如何选择合适的模型，如何进行模型训练、评估和调优，以及如何将其部署到生产环境中。我们将深入讲解模型的原理、优缺点以及在不同业务场景下的应用案例，例如客户流失预测、信用评分、推荐系统、图像识别等。 数据可视化与故事讲述： 有效的数据可视化能够帮助人们更直观地理解复杂的数据信息，并从中发现趋势和异常。本书将介绍各种数据可视化技术和工具，包括图表类型选择、仪表盘设计、交互式可视化等。我们将强调如何通过可视化来讲述数据故事，将分析结果清晰地传达给非技术人员，从而驱动业务决策。 第四部分：构建现代数据驱动的业务 在前几部分的基础上，本书将进一步探讨如何将数据处理和分析能力融入到企业的业务流程中，构建真正的数据驱动型组织。 数据平台的架构设计： 构建一个端到端的数据平台需要考虑多个组件的协同工作。本书将提供多种数据平台架构的参考模型，包括数据仓库、数据湖、实时数据管道、数据服务层等。读者将学习如何根据业务需求选择合适的架构，并考虑其可扩展性、容错性、安全性和成本效益。 数据在业务流程中的集成： 数据洞察最终需要落地到业务实践中。本书将探讨如何将数据分析结果集成到营销、销售、产品开发、运营等各个业务流程中，实现自动化决策和个性化服务。我们将分享如何利用A/B测试来验证数据驱动的改进，以及如何建立持续的数据反馈循环来不断优化业务表现。 数据驱动的组织文化建设： 技术和工具的引入只是第一步，更重要的是培养数据驱动的组织文化。本书将探讨如何提升员工的数据素养，鼓励数据驱动的决策，打破数据孤岛，以及建立跨部门的数据协作机制。我们将分享成功转型为数据驱动型企业的案例，并提供实践建议。 未来趋势与挑战： 本书还将展望大数据领域未来的发展趋势，例如人工智能与大数据的深度融合、边缘计算、联邦学习、图数据库的应用等，以及在数据安全、隐私保护、人才培养等方面面临的挑战。 《海量数据处理与智能洞察：构建现代数据驱动的业务》不仅仅是一本技术手册，更是一份构建未来数据驱动业务的战略指南。通过系统学习本书的内容，读者将能够建立起坚实的数据处理基础，掌握高效的数据分析工具，并最终将数据转化为驱动业务增长和创新的强大引擎。无论您是数据工程师、数据科学家、业务分析师，还是希望引领企业数字化转型的管理者，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的数据工程师，我一直在关注大数据技术的最新进展，而《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》的出现，无疑为我带来了一场知识的盛宴。这本书在原有基础上进行了全面的更新，加入了许多针对新版本Hadoop及其生态系统的技术解读。我尤其看重它在数据分析方法上的探讨，不仅仅是停留在Hadoop平台本身，而是延伸到了如何利用Hadoop进行高效的数据挖掘和分析。书中对Spark等新兴技术的介绍，以及它们与Hadoop的整合方式，让我对未来的大数据处理方向有了更清晰的认识。它的理论深度与实践指导并重，既有严谨的技术原理阐述，又有丰富的案例分析和代码示例，能够帮助我快速将所学知识应用于实际工作中。这本书无疑是我在复杂大数据环境中进行决策和优化的重要参考，它让我能够更好地理解和驾驭这个快速发展的大数据时代。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术充满好奇心的学生，之前一直对大数据领域充满了向往，但又不知道从何入手。《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》这本书，就像一本为我量身定制的入门指南。它没有一开始就抛出大量晦涩难懂的概念，而是循序渐进地引导我了解Hadoop的起源、发展和核心思想。从HDFS的分布式文件系统设计，到MapReduce的并行计算模型，再到YARN的资源调度，每一个概念都被拆解得非常细致。书中大量的图示和流程图，极大地帮助我理解了这些抽象的概念。而且，它还提供了一些简单的动手实践示例，让我能够亲手搭建一个简单的Hadoop环境，感受大数据的魅力。这本书让我觉得，大数据并非遥不可及，而是可以通过学习和实践来掌握的一项重要技能。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够深入理解Hadoop生态系统背后原理的书籍，而《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》恰恰满足了我的需求。这本书的深度和广度都令人惊叹，它不仅仅局限于HDFS和MapReduce这些基础概念，而是进一步探讨了YARN的资源管理机制，以及Hive、HBase、Spark等一系列重要组件的集成和应用。作者在解释这些复杂的技术时，逻辑清晰，条理分明，即使是一些非常晦涩的概念，也能被讲解得浅显易懂。我特别喜欢它对MapReduce编程模型的详细剖析，它让我理解了分布式计算的思维方式，以及如何设计高效的Map和Reduce任务。此外，书中还包含了很多关于集群调优和故障排查的章节，这对于实际生产环境中的应用至关重要。阅读这本书的过程，就像在进行一次深入的田野调查，让我对Hadoop的每一个组成部分都有了更透彻的认识，也为我后续学习更高级的大数据技术打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

在接触《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》之前，我对“大数据”的理解停留在“数据量大”这个层面，对于背后的技术和应用场景知之甚少。这本书彻底颠覆了我的认知，它以一种非常系统和全面的方式，为我展现了一个丰富的大数据处理图景。它不仅仅是关于Hadoop，更是一个生态系统的介绍，包括了数据存储、数据处理、数据分析等各个环节。我被书中关于数据存储的分布式原理深深吸引，理解了数据如何在集群中被拆分、复制和管理，从而实现高可用性和容错性。在数据分析方面，它则让我看到了Hadoop如何赋能各种复杂的分析任务，从简单的统计到复杂的机器学习。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起一个完整的知识体系，将分散的知识点串联起来，形成对大数据处理的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）》对我来说，简直就是打开了一个新世界的大门。我之前对大数据这个概念总是有点模糊，只知道它很重要，但具体怎么处理、怎么存储，完全没有概念。这本书就像一位经验丰富的向导，一点点地把我从门外引进了大数据处理的核心。它不仅仅是理论的堆砌，而是通过大量实际的例子，一步步教你如何搭建Hadoop集群，如何配置各种组件，如何进行数据导入和导出。最让我印象深刻的是，它并没有把Hadoop想象成一个高不可攀的黑箱，而是详细拆解了HDFS、MapReduce、YARN这些核心组件的工作原理。尤其是HDFS的分布式存储机制，让我茅塞顿开，明白了为什么大数据能被如此高效地管理。而且，这本书在讲解的过程中，还穿插了很多实用的技巧和最佳实践，这对于我们这些初学者来说，简直是无价之宝。它让我少走了很多弯路，也让我对大数据技术产生了浓厚的兴趣，真的非常感谢作者的悉心编撰。