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[美] 汤姆·怀特（TomWhite）著王海，华东 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465133

商品编码：13679554820

开本：B5

出版时间：2017-07-01

页数：705

字数：594000

作  者:(美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 定  价:148 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:705 装  帧:平装 ISBN:9787302465133

本书结合理论和实践，由浅入深，全面介绍了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，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，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)。本书是一本专业、全面的Ha等

●第Ⅰ部分? Hadoop基础知识
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●第Ⅰ章? 初识Hadoop 3
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●1.1? 数据！数据！ 3
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●1.2? 数据的存储与分析 5
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●1.3? 查询所有数据 6
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●1.4? 不仅仅是批处理 7
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●1.5? 相较于其他系统的优势 8
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●1.5.1? 关系型数据库管理系统 8
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●1.5.2? 网格计算 10
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●1.5.3? 志愿计算 11
●
●部分目录

内容简介

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了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)和开源项目等 (美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 Tom White是很杰出的Hadoop专家之一。自2007年2月以来，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache软件基金会的成员。Tom是Cloudera的软件工程师，他是Cloudera的首批员工，对Apache和Cloudera做出了举足轻重的贡献。在此之前，他是一名独立的Hadoop顾问，帮助公司搭建、使用和扩展Hadoop。他是很多行业大会的专题演讲人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英国剑桥大学获得数学学士学位，在利兹大学获得科学哲学硕士学位。他目前与家人居住在威尔士。<等

大数据基石的演进：从Hadoop 1.0到Hadoop 3.x的深度探索 在信息爆炸的时代，数据的规模、多样性和速度以前所未有的方式增长。如何有效地存储、处理和分析这些海量数据，成为了每一个企业和组织面临的核心挑战。Hadoop，作为大数据处理的基石，经历了多次迭代和演进，其核心组件和生态系统也在不断完善和壮大。本书将带您深入了解Hadoop从早期版本到如今成熟稳定的3.x版本的演变历程，聚焦于那些真正驱动技术进步和实际应用的变革与改进，为您提供一套全面、深入且极具实践价值的学习指南。 回溯源头：Hadoop 1.0的辉煌与局限 要理解Hadoop的今天，就不能不回顾它的过去。Hadoop 1.0，由Doug Cutting创建，其核心思想源于Google的GFS和MapReduce论文，旨在提供一个能够处理PB级数据的分布式计算框架。在这个阶段，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce是两大支柱。HDFS的设计理念是“一次写入，多次读取”，通过将大文件分割成块（block）并分布在集群中的多个节点上，实现了高吞吐量和容错性。NameNode作为元数据管理节点，负责存储和管理文件系统的命名空间和块位置信息，而DataNode则负责存储实际的数据块。MapReduce则是一个编程模型，允许开发者以简单的方式编写大规模并行数据处理程序。它将复杂的计算任务分解为Map和Reduce两个阶段，分别在集群中并行执行，最终汇集结果。 然而，Hadoop 1.0也存在着一些显著的局限性。首先，MapReduce模型在处理迭代式计算、实时流处理以及机器学习等场景时显得效率低下，因为它要求将中间结果写回磁盘，增加了I/O开销。其次，HDFS的NameNode是单点，一旦发生故障，整个集群将无法访问，这成为一个潜在的瓶颈和单点故障。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）尚未出现，资源管理和作业调度能力相对有限，无法有效地支持除MapReduce之外的其他计算框架。这些局限性促使了Hadoop社区的不断探索和创新，为Hadoop 2.0及后续版本的诞生奠定了基础。 迈向成熟：Hadoop 2.0的架构革新与YARN的崛起 Hadoop 2.0的出现标志着Hadoop架构的一次重大飞跃，最核心的变革在于引入了YARN。YARN被誉为Hadoop 2.0的“心脏”，它将MapReduce中的资源管理和作业调度功能剥离出来，形成了一个通用的集群资源管理系统。YARN的出现极大地提高了集群的利用率和灵活性，使得Hadoop不再局限于MapReduce一种计算框架。 YARN由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 四个关键组件构成。ResourceManager 负责整个集群的资源分配和调度，它包含一个 Scheduler（调度器）和一个 ResourceManager Core（核心管理器）。NodeManager 运行在每个工作节点上，负责监控节点资源，并接收 ResourceManager 的指令来启动和管理 Container（容器）。ApplicationMaster 是每个应用程序的特有调度器，它向 ResourceManager 申请资源，并在获得资源后，向 NodeManager 发送指令来启动和管理应用程序的各个任务。Container 则是一个资源抽象，代表着特定节点上的CPU、内存等计算资源。 YARN的引入不仅使得Hadoop能够运行Spark、Storm、Tez等多种计算框架，还为Hadoop带来了更强的容错性和可扩展性。在HDFS方面，Hadoop 2.0引入了NameNode的高可用（HA）机制，通过Active/Standby的NameNode部署，大大降低了单点故障的风险。同时，HDFS Federation的出现，允许集群拥有多个独立的NameNode，从而打破了单个NameNode对集群规模的限制，实现了更高级别的扩展性。 拥抱未来：Hadoop 3.x的持续优化与新特性 Hadoop 3.x 是在 Hadoop 2.x 基础上进行的又一次重要升级，它在稳定性和性能上进行了大量的优化，并引入了一些令人振奋的新特性，进一步巩固了Hadoop在大数据领域的地位。 1. HDFS 的增强： 纠删码 (Erasure Coding): 这是 HDFS 3.x 最显著的改进之一。相较于传统的机架感知复制（Replication），纠删码能够以更低的存储开销提供同等的甚至更高的持久性。例如，以 6 + 3 的纠删码策略为例，您只需要存储原始数据的 1.5 倍空间（6份数据 + 3份校验），就能容忍最多 3 个节点故障。而传统的 3 副本策略则需要 3 倍的空间。这对于成本敏感的大规模存储场景来说，具有极大的吸引力。本书将深入剖析纠删码的工作原理，包括其编码、解码过程，以及在 HDFS 中如何集成和使用。 NameNode 内存压力缓解 (NameNode Memory Pressure Relief): 随着集群规模的增长，NameNode 的内存占用也日益增加，这可能导致性能问题甚至服务中断。HDFS 3.x 引入了多种机制来缓解 NameNode 的内存压力，例如通过优化元数据存储结构、实现增量持久化等，确保 NameNode 在处理海量文件时依然保持高效和稳定。 Portable Operating System Interface (POSIX) ACLs 的增强: HDFS 3.x 进一步增强了对 POSIX ACLs 的支持，为 HDFS 提供了更精细、更灵活的访问控制能力，满足了企业在安全合规方面的严格要求。 2. YARN 的优化： 多集群支持 (Multi-cluster Support): YARN 3.x 增强了对跨多个 Hadoop 集群进行资源管理的outen，为企业构建更加复杂和分布式的计算架构提供了支持。 支持 GPU 和 FPGA 等异构硬件: 随着 AI 和高性能计算的兴起，YARN 3.x 开始逐步支持 GPU、FPGA 等异构硬件资源的管理和调度，为运行更广泛的计算任务提供了可能。 更好的资源隔离与调度: YARN 3.x 在资源隔离和调度策略上进行了进一步的优化，例如支持共享内存、 NUMA 感知等，从而提高资源利用率并减少任务之间的干扰。 ApplicationTimelineService 的增强: ApplicationTimelineService 是 YARN 用于收集和查询应用程序运行历史信息的重要组件。HDFS 3.x 对其进行了增强，提供了更全面、更易于查询的应用程序运行数据，为性能分析和故障排查提供了有力支持。 3. MapReduce 的持续改进： 尽管 Spark 等新的计算框架已经崛起，但 MapReduce 依然是 Hadoop 生态系统中重要的组成部分，尤其是在处理离线批量数据方面。Hadoop 3.x 在 MapReduce 引擎本身也进行了一些优化，例如改进了 Shuffle 阶段的性能，提升了部分算子的执行效率，并增加了对新数据格式的支持。 4. 生态系统的联动与发展： Hadoop 的真正威力在于其庞大的生态系统。本书不仅仅关注 Hadoop 的核心组件，还将深入探讨与之紧密相关的其他关键技术，例如： Hive: 声明式 SQL 查询引擎，让用户能够以 SQL 的方式查询存储在 HDFS 中的数据。我们将探讨 Hive 在 HDFS 3.x 和 YARN 上的优化使用，以及其最新的版本特性。 HBase: 分布式、面向列的 NoSQL 数据库，为实时、随机读写大表提供了强大的支持。我们将深入了解 HBase 如何与 HDFS 和 YARN 协同工作，以及其在不同场景下的应用。 Spark: 内存计算框架，以其卓越的性能和灵活性，已成为大数据处理和机器学习的首选。我们将详细介绍 Spark 如何在 YARN 上高效运行，以及其与 HDFS 的集成优势。 ZooKeeper: 分布式协调服务，在 Hadoop 集群中扮演着至关重要的角色，用于 NameNode HA、YARN ResourceManager HA 等。 Kafka: 分布式流处理平台，为实时数据摄入和处理提供了强大的能力。 本书将从理论到实践，由浅入深地讲解这些组件的原理、配置、调优以及实际应用案例。我们不仅会介绍它们的安装部署，还会分享如何在实际生产环境中解决遇到的常见问题，并提供行之有效的调优策略。 内容亮点与学习路径： 本书内容将围绕以下几个核心方面展开： Hadoop 架构的演进脉络: 清晰梳理 Hadoop 1.0、2.0、3.x 各个版本的核心特性和技术变迁，帮助读者理解 Hadoop 技术栈的成长逻辑。 HDFS 深入解析: 全面讲解 HDFS 的设计原理、存储机制、元数据管理、块分布、容错机制，以及 HDFS 3.x 中的纠删码、NameNode HA 等高级特性。 YARN 资源管理机制: 深入理解 YARN 的架构、组件、资源调度策略，以及如何利用 YARN 支持多种计算框架，实现集群资源的最大化利用。 MapReduce 编程模型与优化: 回顾 MapReduce 的基本原理，并重点介绍 Hadoop 3.x 中对 MapReduce 的性能优化和新特性。 Hadoop 生态系统详解: 详细介绍 Hive、HBase、Spark、ZooKeeper、Kafka 等关键组件的原理、配置、使用方法和最佳实践。 集群部署与配置: 提供详细的 Hadoop 集群部署指南，涵盖单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式的配置步骤，以及 YARN、HDFS 等组件的详细配置项讲解。 性能调优与故障排查: 聚焦于 Hadoop 集群在实际生产环境中可能遇到的性能瓶颈和常见故障，提供行之有效的调优方法和故障排查思路。 实际应用案例分析: 通过具体的案例，展示 Hadoop 如何在不同行业和场景下解决实际问题，例如数据仓库建设、实时数据分析、机器学习平台搭建等。 本书旨在为大数据从业者、架构师、运维工程师以及对大数据技术感兴趣的学习者提供一份全面、深入的学习资源。无论您是初次接触 Hadoop，还是希望深化对 Hadoop 3.x 及其生态系统的理解，本书都将是您不可或缺的助手。我们将用清晰的语言、翔实的示例和实用的技巧，引领您掌握大数据基石的精髓，驾驭海量数据，释放数据价值。

评分☆☆☆☆☆

对于一个资深的开发者或系统管理员来说，这本书的价值在于它对“为什么”的深入探讨，而不仅仅是“怎么做”。很多入门书籍会着重讲解API的语法和基本命令，但这本书的关注点更多地放在了设计哲学和底层权衡上。例如，在讨论分布式文件系统的设计时，它花了相当大的篇幅去解释为什么选择高冗余而非高性能的存储策略，这背后涉及到成本控制、数据可靠性与可用性的博弈。当我读到关于容错机制时，作者详细分析了“故障检测”和“故障恢复”这两个环节的设计难度和优化空间，这促使我重新审视自己过去对系统稳定性的肤浅理解。它教我的不是如何写出一段能跑起来的代码，而是如何设计一个在面对不可预测的硬件和网络错误时，依然能保持健壮性和一致性的复杂系统，这才是真正有价值的工程智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书在实战操作和案例分析部分的深度和广度，完全超出了我对其作为“权威指南”的初始预期。它不仅仅停留在理论的介绍上，而是真正深入到了生产环境中可能遇到的各种“坑”里。例如，关于Hive的查询优化那一章，它没有仅仅讨论基本的SELECT语句优化，而是深入探讨了MapJoin与ReduceJoin的选择时机、Bucketizing的作用，甚至包括了存储格式（如ORC/Parquet）对查询性能的细微影响。我尤其对其中关于YARN资源隔离和队列管理的章节印象深刻，它直接给出了在企业级集群中如何平衡不同用户组资源需求的具体参数配置建议，而不是空泛的“要合理分配资源”这种话术。这种贴近生产环境的细节处理，让我感觉自己不是在读一本学术教材，而是在跟一位经验丰富的架构师进行深度的一对一辅导，很多我在实际部署中遇到的性能瓶颈，都能在这本书里找到对应的解决思路和优化方向。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏的是作者在讲解复杂分布式系统原理时所采用的类比和图示方法，这简直是“化繁为简”的教科书级别示范。举个例子，在解释MapReduce的执行流程时，作者并没有直接堆砌复杂的API调用链，而是用了一个非常生动的“流水线工厂”模型来比喻数据如何被分解、处理、然后合并的。我过去在阅读其他资料时，常常被“Mapper输出”和“Reducer输入”之间的概念转换卡住，但这本书中的流程图配合文字解释，使得数据流向一目了然。更进一步，当涉及到Zookeeper在集群协调中的作用时，书中详尽地剖析了“羊群效应”和“领导者选举”的机制，甚至配上了详细的状态转换图，这比单纯背诵几个术语要有效得多。我感觉作者一定是花费了大量精力去体会初学者的困惑点，然后精准地在那些难点处设置了“知识拐杖”，使得技术理解不再是生硬的记忆，而是一种逐步建立起来的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和纸质印刷质量给我留下了非常深刻的印象。首先，那种略带磨砂质感的封面摸上去手感极佳，不是那种廉价光滑的纸张，而是透着一股“硬核”技术书籍应有的厚重感。内页的排版也值得称赞，字体选择清晰易读，行距和段落间距处理得恰到好处，即使是长时间阅读那些密密麻麻的代码示例和配置说明，眼睛也不会感到特别疲劳。我记得我刚拿到手时，随手翻了几页，就被其清晰的结构吸引住了——目录部分就非常详尽地展示了各个章节的逻辑关系，从基础的HDFS和YARN概念搭建，到进阶的数据处理框架，脉络分明。装帧的牢固程度也让人放心，对于这种需要经常翻阅、可能还会随身携带的工具书来说，一副好的“骨架”至关重要。它不像有些技术书，读几次书脊就开始松动，这本书明显是下了功夫的，感觉可以长期作为我的案头参考资料。整体而言，从拿到书的第一秒起，它就在物理层面上建立了一种专业、可靠的信任感，让人迫不及待想钻进去学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节逻辑组织严密，但不同主题之间的过渡处理得非常自然流畅，体现出作者深厚的知识体系构建能力。比如，从数据存储（HDFS）到计算框架（MapReduce）的学习路径是循序渐进的，但当进入到实时流处理（如Storm或Spark Streaming的早期概念整合）时，作者并没有生硬地插入一个新模块，而是巧妙地通过“批处理的局限性”这一逻辑跳板，自然而然地引出了对速度和延迟的新要求。这种“为什么需要这个新工具”的解释，比直接介绍“这个工具怎么用”更有说服力。此外，书中对各种工具和组件版本迭代的说明也做得非常到位，它不会让你困惑于为什么旧版本的书里介绍的功能在这个新环境里已经过时了，而是清晰地指出了不同技术栈之间的演进关系，帮助读者建立起对整个生态系统的历史观和前瞻性视角。

评分☆☆☆☆☆

好像是正版，不管了，学习

评分☆☆☆☆☆

价格就是贵一些，比其他类图书打折少

评分☆☆☆☆☆

1分差评完全是给翻译的，完全没有校验，全书怎么样不知道，但是全书的第一段代码就是错的，编译不过去，试了很多hadoop的版本都不成功，后来发现是和原版不一样。

评分☆☆☆☆☆

还没看

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不错，正版的书最近正在看，工作需要，很棒的书

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另外有字母拼写不全

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东西非常棒，下次还回来购买的。优惠一些就更好啦！

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好

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