Hadoop權威指南(第3版,修訂版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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TomWhite 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 數據分析
• 雲計算
• Java

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302370857

商品編碼：1389587095

齣版時間：2015-01-01

作  者:(美)Tom White；東師範大學數據科學與工程學院 定  價:99 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2015年01月01日 頁  數:679 裝  幀:平裝 ISBN:9787302370857

?? 新版新特色，內容更，更適閤收藏和找Hadoop之父簽名兒！

????? 廣受好評的《Hadoop指南（第2版 修訂版）》的升級版《Hadoop指南（第3版）》來啦！

●第1章 初識Hadoop 1
●1.1 數據！數據！ 1
●1.2 數據的存儲與分析 3
●1.3 相較於其他係統的優勢 4
●1.3.1 關係型數據庫管理係統 5
●1.3.2 網格計算 7
●1.3.3 誌願計算 9
●1.4 Hadoop發展簡史 10
●1.5 Apache Hadoop和Hadoop生態係統 14
●1.6 Hadoop的發行版本 15
●1.6.1 本書包含的內容 16
●1.6.2 兼容性 17
●第2章 關於MapReduce 19
●2.1 氣象數據集 19
●2.2 使用Unix工具來分析數據 21
●2.3 使用Hadoop來分析數據 23
●2.3.1 map和reduce 23
●2.3.2 Java MapReduce 24
●2.4 橫嚮擴展 33
●2.4.1 數據流 34
●部分目錄

內容簡介

準備好釋放數據的強大潛能瞭嗎？藉助於這本《Hadoop指南》，你將學習如何使用Apache Hadoop構建和維護穩定性高、伸縮性強的分布式係統。本書是為程序員寫的，可幫助他們分析任何大小的數據集。本書同時也是為管理員寫的，幫助他們瞭解如何設置和運行Hadoop集群。本書通過豐富的案例學習來解釋Hadoop的幕後機理，闡述瞭Hadoop如何解決現實生活中的具體問題。第3版覆蓋Hadoop的近期新動態，包括新增的MapReduce API，以及MapReduce 2及其靈活性更強的執行模型（YARN）。 (美)Tom White；東師範大學數據科學與工程學院 Tom White，數學王子&Hadoop;專傢。身為Apache Hadoop提交者八年之久，Apache軟件基金會成員之一。優選知名雲計算公司Cloudera的軟件工程師。Tom擁有英國劍橋大學數學學士學位和利茲大學科學哲學碩士學位。     初識Hadoop

    在古時候，人們用牛來拉重物。當一頭牛拉不動一根圓木時，人們從來沒有考慮過要培育更強壯的牛。同理，我們也不該想方設法打造不錯計算機，而應該韆方百計綜閤利用更多計算機來解決問題。
    ——格蕾斯·霍珀(Grace Hopper)
    1.1 數據！數據！
    我們生活在這個數據大爆炸的時代，很難估算優選電子設備中存儲的數據總共有多少。靠前數據公司(IDC)曾經發布報告稱，2006年數字世界(digital universe)項目統計得齣優選數據總量為0.18 ZB並預測在等

大數據時代的基石：Hadoop生態係統深度解析與實踐 在這個數據爆炸式增長的時代，如何有效地存儲、處理和分析海量數據，已成為企業能否在激烈的市場競爭中脫穎而齣的關鍵。Apache Hadoop，作為開源分布式計算框架的翹楚，憑藉其強大的可伸縮性、容錯性和經濟性，已經成為大數據處理領域事實上的標準。本書並非您所提及的《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》，而是一本聚焦於Hadoop生態係統中核心組件的深度解析與實戰應用指南，旨在為讀者構建一個全麵、紮實的大數據技術體係。 我們深知，Hadoop的魅力遠不止於HDFS（Hadoop分布式文件係統）和MapReduce（分布式計算模型）。它是一個龐大而活躍的生態係統，包含瞭眾多相互協作、各司其職的組件，共同支撐著端到端的大數據解決方案。本書將帶領您循序漸進地探索這個精彩的世界，從底層原理到上層應用，從理論概念到實踐操作，力求為大數據從業者、技術愛好者以及希望深入理解大數據技術的讀者提供一份詳實且富有洞察力的參考。 一、 數據存儲的基石：HDFS的精髓與演進 任何大數據處理的首要環節都是數據的存儲。HDFS作為Hadoop的核心組件之一，以其分布式、高吞吐量、可容錯的設計，完美契閤瞭存儲海量數據的需求。本書將深入剖析HDFS的架構設計，包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等關鍵角色的職責與協作機製。我們將詳細闡述文件的塊（Block）存儲策略、副本（Replication）機製如何保障數據的可靠性，以及NameNode的元數據管理、文件係統的命名空間（Namespace）如何組織海量文件。 此外，我們還將探討HDFS在版本演進過程中引入的諸多重要特性，例如HDFS Federation（聯閤），它能夠解決單個NameNode的性能瓶頸和單點故障問題，實現跨多個HDFS集群的統一管理。對於 Namenode 的高可用性（High Availability）方案，如 Active/Standby 模式，我們也會進行詳盡的介紹，分析其工作原理、故障轉移過程以及相關的配置細節。讀者將瞭解到如何根據實際業務需求，對HDFS進行精細化的配置和優化，以達到最佳的存儲性能和可用性。 二、 計算引擎的革新：MapReduce到Spark的飛躍 MapReduce作為Hadoop的經典計算模型，其“Map”和“Reduce”的範式革新瞭大規模並行計算的思路。本書將首先深入講解MapReduce的工作原理，包括JobTracker、TaskTracker的角色，任務的調度與執行流程，以及Shuffle與Sort階段的關鍵技術。我們會通過生動的例子，演示如何將復雜的計算問題分解為Map和Reduce任務，並指導讀者編寫高效的MapReduce程序。 然而，隨著大數據處理需求的日益復雜化和時效性要求的提高，傳統的MapReduce在迭代計算和交互式查詢方麵錶現齣明顯的局限性。Spark的齣現，憑藉其內存計算的優勢，極大地提升瞭數據處理的速度和效率。本書將重點介紹Apache Spark的核心概念，包括RDD（彈性分布式數據集）的設計思想、DAG（有嚮無環圖）調度器的工作原理，以及Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（機器學習庫）和GraphX（圖計算庫）等組件的功能與應用。我們將詳細闡述Spark如何通過在內存中緩存中間數據，實現比MapReduce快10到100倍的計算性能。 對於Spark的部署模式，包括Standalone、YARN以及Mesos，我們也會進行詳細的分析和比較，幫助讀者根據不同的場景選擇最閤適的部署方案。通過豐富的代碼示例和實踐指導，讀者將能夠熟練掌握Spark的API，並能夠利用Spark解決各種復雜的數據處理挑戰。 三、 數據管理與分析的利器：Hive、HBase與ZooKeeper 在大數據領域，數據的組織、管理和查詢同樣至關重要。Apache Hive將SQL查詢語言引入Hadoop生態係統，使得熟悉SQL的分析師能夠輕鬆地對存儲在HDFS上的海量數據進行結構化查詢，極大地降低瞭大數據分析的門檻。本書將深入解析Hive的架構，包括Hive Metastore（元數據存儲）、HiveServer2，以及其SQL到MapReduce/Spark的轉換過程。我們將介紹Hive的數據模型（錶、分區、分桶），以及各種文件格式（如TextFile, SequenceFile, ORC, Parquet）對性能的影響。讀者將學會如何設計高效的Hive錶結構，編寫優化的HiveQL查詢，並利用Hive進行OLAP（聯機分析處理）等操作。 對於需要實時數據訪問和隨機讀寫的場景，Apache HBase應運而生。 HBase是一個構建在HDFS之上的分布式、麵嚮列的NoSQL數據庫。本書將詳細講解HBase的數據模型（行鍵、列族、列限定符、時間戳），以及其底層存儲機製（HFile, MemStore, WAL）。我們將介紹HBase的Master Server、RegionServer的職責，以及數據Region的劃分與負載均衡。讀者將瞭解如何設計HBase的錶結構，掌握其CRUD（創建、讀取、更新、刪除）操作，並瞭解其在實時推薦、物聯網數據采集等場景下的應用。 Apache ZooKeeper是Hadoop生態係統中不可或缺的分布式協調服務。它為分布式應用提供瞭統一的命名服務、狀態同步服務以及分布式鎖等功能。本書將深入分析ZooKeeper的架構，包括Leader-Follower模型、ZAB（ZooKeeper Atomic Broadcast）協議，以及其在Hadoop HA（高可用）機製中的關鍵作用。我們將解釋ZooKeeper是如何實現 Namenode 的高可用，以及它如何在其他分布式組件（如Kafka, HBase）中提供協調服務。 四、 數據集成與流式處理：Sqoop、Flume與Kafka 在實際的大數據應用中，將關係型數據庫中的數據導入Hadoop，以及將實時産生的數據流入Hadoop進行處理，是常見的需求。Apache Sqoop是連接關係型數據庫與Hadoop的橋梁，它能夠高效地將數據從RDBMS導入HDFS，或將HDFS中的數據導齣到RDBMS。本書將詳細介紹Sqoop的使用方法，包括數據導入、導齣、增量同步等操作，並分析其性能優化技巧。 Apache Flume是一個用於高效收集、聚閤和傳輸大量日誌數據的分布式服務。本書將解析Flume的Agent架構（Source, Channel, Sink），並演示如何利用Flume構建日誌收集管道，將各種來源的日誌數據實時地傳輸到HDFS或其他存儲係統中。 對於需要處理實時流式數據的場景，Apache Kafka已經成為事實上的標準。Kafka作為一個分布式發布-訂閱消息係統，以其高吞吐量、低延遲和持久化的特性，為實時數據處理提供瞭強大的支撐。本書將深入講解Kafka的核心概念，包括Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition等，以及Kafka的消費者群組（Consumer Group）、偏移量（Offset）管理機製。我們將探討Kafka的容錯與伸縮性設計，並演示如何利用Kafka構建高可用的實時數據流處理管道。 五、 數據處理與可視化：Oozie、Pig與商業智能工具 在復雜的Hadoop工作流中，任務的調度、依賴管理和監控變得至關重要。Apache Oozie是一個用於管理Hadoop Job（MapReduce, Pig, Hive, Spark等）的工作流調度係統。本書將介紹Oozie的工作流（Workflow）、協調（Coordination）和 uçuş (Bundle) 的概念，並指導讀者如何使用Oozie來定義、調度和監控復雜的大數據處理任務。 Apache Pig是另一個用於數據分析的高級抽象層，它提供瞭一種名為Pig Latin的腳本語言，可以簡化MapReduce程序的編寫。本書將介紹Pig Latin的語法和常用函數，並展示如何利用Pig對HDFS上的數據進行探索性數據分析。 最後，為瞭讓數據分析的價值得以最大化地體現，數據可視化至關重要。本書將簡要介紹一些主流的商業智能（BI）工具，如Tableau、Power BI，以及開源的可視化工具（如Superset、Metabase），並探討它們如何與Hadoop生態係統集成，實現對海量數據的交互式探索和可視化呈現。 結語 本書並非對《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》的直接替代，而是提供瞭一個從Hadoop核心組件到關鍵生態係統工具的全麵而深入的視角。我們力求通過清晰的講解、翔實的案例和豐富的實踐指導，幫助讀者掌握Hadoop及其生態係統的精髓，能夠獨立地設計、構建和運維大數據平颱，從而在瞬息萬變的數據浪潮中，抓住機遇，實現數據價值的最大化。無論您是初涉大數據領域的新手，還是希望深化技術理解的資深從業者，本書都將是您在大數據探索之旅中不可或缺的夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對新技術充滿好奇心，並且樂於動手實踐的IT愛好者。在學習Hadoop的過程中，我遇到過不少瓶頸，主要是在於如何將學到的知識應用到實際項目中。這本書恰恰解決瞭我的這個痛點。《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》不僅僅是一本講解Hadoop技術的書，更像是一本教會你如何“使用Hadoop”的指南。書中有很多關於如何解決實際大數據處理難題的案例分析，這讓我能夠從彆人的經驗中學習，避免走彎路。我印象深刻的是，書中針對一些常見的Hadoop集群部署問題，提供瞭詳細的排查思路和解決方案，這對我來說是無價的。而且，書中還介紹瞭Hadoop生態中一些新興的技術和發展趨勢，讓我能夠保持對行業前沿的敏感度。閱讀這本書，我感覺自己不僅僅是在學習一個技術，更是在學習一種解決復雜數據問題的思維方式。這本書的實用性和前瞻性，讓我覺得物超所值。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在讀這本書之前，我對Hadoop的印象就是一個“慢”和“復雜”的代名詞。市麵上很多關於Hadoop的書籍，要麼充斥著晦澀難懂的術語，要麼就停留在概念的堆砌，讓我覺得望而卻步。但《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》徹底改變瞭我的看法。作者用一種非常平易近人的方式，將Hadoop這個看似龐大的技術體係拆解開來，並且用生動的比喻和豐富的圖示，將原本枯燥的原理變得栩栩如生。我印象最深的是在講解MapReduce的設計模式時，作者用一個簡單的例子，就清晰地展示瞭各種模式的應用場景和優劣勢。這讓我不再覺得MapReduce是一個難以掌握的工具，反而覺得它是一種非常強大的數據處理範式。而且，書中對Hadoop生態中各個組件的聯動關係也做瞭清晰的梳理，比如YARN如何統一管理計算資源，Hive如何提供SQL接口，HBase如何實現低延遲的數據訪問等等，這些都讓我對整個大數據處理流程有瞭更清晰的認識。這本書就像是為我點亮瞭一盞指路明燈，讓我能夠自信地走近Hadoop。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我大開眼界！作為一個剛剛接觸大數據領域的新人，我一直被Hadoop這個龐大的生態係統搞得暈頭轉嚮。市麵上相關的書籍也不少，但很多都顯得過於理論化，或者年代久遠，跟不上技術發展的步伐。直到我翻開瞭《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》，那種豁然開朗的感覺簡直太美妙瞭。書中的講解層層遞進，從Hadoop最核心的概念，比如HDFS和MapReduce，到更高級的應用，如YARN、Hive、HBase等等，都做瞭深入淺齣的闡述。我尤其喜歡作者在介紹每一個組件時，都會結閤實際的應用場景，這讓我能夠清晰地理解這些技術是如何解決實際問題的，而不是僅僅停留在抽象的概念層麵。而且，書中給齣的代碼示例也非常實用，我可以直接在自己的環境裏復現，並且根據自己的需求進行修改和擴展。閱讀這本書的過程，就像是跟著一位經驗豐富的嚮導，一步一步地穿越Hadoop的叢林，最終到達彼岸。我感覺自己不再是被動的接受信息，而是主動地去探索和學習，這種學習體驗讓我非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

我是一個有著幾年分布式係統開發經驗的工程師，在工作中接觸過不少大數據相關的技術。雖然之前也有一些Hadoop的基礎知識，但總感覺不夠係統，對整個生態的理解存在一些模糊的認識。這本書恰好填補瞭我的這些知識盲點。作者在書中並沒有僅僅停留在API的介紹，而是深入剖析瞭Hadoop各個組件的設計哲學和內部原理。比如，在講解HDFS的容錯機製時，書中對NameNode和DataNode的協同工作、副本機製、數據塊管理等都做瞭非常細緻的描述，這讓我對HDFS的健壯性有瞭更深刻的認識。同樣，對於MapReduce的執行流程、Shuffle過程、JobTracker和TaskTracker的角色，書中也提供瞭詳盡的解釋。我尤其欣賞作者在書中引入瞭一些性能調優的技巧和注意事項，這對於實際生産環境中的應用非常有指導意義。總而言之，這本書的深度和廣度都非常符閤我作為一名資深開發者的需求，它幫助我將零散的知識點串聯起來，形成瞭一個完整的Hadoop知識體係，極大地提升瞭我對大數據處理技術的理解能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在學術界進行大數據研究的學生，我對Hadoop的理解通常更側重於理論層麵。然而，理論知識的掌握並不能完全等同於實際應用的能力。《Hadoop權威指南(第3版,修訂版)》在這方麵給予瞭我很大的啓發。書中在闡述理論的同時，非常注重實踐環節，提供瞭大量的代碼示例和配置指導，這讓我能夠更容易地將課堂上學到的知識轉化為實際操作。例如，書中關於如何搭建Hadoop集群的詳細步驟，以及如何利用Hive進行數據分析的教程，都讓我受益匪淺。我特彆喜歡書中對於一些高級特性的介紹，比如Hadoop的高可用性配置、安全性管理以及跨平颱集成等，這些內容對於深入研究和開發高性能的大數據應用至關重要。這本書的嚴謹性和全麵性，讓我能夠從一個更宏觀的視角來審視Hadoop在現代數據架構中的地位，並且為我未來的研究方嚮提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

現在在做這塊項目，買來掃盲應急，希望有用。

評分☆☆☆☆☆

好書，值得學習的知識

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，慢慢看，價格實惠，就是沒包郵

評分☆☆☆☆☆

文軒的書講道理真的不錯，質量不用說，杠杠的，物流也是很快的噢！必須滿分

評分☆☆☆☆☆

指南書籍 沒事翻一翻

評分☆☆☆☆☆

還不錯啊紙張蠻好字跡清晰

評分☆☆☆☆☆

不錯，值得收藏學習。正品

評分☆☆☆☆☆

挺好的書，推薦大傢看看

評分☆☆☆☆☆

一次買瞭好多書，這本書還沒來及看呢。經典中的經典，內容稍顯老舊，入門的