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蔡斌，陈湘萍 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111417668

商品编码：15542198472

出版时间：2013-04-01

页数：512

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书名：	Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理[按需印刷]|3800431
图书定价：	89元
图书作者：	蔡斌;陈湘萍
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2013/4/1 0:00:00
ISBN号：	9787111417668
开本：	16开
页数：	512
版次：	1-1

作者简介

蔡斌 资深Hadoop技术专家，基于Hadoop的开源项目X-RIME的作者之一。国内Hadoop应用和源代码研究领域的先驱之一，有10余年开发经验，先后任职于朗讯科技、IBM中国研究院等国内外知名企业，目前担任腾讯数据平台部的高级工程师，从事Hadoop相关技术的研究、应用和实施，实战经验非常丰富。对分布式计算、电信增值业务、网络管理等领域有深刻的认识和理解，拥有近1()项发明专利，其中两项为美国专利，大部分与海量数据处理相关。近期关注海量数据的流式处理、Hadoop上的大数据应用与挖掘等。 陈湘萍 北京大学计算机系博士，目前就职于中山大学，专注于Hadoop、云计算、软件中间件、模型驱动的软件工程等技术的研究和实践。拥有发明专利5项，参与1项国家电子行业标准的制定，发表学术论文10余篇。

内容简介

“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapReduce的架构设计与实现原理进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。本书适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。 《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》共9章，分为三部分：第一部分（第1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2～5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6～9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。

目录

《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》 前 言 第一部分 环境准备 第1章 源代码环境准备/ 2 1.1 什么是Hadoop / 2 1.1.1 Hadoop简史/ 2 1.1.2 Hadoop的优势/ 3 1.1.3 Hadoop生态系统/ 4 1.2 准备源代码阅读环境/ 8 1.2.1 安装与配置JDK / 8 1.2.2 安装Eclipse / 9 1.2.3 安装辅助工具Ant/ 12 1.2.4 安装类UNIX Shell环境Cygwin / 13 1.3 准备Hadoop源代码/ 15 1.3.1 下载Hadoop / 15 1.3.2 创建Eclipse项目/ 16 1.3.3 Hadoop源代码组织/ 18 1.4 小结/ 19 第二部分 Common的实现 第2章 Hadoop配置信息处理/ 22 2.1 配置文件简介/ 22 2.1.1 Windows操作系统的配置文件/ 22 2.1.2 Java配置文件/ 23 2.2 Hadoop Configuration详解/ 24 2.2.1 Hadoop配置文件的格式/ 24 2.2.2 Configuration的成员变量/ 26 2.2.3 资源加载/ 27 2.2.4 使用get*和set*访问/设置配置项/ 32 2.3 Configurable接口/ 34 2.4 小结/ 35 第3章 序列化与压缩/ 36 3.1 序列化/ 36 3.1.1 Java内建序列化机制/ 36 3.1.2 Hadoop序列化机制/ 38 3.1.3 Hadoop序列化机制的特征/ 39 3.1.4 Hadoop Writable机制/ 39 3.1.5 典型的Writable类详解/ 41 3.1.6 Hadoop序列化框架/ 48 3.2 压缩/ 49 3.2.1 Hadoop压缩简介/ 50 3.2.2 Hadoop压缩API应用实例/ 51 3.2.3 Hadoop压缩框架/ 52 3.2.4 Java本地方法/ 61 3.2.5 支持Snappy压缩/ 65 3.3 小结/ 69 第4章 Hadoop远程过程调用/ 70 4.1 远程过程调用基础知识/ 70 4.1.1 RPC原理/ 70 4.1.2 RPC机制的实现/ 72 4.1.3 Java远程方法调用/ 73 4.2 Java动态代理/ 78 4.2.1 创建代理接口/ 78 4.2.2 调用转发/ 80 4.2.3 动态代理实例/ 81 4.3 Java NIO/ 84 4.3.1 Java基本套接字/ 84 4.3.2 Java NIO基础/ 86 4.3.3 Java NIO实例：回显服务器/ 93 4.4 Hadoop中的远程过程调用/ 96 4.4.1 利用Hadoop IPC构建简单的分布式系统/ 96 4.4.2 Hadoop IPC的代码结构/ 100 4.5 Hadoop IPC连接相关过程/ 104 4.5.1 IPC连接成员变量/ 104 4.5.2 建立IPC连接/ 106 4.5.3 数据分帧和读写/ 111 4.5.4 维护IPC连接/ 114 4.5.5 关闭IPC连接/ 116 4.6 Hadoop IPC方法调用相关过程/ 118 4.6.1 Java接口与接口体/ 119 4.6.2 IPC方法调用成员变量/ 121 4.6.3 客户端方法调用过程/ 123 4.6.4 服务器端方法调用过程/ 126 4.7 Hadoop IPC上的其他辅助过程/ 135 4.7.1 RPC.getProxy()和RPC.stopProxy() / 136 4.7.2 RPC.getServer()和Server的启停/ 138 4.8 小结/ 141 第5章 Hadoop文件系统/ 142 5.1 文件系统/ 142 5.1.1 文件系统的用户界面/ 142 5.1.2 文件系统的实现/ 145 5.1.3 文件系统的保护控制/ 147 5.2 Linux文件系统/ 150 5.2.1 Linux本地文件系统/ 150 5.2.2 虚拟文件系统/ 153 5.2.3 Linux文件保护机制/ 154 5.2.4 Linux文件系统API/ 155 5.3 分布式文件系统/ 159 5.3.1 分布式文件系统的特性/ 159 5.3.2 基本NFS体系结构/ 160 5.3.3 NFS支持的文件操作/ 160 5.4 Java文件系统/ 162 5.4.1 Java文件系统API / 162 5.4.2 URI和URL / 164 5.4.3 Java输入/输出流/ 166 5.4.4 随机存取文件/ 169 5.5 Hadoop抽象文件系统/ 170 5.5.1 Hadoop文件系统API / 170 5.5.2 Hadoop输入/输出流/ 175 5.5.3 Hadoop文件系统中的权限/ 179 5.5.4 抽象文件系统中的静态方法/ 180 5.5.5 Hadoop文件系统中的协议处理器/ 184 5.6 Hadoop具体文件系统/ 188 5.6.1 FileSystem层次结构/ 189 5.6.2 RawLocalFileSystem的实现/ 191 5.6.3 ChecksumFileSystem的实现/ 196 5.6.4 RawInMemoryFileSystem的实现/ 210 5.7 小结/ 213 第三部分 Hadoop分布式文件系统 第6章 HDFS概述/ 216 6.1 初识HDFS / 216 6.1.1 HDFS主要特性/ 216 6.1.2 HDFS体系结构/ 217 6.1.3 HDFS源代码结构/ 221 6.2 基于远程过程调用的接口/ 223 6.2.1 与客户端相关的接口/ 224 6.2.2 HDFS各服务器间的接口/ 236 6.3 非远程过程调用接口/ 244 6.3.1 数据节点上的非IPC接口/ 245 6.3.2 名字节点和第二名字节点上的非IPC接口/ 252 6.4 HDFS主要流程/ 254 6.4.1 客户端到名字节点的文件与目录操作/ 254 6.4.2 客户端读文件/ 256 6.4.3 客户端写文件/ 257 6.4.4 数据节点的启动和心跳/ 258 6.4.5 第二名字节点合并元数据/ 259 6.5 小结/ 261 第7章 数据节点实现/ 263 7.1 数据块存储/ 263 7.1.1 数据节点的磁盘目录文件结构/ 263 7.1.2 数据节点存储的实现/ 266 7.1.3 数据节点升级/ 269 7.1.4 文件系统数据集的工作机制/ 276 7.2 流式接口的实现/ 285 7.2.1 DataXceiverServer和DataXceiver / 286 7.2.2 读数据/ 289 7.2.3 写数据/ 298 7.2.4 数据块替换、数据块拷贝和读数据块检验信息/ 313 7.3 作为整体的数据节点/ 314 7.3.1 数据节点和名字节点的交互/ 314 7.3.2 数据块扫描器/ 319 7.3.3 数据节点的启停/ 321 7.4 小结/ 326 第8章 名字节点实现/ 327 8.1 文件系统的目录树/ 327 8.1.1 从i-node到INode/ 327 8.1.2 命名空间镜像和编辑日志/ 333 8.1.3 第二名字节点/ 351 8.1.4 FSDirectory的实现/ 361 8.2 数据块和数据节点管理/ 365 8.2.1 数据结构/ 366 8.2.2 数据节点管理/ 378 8.2.3 数据块管理/ 392 8.3 远程接口ClientProtocol的实现/ 412 8.3.1 文件和目录相关事务/ 412 8.3.2 读数据使用的方法/ 415 8.3.3 写数据使用的方法/ 419 8.3.4 工具dfsadmin依赖的方法/ 443 8.4 名字节点的启动和停止/ 444 8.4.1 安全模式/ 444 8.4.2 名字节点的启动/ 449 8.4.3 名字节点的停止/ 454 8.5 小结/ 454 第9章 HDFS客户端/ 455 9.1 认识DFSClient / 455 9.1.1 DFSClient的构造和关闭/ 455 9.1.2 文件和目录、系统管理相关事务/ 457 9.1.3 删除HDFS文件/目录的流程/ 459 9.2 输入流/ 461 9.2.1 读数据前的准备：打开文件/ 463 9.2.2 读数据/ 465 9.2.3 关闭输入流/ 475 9.2.4 读取HDFS文件数据的流程/ 475 9.3 输出流/ 478 9.3.1 写数据前的准备：创建文件/ 481 9.3.2 写数据：数据流管道的建立/ 482 9.3.3 写数据：数据包的发送/ 486 9.3.4 写数据：数据流管道出错处理/ 493 9.3.5 写数据：租约更新/ 496 9.3.6 写数据：DFSOutputStream.sync()的作用/ 497 9.3.7 关闭输出流/ 499 9.3.8 向HDFS文件写入数据的流程/ 500 9.4 DistributedFileSystem的实现/ 506 9.5 HDFS常用工具/ 508 9.5.1 FsShell / 508 9.5.2 DFSAdmin / 510 9.6 小结/ 511

数据洪流的驭者：深度解析大数据处理核心架构 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动社会进步和商业决策的核心动力。然而，如何高效、稳定地处理海量非结构化数据，已成为摆在企业和开发者面前的巨大挑战。本书聚焦于分布式计算领域里程碑式的开源项目——Apache Hadoop，深入剖析其核心组件的工作原理、设计哲学以及实际应用中的关键技术，旨在为读者构建一个扎实的大数据技术体系。 我们并非简单地罗列Hadoop的各个模块，而是从更深层次出发，探究Hadoop之所以能够颠覆传统数据处理模式的底层逻辑。本书以“数据洪流的驭者”为主题，将Hadoop比作驾驭海量数据洪流的强大工具，而我们则通过学习和掌握Hadoop的内在机制，成为能够精准控制、深度挖掘数据价值的驭者。 开篇：理解大数据时代的挑战与Hadoop的崛起 在正式进入Hadoop的技术细节之前，我们将首先勾勒出大数据时代的宏伟图景。数据量的爆炸式增长，数据类型的多样化（文本、图片、视频、日志等），以及数据处理的速度需求，对传统的单机、集中式处理方案提出了严峻的考验。集中式数据库的扩展瓶颈、成本高昂以及在处理海量非结构化数据上的天然劣势，催生了对分布式、可扩展、低成本数据处理解决方案的迫切需求。 正是在这样的背景下，Apache Hadoop应运而生。它借鉴了Google在分布式系统领域的创新思想，以其开源、免费、强大的分布式计算能力，迅速成为大数据处理的基石。本书将深入阐述Hadoop的出现如何解决了大数据时代的痛点，以及它为构建高效、可扩展的数据平台所带来的革命性影响。 第一篇：Hadoop核心之基石——分布式文件系统HDFS 分布式文件系统是Hadoop的灵魂所在，它解决了海量数据存储和高效访问的问题。本书将深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 的架构设计。 NameNode与DataNode的职责与协同： 我们将详细解析NameNode（命名节点）的核心功能：维护文件系统的元数据（文件名、目录结构、文件块位置等），以及处理客户端的文件访问请求。同时，深入探讨DataNode（数据节点）的角色：实际存储数据块，并响应NameNode的指令进行数据读写、块复制和故障恢复。我们将重点分析NameNode与DataNode之间的通信机制，以及它们如何协同工作，保证数据的高可用性和持久性。 数据块（Block）的抽象与管理： 理解HDFS如何将大文件切分成固定大小的数据块，这是实现分布式存储和并行处理的关键。本书将讨论数据块的大小选择、管理策略，以及数据块在DataNode上的存储方式。 读写流程详解： 我们将一步步拆解HDFS的文件读写流程。对于读操作，从客户端请求元数据，到定位数据块所在的DataNode，再到并行读取数据块并聚合，整个过程的细节将被清晰呈现。对于写操作，将深入分析数据块的创建、写入、复制（副本策略）以及元数据的更新过程，重点关注数据的一致性和容错性。 高可用性（High Availability）机制： 讲解HDFS如何通过Active/Standby NameNode的热备机制、EditLog和FsImage的持久化，以及ZooKeeper的协调，来实现NameNode的故障转移（Failover），确保整个文件系统的持续可用。 数据均衡（Balancer）与再均衡： 探讨HDFS集群在数据存储分布不均时，如何利用DataNode之间的块迁移工具（Balancer）来优化存储空间的使用，提高读写性能。 第二篇：分布式计算引擎——MapReduce的计算范式 MapReduce是Hadoop的计算核心，它提供了一种简单而强大的分布式编程模型，使得开发者能够方便地编写并行处理海量数据的程序。 MapReduce编程模型： 深入解析MapReduce的核心概念——Mapper（映射）、Reducer（归约）和Combiner（组合器）。我们将详细阐述Mapper如何处理输入数据，生成键值对（key-value pairs），以及Reducer如何接收Shuffle（洗牌）后的中间结果，进行聚合和输出最终结果。 Shuffle与Sort阶段： 这是MapReduce中最具挑战性和重要性的环节之一。我们将详细剖析Mapper输出的中间数据如何在Reducer端进行分区（Partition）、排序（Sort）和分组（Group），以及这个过程如何保证Reducer能够接收到按照键（Key）聚合好的数据。 MapReduce作业的执行流程： 从JobTracker（或YARN ResourceManager）的作业调度，到TaskTracker（或YARN NodeManager）的任务执行，再到Map任务和Reduce任务的生命周期管理，我们将全面解析一个MapReduce作业从提交到完成的完整生命周期。 MapReduce的优化策略： 介绍多种提高MapReduce作业性能的常用技术，例如： Combiner的使用： 如何利用Combiner在Map端提前聚合数据，减少Shuffle的数据量。 Combinatorial Input/Output Format： 讲解不同的InputFormat（如TextInputFormat, SequenceFileAsBinaryInputFormat）和OutputFormat（如TextOutputFormat, SequenceFileOutputFormat）如何影响数据的读取和写入方式。 MapReduce性能调优参数： 深入探讨JVM内存调优、Map/Reduce任务数量的设置、Spill（溢写）参数、Compression（压缩）等关键配置参数的含义和最佳实践。 本地模式（Local Mode）运行： 介绍在开发和调试阶段，如何利用Hadoop的本地模式快速运行MapReduce程序，提高开发效率。 第三篇：现代Hadoop生态——YARN的统一资源管理 随着Hadoop生态系统的发展，MapReduce不再是唯一的计算框架。Yet Another Resource Negotiator (YARN) 的出现，将Hadoop的资源管理与计算框架进行了分离，为Hadoop带来了前所未有的灵活性和通用性。 YARN的架构设计： 详细解析ResourceManager（资源管理器）和NodeManager（节点管理器）的核心组件。ResourceManager负责集群资源的统一管理和调度，而NodeManager则负责管理单个节点上的资源（CPU、内存等），并启动和监控ApplicationMaster。 ApplicationMaster的角色： 讲解ApplicationMaster作为应用程序（如MapReduce、Spark、Tez等）的“指挥官”，如何向ResourceManager申请资源，并在获得资源后，在NodeManager上启动和管理Task（如MapTask、ReduceTask）。 YARN的调度器（Scheduler）： 介绍CapacityScheduler（容量调度器）和FairScheduler（公平调度器）等不同的调度策略，以及它们如何实现资源的高效分配和隔离，满足不同应用程序的服务质量（QoS）需求。 YARN与MapReduce的集成： 解释Hadoop 2.x版本中，MapReduce作业如何在YARN集群上运行，以及YARN如何为MapReduce提供统一的资源管理能力。 第四篇：Hadoop生态系统的扩展与应用 Hadoop的价值不仅仅在于HDFS和MapReduce，更在于其构建了一个庞大且活跃的生态系统，提供了各种工具和框架来满足不同的数据处理需求。 数据仓库与查询引擎： Hive： 讲解Hive如何提供SQLlike的查询语言（HiveQL），将结构化数据映射到HDFS上的数据，并将其翻译成MapReduce、Tez或Spark作业进行执行，使得非编程人员也能方便地进行数据分析。 Impala/Presto： 简要介绍这些低延迟的交互式SQL查询引擎，以及它们如何为Hadoop数据提供比Hive更快的查询响应速度。 实时数据处理： Kafka： 介绍Kafka作为分布式消息队列，如何为Hadoop生态系统提供高吞吐量、低延迟的数据流处理能力，是构建实时数据管道的关键组件。 Storm/Spark Streaming： 简要介绍这些流处理框架，如何利用Kafka等消息队列，实时处理海量数据流。 数据存储与访问： HBase： 讲解HBase作为一个分布式、面向列的NoSQL数据库，如何构建在HDFS之上，提供对海量半结构化数据的随机读写能力。 ZooKeeper： 介绍ZooKeeper在Hadoop集群中的关键作用，如协调分布式服务、实现Leader选举、配置管理等，是保证Hadoop集群稳定运行的重要组件。 数据采集与导入： Sqoop： 介绍Sqoop如何实现关系型数据库（如MySQL, Oracle）与HDFS之间的数据导入导出，是连接传统数据库与大数据平台的桥梁。 Flume： 讲解Flume如何从各种数据源（如日志文件）采集、聚合、传输数据到HDFS或Kafka等目标系统。 实战与最佳实践 除了深入的技术原理，本书还将贯穿大量的实际案例和最佳实践。我们将讨论： Hadoop集群的搭建与配置： 从单机模式到伪分布式模式，再到完全分布式模式，提供清晰的搭建指导。 常见故障排除与性能调优： 结合实际生产环境中的常见问题，提供解决方案和调优建议。 数据安全与访问控制： 探讨Hadoop集群中的安全加固措施，如Kerberos认证、文件权限管理等。 Hadoop在不同行业的应用场景： 例如，在互联网、金融、电信、零售等行业，Hadoop是如何解决实际业务问题的。 总结 本书致力于成为您深入理解Hadoop技术栈的权威指南。通过详尽的原理剖析、清晰的流程图示和丰富的实战经验，我们相信读者将能够全面掌握Hadoop的核心技术，自信地驾驭数据洪流，为企业创造更大的价值。无论您是数据工程师、大数据开发者，还是系统架构师，本书都将为您打开通往大数据世界的大门，并赋能您成为一名出色的“数据洪流的驭者”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在技术领域摸爬滚打了几年，始终对底层技术充满敬畏的开发者，我看到这本书的名字时，内心是无比激动的。我尤其对“Hadoop Common”和“H…”这部分内容充满了期待。我知道Hadoop Common是Hadoop框架的基础，它提供了许多核心的工具和抽象，比如文件系统抽象、RPC机制、序列化等，这些东西虽然不直接面向用户，但却是整个Hadoop生态能够运行的基石。我非常想了解这些基础组件是如何设计出来的，它们解决了哪些核心问题，又带来了哪些挑战。而“H…”这个部分，虽然没有完全展开，但我猜想很有可能指向HDFS，也就是Hadoop分布式文件系统。HDFS作为Hadoop的核心组成部分，其分布式存储的思想和实现机制一直是我研究的重点。我希望这本书能够详细地剖析HDFS的架构设计，包括NameNode和DataNode的角色与职责，数据的块存储、副本放置策略，以及如何保证数据的高可用性和容错性。如果这本书能够深入讲解HDFS的读写流程、数据一致性模型、以及NameNode的元数据管理等细节，那对我来说将是巨大的收获。我渴望能够理解那些隐藏在API调用背后的真正原理，从而能够更从容地应对分布式系统带来的复杂性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，尤其是“深入解析Hadoop Common和H…”，给我一种强烈想要一探究竟的冲动。我一直觉得，要真正掌握一个技术，不能只停留在API的使用层面，更要理解其背后的原理和实现。Hadoop Common作为Hadoop生态的基础设施，我对它提供的各种通用工具和抽象类很感兴趣。我希望书中能够详细解释Hadoop Common中那些至关重要的组件，比如它如何实现跨进程的通信（IPC），如何进行高效的数据序列化和反序列化，以及它如何提供一个统一的文件系统接口来屏蔽不同存储系统的差异。而“H…”这部分，我猜想很可能指向HDFS，也就是Hadoop分布式文件系统。我特别希望能读到关于HDFS架构设计的深度分析，例如NameNode是如何管理整个文件系统的元数据的，DataNode是如何存储和提供数据块的，以及它们之间是如何通过高效的通信协议进行交互的。我渴望了解HDFS的容错机制，比如它是如何通过数据副本保证高可用性的，以及在节点发生故障时，HDFS是如何进行恢复的。如果这本书能够把这些底层细节讲得清晰明了，甚至能够结合一些实际的案例或者设计思路来讲解，那对我来说将是一笔宝贵的财富，能帮助我更好地理解和应用Hadoop技术。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在寻找一本能够帮助我真正理解Hadoop底层实现的书籍，而这本书的名字 [按需印刷]Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和H…|3800431 ，恰好就击中了我的痛点。我对于Hadoop Common部分尤为关注，因为我知道它是整个Hadoop框架的基石，很多上层组件都依赖于它提供的各种工具和抽象。我特别想了解，Hadoop Common是如何实现高效的RPC通信的，它在数据序列化和反序列化方面采用了哪些策略，以及它提供的文件系统抽象是如何屏蔽底层存储细节的。如果这本书能深入讲解这些内容，那将对我理解Hadoop的整体架构非常有帮助。而“H…”这个部分，我强烈预感它会是关于HDFS的。我希望书中能够详细介绍HDFS的元数据管理机制，比如NameNode如何存储和维护整个文件系统的命名空间信息，以及它如何处理大量的并发请求。同时，我也非常期待了解HDFS的数据存储策略，包括数据块的大小、副本因子、以及副本的放置策略，这些都直接关系到HDFS的性能和可靠性。如果这本书能从源码层面或者架构设计层面进行深入剖析，那无疑会是一本非常具有实践价值的技术书籍，能够帮助我更深入地理解Hadoop的分布式特性。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的标题真的很有吸引力，尤其是“技术内幕”和“深入解析”这几个词，瞬间就勾起了我对Hadoop底层原理的好奇心。我一直对大数据技术充满热情，但很多时候接触到的都是应用层面的东西，比如如何写MapReduce作业，如何使用Spark进行数据处理，这些固然重要，但总感觉隔靴搔痒，不了解底层的运行机制，总觉得在“借用”别人的工具，而不是真正“掌握”它。看到这个标题，我仿佛看到了通往Hadoop核心的钥匙，能够深入了解Hadoop Common和HDFS这些基石是如何工作的，这是我一直以来梦寐以求的。我想象着，这本书可能会详细讲解HDFS的NameNode和DataNode是如何协同工作的，数据是如何存储、复制和恢复的，以及Hadoop Common中那些基础的工具和抽象类是如何支撑起整个Hadoop生态的。我特别期待能够理解HDFS的命名空间管理、块管理、副本策略，以及RPC通信机制。这些细节对于构建稳定、高效的大数据平台至关重要。如果这本书能真正做到“内幕”，那我相信它一定能帮助我建立起对Hadoop更深刻、更系统的认知，从而在日后的工作中，无论是解决疑难杂症，还是进行性能优化，都能更有底气。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面和标题，特别是“深入解析Hadoop Common和H…”，让我眼前一亮，感觉找到了我一直以来寻找的那种深度。我之前在工作中接触过一些Hadoop相关的项目，但总感觉自己停留在表面，对Hadoop的“骨骼”和“脉络”了解不多。我非常希望这本书能够揭开Hadoop Common神秘的面纱，让我明白那些看似基础的服务，比如IPC、序列化、通用工具类，是如何协同工作的，它们在整个Hadoop集群中扮演着怎样的角色。我尤其对Hadoop Common中的文件系统接口设计很感兴趣，想知道它如何抽象了不同存储介质（比如本地文件系统、HDFS）的差异，为上层应用提供统一的接口。而“H…”这个部分，我大胆猜测很可能涉及到HDFS的分布式文件系统原理。我期待书中能详细讲解HDFS的 Namenode 和 Datanode 的协同工作机制，包括数据块的划分、存储、副本管理、心跳检测、故障恢复等关键技术。我希望能够理解 Namenode 如何管理大量的元数据，Datanode 如何高效地存储和检索数据，以及两者之间如何通过RPC进行通信。如果这本书能够真正将这些复杂的分布式概念讲得清晰透彻，并且能够结合实际的源码或者架构图进行分析，那绝对是一本值得深入研读的宝藏。