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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302465133

商品编码：19864790881

出版时间：2017-07-01

套装三册：

HBase权威指南

Hive编程指南

Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版）修订版

9787302465133 9787115333834 9787115318893

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)。

本书是一本专业、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。

第Ⅰ部分Hadoop基础知识

第1章初识Hadoop3

1.1数据！数据！3

1.2数据的存储与分析5

1.3查询所有数据6

1.4不仅仅是批处理7

1.5相较于其他系统的优势8

1.6ApacheHadoop发展简史12

1.7本书包含的内容16

第2章关于MapReduce19

2.1气象数据集19

2.2使用Unix工具来分析数据21

2.3使用Hadoop来分析数据22

2.4横向扩展31

2.5HadoopStreaming37

第3章Hadoop分布式文件系统42

3.1HDFS的设计42

3.2HDFS的概念44

3.3命令行接口50

3.4Hadoop文件系统52

3.5Java接口56

3.6数据流68

3.7通过distcp并行复制76

第4章关于YARN78

4.1剖析YARN应用运行机制79

4.2YARN与MapReduce1相比82

4.3YARN中的调度85

4.4延伸阅读95

第5章Hadoop的I/O操作96

5.1数据完整性96

5.2压缩99

5.3序列化109

5.4基于文件的数据结构127

第Ⅱ部分关于MapReduce

第6章MapReduce应用开发141

6.1用于配置的API142

6.2配置开发环境144

6.3用MRUnit来写单元测试152

6.4本地运行测试数据156

6.5在集群上运行160

6.6作业调优174

6.7MapReduce的工作流176

第7章MapReduce的工作机制184

7.1剖析MapReduce作业运行

机制184

7.2失败191

7.3shuffle和排序195

7.4任务的执行201

第8章MapReduce的

类型与格式207

8.1MapReduce的类型207

8.2输入格式218

8.3输出格式236

第9章MapReduce的特性243

9.1计数器243

9.2排序252

9.3连接264

9.4边数据分布270

9.5MapReduce库类276

第Ⅲ部分Hadoop的操作

第10章构建Hadoop集群279

10.1集群规范280

10.2集群的构建和安装284

10.3Hadoop配置288

10.4安全性305

10.5利用基准评测程序测试

Hadoop集群311

第11章管理Hadoop314

11.1HDFS314

11.2监控327

11.3维护329

第Ⅳ部分Hadoop相关开源项目

第12章关于Avro341

12.1Avro数据类型和模式342

12.2内存中的序列化和

反序列化特定API347

12.3Avro数据文件349

12.4互操作性351

12.5模式解析352

12.6排列顺序354

12.7关于AvroMapReduce356

12.8使用AvroMapReduce

进行排序359

12.9其他语言的Avro362

第13章关于Parquet363

13.1数据模型364

13.2Parquet文件格式367

13.3Parquet的配置368

13.4Parquet文件的读/写369

13.5ParquetMapReduce374

第14章关于Flume377

14.1安装Flume378

14.2示例378

14.3事务和可靠性380

14.4HDFSSink382

14.5扇出385

14.6通过代理层分发387

14.7Sink组391

14.8Flume与应用程序的集成395

14.9组件编目395

14.10延伸阅读397

第15章关于Sqoop398

15.1获取Sqoop398

15.2Sqoop连接器400

15.3一个导入的例子401

15.4生成代码404

15.5深入了解数据库导入405

15.6使用导入的数据409

15.7导入大对象412

15.8执行导出414

15.9深入了解导出功能416

15.10延伸阅读419

第16章关于Pig420

16.1安装与运行Pig421

16.2示例425

16.3与数据库进行比较428

16.4PigLatin429

16.5用户自定义函数446

16.6数据处理操作455

16.7Pig实战465

16.8延伸阅读468

第17章关于Hive469

17.1安装Hive470

17.2示例472

17.3运行Hive473

17.4Hive与传统数据库相比480

17.5HiveQL483

17.6表488

17.7查询数据501

17.8用户定义函数508

17.9延伸阅读516

第18章关于Crunch517

18.1示例518

18.2Crunch核心API521

18.3管线执行537

18.4Crunch库545

18.5延伸阅读547

第19章关于Spark548

19.1安装Spark549

19.2示例549

19.3弹性分布式数据集555

19.4共享变量564

19.5剖析Spark作业运行机制565

19.6执行器和集群管理器570

19.7延伸阅读574

第20章关于HBase575

20.1HBase基础575

20.2概念576

20.3安装581

20.4客户端584

20.5创建在线查询应用589

20.6HBase和RDBMS的比较598

20.7Praxis601

20.8延伸阅读602

第21章关于ZooKeeper604

21.1安装和运行ZooKeeper605

21.2示例607

21.3ZooKeeper服务615

21.4使用ZooKeeper来构建

应用629

21.5生产环境中的ZooKeeper640

21.6延伸阅读643

第Ⅴ部分案例学习

第22章医疗公司塞纳(Cerner)

0........

书名:HBase权威指南(“十二五”国家重点图书出版规划项目)

原价：89.00元

作者:[美]Lars George 著

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2013-10-1

ISBN：9787115318893

字数：646000

页码：476

版次：1

装帧：平装

开本：16开

 

编辑推荐

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Apache HBase项目管理委员会主席Michael Stack作序推荐。
作者Lars George是HBase Committer，HBase文档的主要贡献者，Cloudera公司解决方案架构师，主要为Hadoop和HBase提供技术支持、咨询和培训工作。
这是一本介绍HBase内部机制的书，是·权威的HBase开发指南。

目录

---

目 录

第1章 简介 1
1.1 海量数据的黎明 1
1.2 关系数据库系统的问题 5
1.3 非关系型数据库系统Not-Only-SQL(简称NoSQL) 7
1.3.1 维度 9
1.3.2 可扩展性 12
1.3.3 数据库的范式化和反范式化 12
1.4 结构 15
1.4.1 背景 15
1.4.2 表、行、列和单元格 16
1.4.3 自动分区 20
1.4.4 存储API 21
1.4.5 实现 22
1.4.6 小结 25
1.5 HBase：Hadoop数据库 25
1.5.1 历史 26
1.5.2 命名 27
1.5.3 小结 27

第2章 安装 28
2.1 快速启动指南 28
2.2 必备条件 31
2.2.1 硬件 31
2.2.2 软件 37
2.3 HBase使用的文件系统 47
2.3.1 本地模式 48
2.3.2 HDFS 49
2.3.3 S3 49
2.3.4 其他文件系统 50
2.4 安装选项 50
2.4.1 Apache二进制发布包 50
2.4.2 编译源码 52
2.5 运行模式 53
2.5.1 单机模式 53
2.5.2 分布式模式 53
2.6 配置 57
2.6.1 hbase-site.xml与hbase-default.xml 58
2.6.2 hbase-env.sh 59
2.6.3 regionserver 59
2.6.4 log4j.properties 59
2.6.5 配置示例 59
2.6.6 客户端配置 61
2.7 部署 61
2.7.1 基于脚本 62
2.7.2 Apache Whirr 63
2.7.3 Puppet与Chef 63
2.8 操作集群 64
2.8.1 确定安装运行 64
2.8.2 Web UI介绍 65
2.8.3 Shell介绍 66
2.8.4 关闭集群 66

第3章 客户端API：基础知识 68
3.1 概述 68
3.2 CRUD操作 69
3.2.1 put方法 69
3.2.2 get方法 87
3.2.3 删除方法 97
3.3 批量处理操作 107
3.4 行锁 110
3.5 扫描 114
3.5.1 介绍 114
3.5.2 ResultScanner类 117
3.5.3 缓存与批量处理 119
3.6 各种特性 125
3.6.1 HTable的实用方法 125
3.6.2 Bytes类 127

第4章 客户端API：高级特性 129
4.1 过滤器 129
4.1.1 过滤器简介 129
4.1.2 比较过滤器 132
4.1.3 专用过滤器 139
4.1.4 附加过滤器 147
4.1.5 FilterList 151
4.1.6 自定义过滤器 153
4.1.7 过滤器总结 159
4.2 计数器 160
4.2.1 计数器简介 160
4.2.2 单计数器 163
4.2.3 多计数器 164
4.3 协处理器 166
4.3.1 协处理器简介 167
4.3.2 Coprocessor类 168
4.3.3 协处理器加载 171
4.3.4 RegionObserver类 174
4.3.5 MasterObserver类 180
4.3.6 endpoint 184
4.4 HTablePool 190
4.5 连接管理 194

第5章 客户端API：管理功能 197
5.1 模式定义 197
5.1.1 表 197
5.1.2 表属性 199
5.1.3 列族 202
5.2 HBaseAdmin 207
5.2.1 基本操作 208
5.2.2 表操作 209
5.2.3 模式操作 217
5.2.4 集群管理 219
5.2.5 集群状态信息 222

第6章 可用客户端 230
6.1 REST、Thrift和Avro的介绍 230
6.2 交互客户端 233
6.2.1 原生Java 233
6.2.2 REST 233
6.2.3 Thrift 240
6.2.4 Avro 244
6.2.5 其他客户端 245
6.3 批处理客户端 246
6.3.1 MapReduce 246
6.3.2 Hive 246
6.3.3 Pig 252
6.3.4 Cascading 256
6.4 Shell 257
6.4.1 基础 257
6.4.2 命令 259
6.4.3 脚本 263
6.5 基于Web的UI 265
6.5.1 master的UI 265
6.5.2 region服务器的UI 270
6.5.3 共享页面 272

第7章 与MapReduce集成 275
7.1 框架 275
7.1.1 MapReduce介绍 275
7.1.2 类 276
7.1.3 支撑类 279
7.1.4 MapReduce的执行地点 279
7.1.5 表拆分 280
7.2 在HBase之上的MapReduce 281
7.2.1 准备 281
7.2.2 数据流向 286
7.2.3 数据源 291
7.2.4 数据源与数据流向 293
7.2.5 自定义处理 296

第8章 架构 299
8.1 数据查找和传输 299
8.1.1 B 树 299
8.1.2 LSM树 300
8.2 存储 302
8.2.1 概览 303
8.2.2 写路径 304
8.2.3 文件 305
8.2.4 HFile格式 313
8.2.5 KeyValue格式 316
8.3 WAL 316
8.3.1 概述 317
8.3.2 HLog类 318
8.3.3 HLogKey类 319
8.3.4 WALEdit类 319
8.3.5 LogSyncer类 319
8.3.6 LogRoller类 320
8.3.7 回放 321
8.3.8 持久性 324
8.4 读路径 325
8.5 region查找 328
8.6 region生命周期 330
8.7 ZooKeeper 330
8.8 复制 333
8.8.1 Log Edit的生命周期 334
8.8.2 内部机制 335

第9章 高级用法 339
9.1 行键设计 339
9.1.1 概念 339
9.1.2 高表与宽表 341
9.1.3 部分键扫描 342
9.1.4 分页 343
9.1.5 时间序列 344
9.1.6 时间顺序关系 348
9.2 高级模式 350
9.3 辅助索引 350
9.4 搜索集成 354
9.5 事务 357
9.6 布隆过滤器 358
9.7 版本管理 361
9.7.1 隐式版本控制 361
9.7.2 自定义版本控制 364

第10章 集群监控 366
10.1 介绍 366
10.2 监控框架 367
10.2.1 上下文、记录和监控指标 367
10.2.2 master监控指标 372
10.2.3 region服务器监控指标 373
10.2.4 RPC监控指标 375
10.2.5 JVM监控指标 376
10.2.6 info监控指标 377
10.3 Ganglia 378
10.3.1 安装 379
10.3.2 用法 383
10.4 JMX 386
10.4.1 JConsole 388
10.4.2 JMX远程API 390
10.5 Nagios 394

第11章 性能优化 395
11.1 垃圾回收优化 395
11.2 本地memstore分配缓冲区 398
11.3 压缩 399
11.3.1 可用的编解码器 400
11.3.2 验证安装 401
11.3.3 启用压缩 403
11.4 优化拆分和合并 404
11.4.1 管理拆分 404
11.4.2 region热点 405
11.4.3 预拆分region 406
11.5 负载均衡 407
11.6 合并region 408

商品名称：	Hive编程指南	开本：
作者：	(美)卡普廖洛//万普勒//卢森格林|译者:曹坤	页数：
定价：	69	出版时间：	2013-12-01
ISBN号：	9787115333834	印刷时间：	2013-12-01
出版社：	人民邮电	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

目录： ***章 基础知识
1.1 Hadoop和MapReduce综述
1.2 Hadoop生态系统中的Hive
1.2.1 Pig
1.2.2 HBase
1.2.3 Cascading、Crunch及其他
1.3 Java和Hive：词频统计算法
1.4 后续事情
第2章 基础操作
2.1 安装预先配置好的虚拟机
2.2 安装详细步骤
2.2.1 装Java
2.2.2 安装Hadoop
2.2.3 本地模式、伪分布式模式和分布式模式
2.2.4 测试Hadoop
2.2.5 安装Hive
2.3 Hive内部是什么
2.4 启动Hive
2.5 配置Hadoop环境
2.5.1 本地模式配置
2.5.2 分布式模式和伪分布式模式配置
2.5.3 使用JDBC连接元数据
2.6 Hive命令
2.7 命令行界面
2.7.1 CLI 选项
2.7.2 变量和属性
2.7.3 Hive中“一次使用”命令
2.7.4 从文件中执行Hive查询
2.7.5 hiverc文件
2.7.6 使用Hive CLI的***多介绍
2.7.7 查看操作命令历史
2.7.8 执行shell命令
2.7.9 在Hive内使用Hadoop的dfs命令
2.7.10 Hive脚本中如何进行注释
2.7.11 显示字段名称
第3章 数据类型和文件格式
3.1 基本数据类型
3.2 集合数据类型
3.3 文本文件数据编码
3.4 读时模式
第4章 HiveQL：数据定义
4.1 Hive中的数据库
4.2 修改数据库
4.3 创建表
4.3.1 管理表
4.3.2 外部表
4.4 分区表、管理表
4.4.1 外部分区表
4.4.2 自定义表的存储格式
4.5 删除表
4.6 修改表
4.6.1 表重命名
4.6.2 增加、修改和删除表分区
4.6.3 修改列信息
4.6.4 增加列
4.6.5 删除或者替换列
4.6.6 修改表属性
4.6.7 修改存储属性
4.6.8 众多的修改表语句
第5章 HiveQL：数据操作
5.1 向管理表中装载数据
5.2 通过查询语句向表中插入数据
5.3 单个查询语句中创建表并加载数据
5.4 导出数据
第6章 HiveQL：查询
6.1 SELECT…FROM语句
6.1.1 使用正则表达式来指定列
6.1.2 使用列值进行计算
6.1.3 算术运算符
6.1.4 使用函数
6.1.5 LIMIT语句
6.1.6 列别名
6.1.7 嵌套SELECT语句
6.1.8 CASE…WHEN…THEN 句式
6.1.9 什么情况下Hive可以避免进行MapReduce
6.2 WHERE语句
6.2.1 谓词操作符
6.2.2 关于浮点数比较
6.2.3 LIKE和RLIKE
6.3 GROUP BY 语句
6.4 JOIN语句
6.4.1 INNER JOIN
6.4.2 JOIN优化
6.4.3 LEFT OUTER JOIN
6.4.4 OUTER JOIN
6.4.5 RIGHT OUTER JOIN
6.4.6 FULL OUTER JOIN
6.4.7 LEFT SEMI-JOIN
6.4.8 笛卡尔积JOIN
6.4.9 map-side JOIN
6.5 ORDER BY和SORT BY
6.6 含有SORT BY 的DISTRIBUTE BY
6.7 CLUSTER BY
6.8 类型转换
6.9 抽样查询
6.9.1 数据块抽样
6.9.2 分桶表的输入裁剪
6.10 UNION ALL
第7章 HiveQL：视图
7.1 使用视图来降低查询复杂度
7.2 使用视图来限制基于条件过滤的数据
7.3 动态分区中的视图和map类型
7.4 视图零零碎碎相关的事情
第8章 HiveQL：索引
8.1 创建索引
8.2 重建索引
8.3 显示索引
8.4 删除索引
8.5 实现一个定制化的索引处理器
第9章 模式设计
9.1 按天划分的表
9.2 关于分区
9.3 ***键和标准化
9.4 同一份数据多种处理
9.5 对于每个表的分区
9.6 分桶表数据存储
9.7 为表增加列
9.8 使用列存储表
9.8.1 重复数据
9.8.2 多列
9.9 （几乎）总是使用压缩
***0章 调优
10.1 使用EXPLAIN
10.2 EXPLAIN EXTENDED
10.3 限制调整
10.4 JOIN优化
10.5 本地模式
10.6 并行执行
10.7 严格模式
10.8 调整mapper和reducer个数
10.9 JVM重用
10.10 索引
10.11 动态分区调整
10.12 推测执行
10.13 单个MapReduce中多个GROUP BY
10.14 虚拟列
***1章 其他文件格式和压缩方法
11.1 确定安装编解码器
11.2 选择一种压缩编/解码器
11.3 开启中间压缩
11.4 ***终输出结果压缩
11.5 sequence file存储格式
11.6 使用压缩实践
11.7 存档分区
11.8 压缩：包扎
***2章 开发
12.1 修改Log4J属性
12.2 连接Java调试器到Hive
12.3 从源码编译Hive
12.3.1 执行Hive测***例
12.3.2 执行hook
12.4 配置Hive和Eclipse
12.5 Maven工程中使用Hive
12.6 Hive中使用hive_test进行单元测试
12.7 新增的插件开发工具箱（PDK）
***3章 函数
13.1 发现和描述函数
13.2 调用函数
13.3 标准函数
13.4 聚合函数
13.5 表生成函数
13.6 一个通过日期计算其星座的UDF
13.7 UDF与GenericUDF
13.8 不变函数
13.9 用户自定义聚合函数
13.10 用户自定义表生成函数
13.10.1 可以产生多行数据的UDTF
13.10.2 可以产生具有多个字段的单行数据的UDTF
13.10.3 可以模拟复杂数据类型的UDTF
13.11 在 UDF中访问分布式缓存
13.12 以函数的方式使用注解
13.12.1 定数性（deterministic）标注
13.12.2 状态性（stateful）标注
13.12.3 ***性
13.13 宏命令
***4章 Streaming
14.1 恒等变换
14.2 改变类型
14.3 投影变换
14.4 操作转换
14.5 使用分布式内存
14.6 由一行产生多行
14.7 使用streaming进行聚合计算
14.8 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY
14.9 GenericMR Tools for Streaming to Java
14.10 计算cogroup
***5章 自定义Hive文件和记录格式
15.1 文件和记录格式
15.2 阐明CREATE TABLE句式
15.3 文件格式
15.3.1 SequenceFile
15.3.2 RCfile
15.3.3 示例自定义输入格式：DualInputFormat
15.4 记录格式：SerDe
15.5 CSV和TSV SerDe
15.6 ObjectInspector
15.7 Thing Big Hive Reflection ObjectInspector
15.8 XML UDF
15.9 XPath相关的函数
15.10 JSON SerDe
15.11 Avro Hive SerDe
15.11.1 使用表属性信息定义Avro Schema
15.11.2 从指定URL中定义Schema
15.11.3 进化的模式
15.12 二进制输出
***6章 Hive的Thrift服务
16.1 启动Thrift Server
16.2 配置Groovy使用HiveServer
16.3 连接到HiveServer
16.4 获取集群状态信息 ...

《大数据时代：技术浪潮与实践探索》 引言： 我们正身处一个前所未有的数据洪流之中。每一次点击、每一次交易、每一次交互，都在产生海量的数据。这些数据，曾经被视为副产品，如今已成为驱动商业决策、推动科学发现、重塑社会形态的核心力量。理解并驾驭这股力量，已经成为现代企业和个人不可或缺的关键技能。《大数据时代：技术浪潮与实践探索》将带领读者深入理解大数据这一颠覆性技术的本质，探索其背后驱动的技术革新，并分享在真实世界中应用大数据的成功实践。这本书并非仅限于介绍某种特定技术工具，而是致力于构建一个系统性、全局性的认知框架，帮助读者掌握应对大数据挑战的思维方式和解决策略。 第一部分：大数据浪潮的来临 数据的指数级增长： 从传感器到社交媒体，从物联网设备到科学模拟，数据量以前所未有的速度爆炸式增长。我们将探讨导致这一现象的根本原因，以及数据爆炸对传统计算模式带来的挑战。 大数据的定义与特征（4V）： 深入剖析大数据的核心特征——海量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value）。我们将通过具体的案例，理解这些特征如何相互作用，并对数据处理和分析提出新的要求。 大数据带来的机遇与变革： 探讨大数据如何颠覆传统行业，赋能新兴商业模式。从精准营销、个性化推荐到风险控制、疾病预测，大数据正在重塑各行各业的运作方式。我们将分析大数据在不同领域带来的具体价值和潜在影响。 大数据生态系统的演进： 了解大数据技术的发展脉络，从早期的批处理到实时流处理，从单机计算到分布式计算。我们将追溯大数据技术的发展历程，理解各个技术组件如何协同工作，构建起一个日益完善的生态系统。 第二部分：驱动大数据的核心技术 分布式存储的基石： 分布式文件系统（DFS）的原理与设计： 深入解析分布式文件系统的核心概念，如数据分块、副本机制、元数据管理、故障恢复等。我们将探讨DFS如何解决单机存储的容量和性能瓶颈，实现海量数据的可靠存储。 数据冗余与容错机制： 详细讲解数据复制（Replication）和纠错码（Erasure Coding）等技术，理解它们在大数据存储中的作用，以及如何在保证数据可用性的同时，优化存储成本。 可扩展性与性能优化： 分析DFS如何通过增加节点来线性扩展存储容量和吞吐量，以及在设计和使用中需要关注的性能调优策略，例如块大小选择、I/O优化等。 分布式计算的强大引擎： 批处理框架的革命： 介绍MapReduce编程模型的核心思想，如何将复杂计算任务分解为“Map”和“Reduce”两个阶段，以及其在大规模数据处理中的优势和局限性。 内存计算与实时处理： 探讨Spark等内存计算框架的兴起，理解其相对于MapReduce在性能上的飞跃，以及其在交互式查询、机器学习和流处理等场景中的应用。 流式数据处理的挑战与解决方案： 介绍流处理技术，如Storm、Flink等，以及它们如何实现对实时数据的持续分析，满足对低延迟响应的需求。 NoSQL数据库的崛起： 关系型数据库的局限性： 分析传统关系型数据库在处理海量、多结构化数据时面临的挑战，如模式僵化、扩展困难等。 多种NoSQL数据库类型解析： 深入介绍键值存储（Key-Value Stores）、文档数据库（Document Databases）、列族数据库（Column-Family Databases）和图数据库（Graph Databases）等主流NoSQL数据库的架构、数据模型和应用场景。 CAP理论与分布式事务： 理解CAP理论（一致性、可用性、分区容忍性）在分布式数据库设计中的重要性，以及不同NoSQL数据库在CAP理论下的取舍，并探讨分布式事务的复杂性。 数据仓库与数据湖： 传统数据仓库的演进： 回顾数据仓库的定义、设计原则和应用，以及其在大数据时代的适应性。 数据湖的概念与优势： 介绍数据湖作为一种新兴的数据存储和管理范式，如何以原始格式存储多样化的数据，并提供灵活的分析能力。 Schema-on-Read vs. Schema-on-Write： 对比数据湖（Schema-on-Read）和数据仓库（Schema-on-Write）在数据建模和加载方式上的区别，以及它们各自的优劣势。 第三部分：大数据分析与应用实践 数据处理流程与管道构建： ETL/ELT的演进： 详细讲解数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的经典流程，以及大数据时代ELT（Extract, Load, Transform）模式的兴起。 数据管道的设计与优化： 介绍如何设计健壮、高效的数据管道，实现从数据采集、清洗、转换到分析的自动化流程。 调度与监控： 探讨如何使用Airflow、Oozie等工具进行作业调度和依赖管理，以及如何构建有效的监控系统，保障数据处理的稳定运行。 数据查询与交互式分析： SQL on Hadoop： 介绍Hive、Impala等工具，如何利用SQL语言对Hadoop生态系统中的数据进行查询和分析，降低了数据分析的门槛。 交互式查询引擎： 探讨Presto、Drill等交互式查询引擎的特点，以及它们如何支持亚秒级的查询响应，满足实时数据探索的需求。 机器学习与人工智能在大数据中的应用： 分布式机器学习框架： 介绍Mahout、Spark MLlib等分布式机器学习库，以及它们如何支持在大规模数据集上训练模型。 常见机器学习算法的应用： 结合大数据场景，讲解回归、分类、聚类、推荐系统、自然语言处理等机器学习算法的应用案例。 深度学习与大数据： 探讨深度学习模型如何处理海量数据，以及其在图像识别、语音识别、自然语言理解等领域的突破性进展。 商业智能（BI）与数据可视化： BI工具在数据分析中的作用： 介绍Tableau、Power BI等BI工具如何帮助用户将复杂数据转化为直观的图表和报告。 数据可视化的重要性： 强调可视化在理解数据模式、发现洞察、沟通结果方面的关键作用。 构建有效的仪表盘： 分享设计和构建数据仪表盘的最佳实践，使其能够清晰、准确地传达关键信息。 大数据安全与隐私保护： 数据安全挑战： 分析大数据环境中可能面临的安全风险，如数据泄露、未经授权访问、数据篡改等。 访问控制与身份认证： 介绍Kerberos等认证机制，以及如何实现精细化的访问控制，保障数据安全。 数据加密与隐私合规： 探讨静态数据加密和传输过程中数据加密的重要性，以及如何遵守GDPR、CCPA等数据隐私法规。 大数据架构的演进与趋势： Lambda架构与Kappa架构： 对比Lambda架构（批处理层、速度层）和Kappa架构（统一流处理层）在处理实时与历史数据方面的不同设计理念。 云原生大数据： 探讨云计算如何为大数据提供弹性的计算和存储资源，以及云服务商在大数据领域的竞争与创新。 湖仓一体（Lakehouse）的兴起： 解析湖仓一体如何融合数据湖的灵活性和数据仓库的结构化管理能力，提供更统一的数据平台。 结语： 大数据不仅仅是技术，更是一种思维方式和战略方向。《大数据时代：技术浪潮与实践探索》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解大数据技术的强大力量，掌握应对数据挑战的工具和方法。无论是技术开发者、数据科学家、业务分析师，还是希望拥抱数据驱动决策的管理者，都能从中获得启发，并在日新月异的大数据浪潮中，找到属于自己的航向，把握时代的机遇。本书的目的是赋能读者，让大家能够自信地驾驭数据，创造更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在一个偶然的机会下了解到这本书的。当时我正在为项目中的大数据处理问题而头疼，尝试了很多方法效果都不理想。朋友推荐了这本《Hadoop权威指南》，说它对Hadoop的存储和分析有非常深入的讲解。拿到书后，我被它的内容所震撼。HDFS的部分，不仅仅是概念的罗列，而是深入到其架构设计、数据写入流程、读取流程以及故障恢复机制等细节。作者甚至还探讨了HDFS的读写性能优化策略，这对于我们这种需要处理海量数据的场景来说，简直是雪中送炭。MapReduce的讲解更是细致入微，从最基本的Map和Reduce函数的作用，到更高级的Join操作、数据倾斜的解决办法，都进行了详细的阐述。我特别喜欢书中关于如何设计高效MapReduce程序的指导，这能够帮助我们避免走弯路，少踩坑。整体而言，这本书的内容非常扎实，理论与实践并重，能够帮助读者真正掌握Hadoop的核心技术，解决实际工作中的问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事数据挖掘工作的工程师，我一直在寻找能够全面深入理解Hadoop技术栈的资料。这本书无疑满足了我的需求。它不仅仅是技术手册，更像是一本深入浅出的技术论著。在HDFS方面，作者对NameNode和DataNode的交互机制、副本策略以及一致性模型进行了详尽的剖析，这对于理解大规模数据存储的稳定性和可靠性至关重要。而对于MapReduce，书中详细讲解了Shuffle过程、Combiner和Partitioner的使用，以及如何优化MapReduce作业以提高性能，这些都是实际工作中提升效率的关键。特别是YARN的部分，作者对资源调度器（如Capacity Scheduler和Fair Scheduler）的内部原理和配置进行了细致的讲解，这对于管理和优化Hadoop集群资源非常有帮助。书中穿插的案例分析和代码示例，能够帮助读者将理论知识与实际应用相结合，更好地理解Hadoop的工作流程和最佳实践。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时，能够用通俗易懂的语言进行解释，并辅以恰当的比喻，使得学习过程不至于枯燥乏味。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于想要深入理解Hadoop生态系统的开发者和架构师来说，是一本不可多得的宝藏。从HDFS的分布式存储到MapReduce的计算模型，再到YARN的资源管理，作者都进行了全面而深入的探讨。我尤其赞赏书中关于HDFS的容错机制和数据一致性模型讲解的部分，这对于理解大数据系统的稳定运行至关重要。而在MapReduce编程方面，作者不仅仅是讲解了基本的Map和Reduce函数，还深入讨论了数据倾斜、内存调优等实际工作中经常遇到的问题，并提供了有效的解决方案。书中的案例分析非常贴合实际应用场景，能够帮助读者更好地理解Hadoop技术在解决实际问题中的作用。此外，作者在讲解过程中，也充分考虑到了读者的不同背景，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中找到有价值的信息。阅读这本书的过程，就像是在进行一次深入的Hadoop技术探索之旅，让我对大数据处理有了更深刻的认识和更全面的掌握。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版非常专业，给人一种厚重感和权威感。翻开第一页，纸张的质感也相当不错，阅读起来非常舒适。我本来对大数据这个领域只是略知一二，抱着学习和探索的心态购入的这本书。虽然还没有深入阅读，但从目录和前几章的介绍来看，它系统地涵盖了Hadoop生态系统的核心组件，从HDFS的分布式存储原理，到MapReduce的编程模型，再到YARN的资源管理，都有非常详尽的阐述。我尤其对HDFS的部分很感兴趣，理解其分布式存储的容错机制和数据块的划分方式，对于后续的数据分析至关重要。作者在讲解时，逻辑清晰，循序渐进，即使是初学者也能逐步理解其中的奥秘。虽然书中包含大量的技术术语和概念，但通过图文并茂的方式，大大降低了学习门槛。我期待在后续的学习中，能够将这些理论知识转化为实际操作能力，真正掌握大数据存储和分析的精髓。这本书的深度和广度都令人印象深刻，相信它能成为我大数据学习之路上的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉Hadoop领域的学生，我发现这本书是我学习路上的一个非常好的起点。从HDFS的分布式文件系统原理开始，它就以一种非常清晰和结构化的方式进行讲解，让我能够快速建立起对Hadoop存储体系的整体认识。书中的插图和流程图更是起到了画龙点睛的作用，让那些抽象的概念变得具体可见。在深入到MapReduce编程模型时，作者循序渐进地介绍了Map和Reduce函数的编写，以及如何利用它们进行数据处理。最令我感到兴奋的是，书中提供了大量的代码示例，并且这些示例都经过了精心设计，能够很好地演示Hadoop的实际应用。我尝试着跟着书中的步骤进行实践，发现自己能够逐步理解其中的逻辑，并且能够成功运行一些简单的MapReduce程序。这本书在讲解YARN部分时，也给我留下了深刻的印象，它让我理解了Hadoop集群是如何管理和分配资源的，这对于我以后管理和部署Hadoop集群非常有帮助。