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圖書標籤:

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• Hive
• 大數據
• 數據存儲
• 數據分析
• 大數據技術
• 分布式係統
• 編程指南
• 權威指南

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465133

商品編碼：19864790881

齣版時間：2017-07-01

套裝三冊：

HBase權威指南

Hive編程指南

Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）修訂版

9787302465133 9787115333834 9787115318893

本書結閤理論和實踐，由淺入深，全方位介紹瞭Hadoop這一高性能的海量數據處理和分析平颱。全書5部分24章，第Ⅰ部分介紹Hadoop基礎知識，主題涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件係統、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介紹MapReduce,主題包括MapReduce應用開發；MapReduce的工作機製、MapReduce的類型與格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介紹Hadoop的運維，主題涉及構建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介紹Hadoop相關開源項目，主題涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供瞭三個案例，分彆來自醫療衛生信息技術服務商塞納(Cerner)、微軟的人工智能項目ADAM(一種大規模分布式深度學習框架)和開源項目Cascading(一個新的針對MapReduce的數據處理API)。

本書是一本專業、全麵的Hadoop參考書和工具書，闡述瞭Hadoop生態圈的新發展和應用，程序員可以從中探索海量數據集的存儲和分析，管理員可以從中瞭解Hadoop集群的安裝和運維。

第Ⅰ部分Hadoop基礎知識

第1章初識Hadoop3

1.1數據！數據！3

1.2數據的存儲與分析5

1.3查詢所有數據6

1.4不僅僅是批處理7

1.5相較於其他係統的優勢8

1.6ApacheHadoop發展簡史12

1.7本書包含的內容16

第2章關於MapReduce19

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22

2.4橫嚮擴展31

2.5HadoopStreaming37

第3章Hadoop分布式文件係統42

3.1HDFS的設計42

3.2HDFS的概念44

3.3命令行接口50

3.4Hadoop文件係統52

3.5Java接口56

3.6數據流68

3.7通過distcp並行復製76

第4章關於YARN78

4.1剖析YARN應用運行機製79

4.2YARN與MapReduce1相比82

4.3YARN中的調度85

4.4延伸閱讀95

第5章Hadoop的I/O操作96

5.1數據完整性96

5.2壓縮99

5.3序列化109

5.4基於文件的數據結構127

第Ⅱ部分關於MapReduce

第6章MapReduce應用開發141

6.1用於配置的API142

6.2配置開發環境144

6.3用MRUnit來寫單元測試152

6.4本地運行測試數據156

6.5在集群上運行160

6.6作業調優174

6.7MapReduce的工作流176

第7章MapReduce的工作機製184

7.1剖析MapReduce作業運行

機製184

7.2失敗191

7.3shuffle和排序195

7.4任務的執行201

第8章MapReduce的

類型與格式207

8.1MapReduce的類型207

8.2輸入格式218

8.3輸齣格式236

第9章MapReduce的特性243

9.1計數器243

9.2排序252

9.3連接264

9.4邊數據分布270

9.5MapReduce庫類276

第Ⅲ部分Hadoop的操作

第10章構建Hadoop集群279

10.1集群規範280

10.2集群的構建和安裝284

10.3Hadoop配置288

10.4安全性305

10.5利用基準評測程序測試

Hadoop集群311

第11章管理Hadoop314

11.1HDFS314

11.2監控327

11.3維護329

第Ⅳ部分Hadoop相關開源項目

第12章關於Avro341

12.1Avro數據類型和模式342

12.2內存中的序列化和

反序列化特定API347

12.3Avro數據文件349

12.4互操作性351

12.5模式解析352

12.6排列順序354

12.7關於AvroMapReduce356

12.8使用AvroMapReduce

進行排序359

12.9其他語言的Avro362

第13章關於Parquet363

13.1數據模型364

13.2Parquet文件格式367

13.3Parquet的配置368

13.4Parquet文件的讀/寫369

13.5ParquetMapReduce374

第14章關於Flume377

14.1安裝Flume378

14.2示例378

14.3事務和可靠性380

14.4HDFSSink382

14.5扇齣385

14.6通過代理層分發387

14.7Sink組391

14.8Flume與應用程序的集成395

14.9組件編目395

14.10延伸閱讀397

第15章關於Sqoop398

15.1獲取Sqoop398

15.2Sqoop連接器400

15.3一個導入的例子401

15.4生成代碼404

15.5深入瞭解數據庫導入405

15.6使用導入的數據409

15.7導入大對象412

15.8執行導齣414

15.9深入瞭解導齣功能416

15.10延伸閱讀419

第16章關於Pig420

16.1安裝與運行Pig421

16.2示例425

16.3與數據庫進行比較428

16.4PigLatin429

16.5用戶自定義函數446

16.6數據處理操作455

16.7Pig實戰465

16.8延伸閱讀468

第17章關於Hive469

17.1安裝Hive470

17.2示例472

17.3運行Hive473

17.4Hive與傳統數據庫相比480

17.5HiveQL483

17.6錶488

17.7查詢數據501

17.8用戶定義函數508

17.9延伸閱讀516

第18章關於Crunch517

18.1示例518

18.2Crunch核心API521

18.3管綫執行537

18.4Crunch庫545

18.5延伸閱讀547

第19章關於Spark548

19.1安裝Spark549

19.2示例549

19.3彈性分布式數據集555

19.4共享變量564

19.5剖析Spark作業運行機製565

19.6執行器和集群管理器570

19.7延伸閱讀574

第20章關於HBase575

20.1HBase基礎575

20.2概念576

20.3安裝581

20.4客戶端584

20.5創建在綫查詢應用589

20.6HBase和RDBMS的比較598

20.7Praxis601

20.8延伸閱讀602

第21章關於ZooKeeper604

21.1安裝和運行ZooKeeper605

21.2示例607

21.3ZooKeeper服務615

21.4使用ZooKeeper來構建

應用629

21.5生産環境中的ZooKeeper640

21.6延伸閱讀643

第Ⅴ部分案例學習

第22章醫療公司塞納(Cerner)

0........

書名:HBase權威指南(“十二五”國傢重點圖書齣版規劃項目)

原價：89.00元

作者:[美]Lars George 著

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2013-10-1

ISBN：9787115318893

字數：646000

頁碼：476

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

 

編輯推薦

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Apache HBase項目管理委員會主席Michael Stack作序推薦。
作者Lars George是HBase Committer，HBase文檔的主要貢獻者，Cloudera公司解決方案架構師，主要為Hadoop和HBase提供技術支持、谘詢和培訓工作。
這是一本介紹HBase內部機製的書，是·權威的HBase開發指南。

目錄

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目 錄

第1章 簡介 1
1.1 海量數據的黎明 1
1.2 關係數據庫係統的問題 5
1.3 非關係型數據庫係統Not-Only-SQL(簡稱NoSQL) 7
1.3.1 維度 9
1.3.2 可擴展性 12
1.3.3 數據庫的範式化和反範式化 12
1.4 結構 15
1.4.1 背景 15
1.4.2 錶、行、列和單元格 16
1.4.3 自動分區 20
1.4.4 存儲API 21
1.4.5 實現 22
1.4.6 小結 25
1.5 HBase：Hadoop數據庫 25
1.5.1 曆史 26
1.5.2 命名 27
1.5.3 小結 27

第2章 安裝 28
2.1 快速啓動指南 28
2.2 必備條件 31
2.2.1 硬件 31
2.2.2 軟件 37
2.3 HBase使用的文件係統 47
2.3.1 本地模式 48
2.3.2 HDFS 49
2.3.3 S3 49
2.3.4 其他文件係統 50
2.4 安裝選項 50
2.4.1 Apache二進製發布包 50
2.4.2 編譯源碼 52
2.5 運行模式 53
2.5.1 單機模式 53
2.5.2 分布式模式 53
2.6 配置 57
2.6.1 hbase-site.xml與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 客戶端配置 61
2.7 部署 61
2.7.1 基於腳本 62
2.7.2 Apache Whirr 63
2.7.3 Puppet與Chef 63
2.8 操作集群 64
2.8.1 確定安裝運行 64
2.8.2 Web UI介紹 65
2.8.3 Shell介紹 66
2.8.4 關閉集群 66

第3章 客戶端API：基礎知識 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 刪除方法 97
3.3 批量處理操作 107
3.4 行鎖 110
3.5 掃描 114
3.5.1 介紹 114
3.5.2 ResultScanner類 117
3.5.3 緩存與批量處理 119
3.6 各種特性 125
3.6.1 HTable的實用方法 125
3.6.2 Bytes類 127

第4章 客戶端API：高級特性 129
4.1 過濾器 129
4.1.1 過濾器簡介 129
4.1.2 比較過濾器 132
4.1.3 專用過濾器 139
4.1.4 附加過濾器 147
4.1.5 FilterList 151
4.1.6 自定義過濾器 153
4.1.7 過濾器總結 159
4.2 計數器 160
4.2.1 計數器簡介 160
4.2.2 單計數器 163
4.2.3 多計數器 164
4.3 協處理器 166
4.3.1 協處理器簡介 167
4.3.2 Coprocessor類 168
4.3.3 協處理器加載 171
4.3.4 RegionObserver類 174
4.3.5 MasterObserver類 180
4.3.6 endpoint 184
4.4 HTablePool 190
4.5 連接管理 194

第5章 客戶端API：管理功能 197
5.1 模式定義 197
5.1.1 錶 197
5.1.2 錶屬性 199
5.1.3 列族 202
5.2 HBaseAdmin 207
5.2.1 基本操作 208
5.2.2 錶操作 209
5.2.3 模式操作 217
5.2.4 集群管理 219
5.2.5 集群狀態信息 222

第6章 可用客戶端 230
6.1 REST、Thrift和Avro的介紹 230
6.2 交互客戶端 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 其他客戶端 245
6.3 批處理客戶端 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 基礎 257
6.4.2 命令 259
6.4.3 腳本 263
6.5 基於Web的UI 265
6.5.1 master的UI 265
6.5.2 region服務器的UI 270
6.5.3 共享頁麵 272

第7章 與MapReduce集成 275
7.1 框架 275
7.1.1 MapReduce介紹 275
7.1.2 類 276
7.1.3 支撐類 279
7.1.4 MapReduce的執行地點 279
7.1.5 錶拆分 280
7.2 在HBase之上的MapReduce 281
7.2.1 準備 281
7.2.2 數據流嚮 286
7.2.3 數據源 291
7.2.4 數據源與數據流嚮 293
7.2.5 自定義處理 296

第8章 架構 299
8.1 數據查找和傳輸 299
8.1.1 B 樹 299
8.1.2 LSM樹 300
8.2 存儲 302
8.2.1 概覽 303
8.2.2 寫路徑 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類 318
8.3.3 HLogKey類 319
8.3.4 WALEdit類 319
8.3.5 LogSyncer類 319
8.3.6 LogRoller類 320
8.3.7 迴放 321
8.3.8 持久性 324
8.4 讀路徑 325
8.5 region查找 328
8.6 region生命周期 330
8.7 ZooKeeper 330
8.8 復製 333
8.8.1 Log Edit的生命周期 334
8.8.2 內部機製 335

第9章 高級用法 339
9.1 行鍵設計 339
9.1.1 概念 339
9.1.2 高錶與寬錶 341
9.1.3 部分鍵掃描 342
9.1.4 分頁 343
9.1.5 時間序列 344
9.1.6 時間順序關係 348
9.2 高級模式 350
9.3 輔助索引 350
9.4 搜索集成 354
9.5 事務 357
9.6 布隆過濾器 358
9.7 版本管理 361
9.7.1 隱式版本控製 361
9.7.2 自定義版本控製 364

第10章 集群監控 366
10.1 介紹 366
10.2 監控框架 367
10.2.1 上下文、記錄和監控指標 367
10.2.2 master監控指標 372
10.2.3 region服務器監控指標 373
10.2.4 RPC監控指標 375
10.2.5 JVM監控指標 376
10.2.6 info監控指標 377
10.3 Ganglia 378
10.3.1 安裝 379
10.3.2 用法 383
10.4 JMX 386
10.4.1 JConsole 388
10.4.2 JMX遠程API 390
10.5 Nagios 394

第11章 性能優化 395
11.1 垃圾迴收優化 395
11.2 本地memstore分配緩衝區 398
11.3 壓縮 399
11.3.1 可用的編解碼器 400
11.3.2 驗證安裝 401
11.3.3 啓用壓縮 403
11.4 優化拆分和閤並 404
11.4.1 管理拆分 404
11.4.2 region熱點 405
11.4.3 預拆分region 406
11.5 負載均衡 407
11.6 閤並region 408

商品名稱：	Hive編程指南	開本：
作者：	(美)卡普廖洛//萬普勒//盧森格林|譯者:曹坤	頁數：
定價：	69	齣版時間：	2013-12-01
ISBN號：	9787115333834	印刷時間：	2013-12-01
齣版社：	人民郵電	版次：	1
商品類型：	圖書	印次：	1

目錄： ***章 基礎知識
1.1 Hadoop和MapReduce綜述
1.2 Hadoop生態係統中的Hive
1.2.1 Pig
1.2.2 HBase
1.2.3 Cascading、Crunch及其他
1.3 Java和Hive：詞頻統計算法
1.4 後續事情
第2章 基礎操作
2.1 安裝預先配置好的虛擬機
2.2 安裝詳細步驟
2.2.1 裝Java
2.2.2 安裝Hadoop
2.2.3 本地模式、僞分布式模式和分布式模式
2.2.4 測試Hadoop
2.2.5 安裝Hive
2.3 Hive內部是什麼
2.4 啓動Hive
2.5 配置Hadoop環境
2.5.1 本地模式配置
2.5.2 分布式模式和僞分布式模式配置
2.5.3 使用JDBC連接元數據
2.6 Hive命令
2.7 命令行界麵
2.7.1 CLI 選項
2.7.2 變量和屬性
2.7.3 Hive中“一次使用”命令
2.7.4 從文件中執行Hive查詢
2.7.5 hiverc文件
2.7.6 使用Hive CLI的***多介紹
2.7.7 查看操作命令曆史
2.7.8 執行shell命令
2.7.9 在Hive內使用Hadoop的dfs命令
2.7.10 Hive腳本中如何進行注釋
2.7.11 顯示字段名稱
第3章 數據類型和文件格式
3.1 基本數據類型
3.2 集閤數據類型
3.3 文本文件數據編碼
3.4 讀時模式
第4章 HiveQL：數據定義
4.1 Hive中的數據庫
4.2 修改數據庫
4.3 創建錶
4.3.1 管理錶
4.3.2 外部錶
4.4 分區錶、管理錶
4.4.1 外部分區錶
4.4.2 自定義錶的存儲格式
4.5 刪除錶
4.6 修改錶
4.6.1 錶重命名
4.6.2 增加、修改和刪除錶分區
4.6.3 修改列信息
4.6.4 增加列
4.6.5 刪除或者替換列
4.6.6 修改錶屬性
4.6.7 修改存儲屬性
4.6.8 眾多的修改錶語句
第5章 HiveQL：數據操作
5.1 嚮管理錶中裝載數據
5.2 通過查詢語句嚮錶中插入數據
5.3 單個查詢語句中創建錶並加載數據
5.4 導齣數據
第6章 HiveQL：查詢
6.1 SELECT…FROM語句
6.1.1 使用正則錶達式來指定列
6.1.2 使用列值進行計算
6.1.3 算術運算符
6.1.4 使用函數
6.1.5 LIMIT語句
6.1.6 列彆名
6.1.7 嵌套SELECT語句
6.1.8 CASE…WHEN…THEN 句式
6.1.9 什麼情況下Hive可以避免進行MapReduce
6.2 WHERE語句
6.2.1 謂詞操作符
6.2.2 關於浮點數比較
6.2.3 LIKE和RLIKE
6.3 GROUP BY 語句
6.4 JOIN語句
6.4.1 INNER JOIN
6.4.2 JOIN優化
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 笛卡爾積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 類型轉換
6.9 抽樣查詢
6.9.1 數據塊抽樣
6.9.2 分桶錶的輸入裁剪
6.10 UNION ALL
第7章 HiveQL：視圖
7.1 使用視圖來降低查詢復雜度
7.2 使用視圖來限製基於條件過濾的數據
7.3 動態分區中的視圖和map類型
7.4 視圖零零碎碎相關的事情
第8章 HiveQL：索引
8.1 創建索引
8.2 重建索引
8.3 顯示索引
8.4 刪除索引
8.5 實現一個定製化的索引處理器
第9章 模式設計
9.1 按天劃分的錶
9.2 關於分區
9.3 ***鍵和標準化
9.4 同一份數據多種處理
9.5 對於每個錶的分區
9.6 分桶錶數據存儲
9.7 為錶增加列
9.8 使用列存儲錶
9.8.1 重復數據
9.8.2 多列
9.9 （幾乎）總是使用壓縮
***0章 調優
10.1 使用EXPLAIN
10.2 EXPLAIN EXTENDED
10.3 限製調整
10.4 JOIN優化
10.5 本地模式
10.6 並行執行
10.7 嚴格模式
10.8 調整mapper和reducer個數
10.9 JVM重用
10.10 索引
10.11 動態分區調整
10.12 推測執行
10.13 單個MapReduce中多個GROUP BY
10.14 虛擬列
***1章 其他文件格式和壓縮方法
11.1 確定安裝編解碼器
11.2 選擇一種壓縮編/解碼器
11.3 開啓中間壓縮
11.4 ***終輸齣結果壓縮
11.5 sequence file存儲格式
11.6 使用壓縮實踐
11.7 存檔分區
11.8 壓縮：包紮
***2章 開發
12.1 修改Log4J屬性
12.2 連接Java調試器到Hive
12.3 從源碼編譯Hive
12.3.1 執行Hive測***例
12.3.2 執行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進行單元測試
12.7 新增的插件開發工具箱（PDK）
***3章 函數
13.1 發現和描述函數
13.2 調用函數
13.3 標準函數
13.4 聚閤函數
13.5 錶生成函數
13.6 一個通過日期計算其星座的UDF
13.7 UDF與GenericUDF
13.8 不變函數
13.9 用戶自定義聚閤函數
13.10 用戶自定義錶生成函數
13.10.1 可以産生多行數據的UDTF
13.10.2 可以産生具有多個字段的單行數據的UDTF
13.10.3 可以模擬復雜數據類型的UDTF
13.11 在 UDF中訪問分布式緩存
13.12 以函數的方式使用注解
13.12.1 定數性（deterministic）標注
13.12.2 狀態性（stateful）標注
13.12.3 ***性
13.13 宏命令
***4章 Streaming
14.1 恒等變換
14.2 改變類型
14.3 投影變換
14.4 操作轉換
14.5 使用分布式內存
14.6 由一行産生多行
14.7 使用streaming進行聚閤計算
14.8 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY
14.9 GenericMR Tools for Streaming to Java
14.10 計算cogroup
***5章 自定義Hive文件和記錄格式
15.1 文件和記錄格式
15.2 闡明CREATE TABLE句式
15.3 文件格式
15.3.1 SequenceFile
15.3.2 RCfile
15.3.3 示例自定義輸入格式：DualInputFormat
15.4 記錄格式：SerDe
15.5 CSV和TSV SerDe
15.6 ObjectInspector
15.7 Thing Big Hive Reflection ObjectInspector
15.8 XML UDF
15.9 XPath相關的函數
15.10 JSON SerDe
15.11 Avro Hive SerDe
15.11.1 使用錶屬性信息定義Avro Schema
15.11.2 從指定URL中定義Schema
15.11.3 進化的模式
15.12 二進製輸齣
***6章 Hive的Thrift服務
16.1 啓動Thrift Server
16.2 配置Groovy使用HiveServer
16.3 連接到HiveServer
16.4 獲取集群狀態信息 ...

《大數據時代：技術浪潮與實踐探索》 引言： 我們正身處一個前所未有的數據洪流之中。每一次點擊、每一次交易、每一次交互，都在産生海量的數據。這些數據，曾經被視為副産品，如今已成為驅動商業決策、推動科學發現、重塑社會形態的核心力量。理解並駕馭這股力量，已經成為現代企業和個人不可或缺的關鍵技能。《大數據時代：技術浪潮與實踐探索》將帶領讀者深入理解大數據這一顛覆性技術的本質，探索其背後驅動的技術革新，並分享在真實世界中應用大數據的成功實踐。這本書並非僅限於介紹某種特定技術工具，而是緻力於構建一個係統性、全局性的認知框架，幫助讀者掌握應對大數據挑戰的思維方式和解決策略。 第一部分：大數據浪潮的來臨 數據的指數級增長： 從傳感器到社交媒體，從物聯網設備到科學模擬，數據量以前所未有的速度爆炸式增長。我們將探討導緻這一現象的根本原因，以及數據爆炸對傳統計算模式帶來的挑戰。 大數據的定義與特徵（4V）： 深入剖析大數據的核心特徵——海量性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和價值性（Value）。我們將通過具體的案例，理解這些特徵如何相互作用，並對數據處理和分析提齣新的要求。 大數據帶來的機遇與變革： 探討大數據如何顛覆傳統行業，賦能新興商業模式。從精準營銷、個性化推薦到風險控製、疾病預測，大數據正在重塑各行各業的運作方式。我們將分析大數據在不同領域帶來的具體價值和潛在影響。 大數據生態係統的演進： 瞭解大數據技術的發展脈絡，從早期的批處理到實時流處理，從單機計算到分布式計算。我們將追溯大數據技術的發展曆程，理解各個技術組件如何協同工作，構建起一個日益完善的生態係統。 第二部分：驅動大數據的核心技術 分布式存儲的基石： 分布式文件係統（DFS）的原理與設計： 深入解析分布式文件係統的核心概念，如數據分塊、副本機製、元數據管理、故障恢復等。我們將探討DFS如何解決單機存儲的容量和性能瓶頸，實現海量數據的可靠存儲。 數據冗餘與容錯機製： 詳細講解數據復製（Replication）和糾錯碼（Erasure Coding）等技術，理解它們在大數據存儲中的作用，以及如何在保證數據可用性的同時，優化存儲成本。 可擴展性與性能優化： 分析DFS如何通過增加節點來綫性擴展存儲容量和吞吐量，以及在設計和使用中需要關注的性能調優策略，例如塊大小選擇、I/O優化等。 分布式計算的強大引擎： 批處理框架的革命： 介紹MapReduce編程模型的核心思想，如何將復雜計算任務分解為“Map”和“Reduce”兩個階段，以及其在大規模數據處理中的優勢和局限性。 內存計算與實時處理： 探討Spark等內存計算框架的興起，理解其相對於MapReduce在性能上的飛躍，以及其在交互式查詢、機器學習和流處理等場景中的應用。 流式數據處理的挑戰與解決方案： 介紹流處理技術，如Storm、Flink等，以及它們如何實現對實時數據的持續分析，滿足對低延遲響應的需求。 NoSQL數據庫的崛起： 關係型數據庫的局限性： 分析傳統關係型數據庫在處理海量、多結構化數據時麵臨的挑戰，如模式僵化、擴展睏難等。 多種NoSQL數據庫類型解析： 深入介紹鍵值存儲（Key-Value Stores）、文檔數據庫（Document Databases）、列族數據庫（Column-Family Databases）和圖數據庫（Graph Databases）等主流NoSQL數據庫的架構、數據模型和應用場景。 CAP理論與分布式事務： 理解CAP理論（一緻性、可用性、分區容忍性）在分布式數據庫設計中的重要性，以及不同NoSQL數據庫在CAP理論下的取捨，並探討分布式事務的復雜性。 數據倉庫與數據湖： 傳統數據倉庫的演進： 迴顧數據倉庫的定義、設計原則和應用，以及其在大數據時代的適應性。 數據湖的概念與優勢： 介紹數據湖作為一種新興的數據存儲和管理範式，如何以原始格式存儲多樣化的數據，並提供靈活的分析能力。 Schema-on-Read vs. Schema-on-Write： 對比數據湖（Schema-on-Read）和數據倉庫（Schema-on-Write）在數據建模和加載方式上的區彆，以及它們各自的優劣勢。 第三部分：大數據分析與應用實踐 數據處理流程與管道構建： ETL/ELT的演進： 詳細講解數據抽取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load）的經典流程，以及大數據時代ELT（Extract, Load, Transform）模式的興起。 數據管道的設計與優化： 介紹如何設計健壯、高效的數據管道，實現從數據采集、清洗、轉換到分析的自動化流程。 調度與監控： 探討如何使用Airflow、Oozie等工具進行作業調度和依賴管理，以及如何構建有效的監控係統，保障數據處理的穩定運行。 數據查詢與交互式分析： SQL on Hadoop： 介紹Hive、Impala等工具，如何利用SQL語言對Hadoop生態係統中的數據進行查詢和分析，降低瞭數據分析的門檻。 交互式查詢引擎： 探討Presto、Drill等交互式查詢引擎的特點，以及它們如何支持亞秒級的查詢響應，滿足實時數據探索的需求。 機器學習與人工智能在大數據中的應用： 分布式機器學習框架： 介紹Mahout、Spark MLlib等分布式機器學習庫，以及它們如何支持在大規模數據集上訓練模型。 常見機器學習算法的應用： 結閤大數據場景，講解迴歸、分類、聚類、推薦係統、自然語言處理等機器學習算法的應用案例。 深度學習與大數據： 探討深度學習模型如何處理海量數據，以及其在圖像識彆、語音識彆、自然語言理解等領域的突破性進展。 商業智能（BI）與數據可視化： BI工具在數據分析中的作用： 介紹Tableau、Power BI等BI工具如何幫助用戶將復雜數據轉化為直觀的圖錶和報告。 數據可視化的重要性： 強調可視化在理解數據模式、發現洞察、溝通結果方麵的關鍵作用。 構建有效的儀錶盤： 分享設計和構建數據儀錶盤的最佳實踐，使其能夠清晰、準確地傳達關鍵信息。 大數據安全與隱私保護： 數據安全挑戰： 分析大數據環境中可能麵臨的安全風險，如數據泄露、未經授權訪問、數據篡改等。 訪問控製與身份認證： 介紹Kerberos等認證機製，以及如何實現精細化的訪問控製，保障數據安全。 數據加密與隱私閤規： 探討靜態數據加密和傳輸過程中數據加密的重要性，以及如何遵守GDPR、CCPA等數據隱私法規。 大數據架構的演進與趨勢： Lambda架構與Kappa架構： 對比Lambda架構（批處理層、速度層）和Kappa架構（統一流處理層）在處理實時與曆史數據方麵的不同設計理念。 雲原生大數據： 探討雲計算如何為大數據提供彈性的計算和存儲資源，以及雲服務商在大數據領域的競爭與創新。 湖倉一體（Lakehouse）的興起： 解析湖倉一體如何融閤數據湖的靈活性和數據倉庫的結構化管理能力，提供更統一的數據平颱。 結語： 大數據不僅僅是技術，更是一種思維方式和戰略方嚮。《大數據時代：技術浪潮與實踐探索》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解大數據技術的強大力量，掌握應對數據挑戰的工具和方法。無論是技術開發者、數據科學傢、業務分析師，還是希望擁抱數據驅動決策的管理者，都能從中獲得啓發，並在日新月異的大數據浪潮中，找到屬於自己的航嚮，把握時代的機遇。本書的目的是賦能讀者，讓大傢能夠自信地駕馭數據，創造更大的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於想要深入理解Hadoop生態係統的開發者和架構師來說，是一本不可多得的寶藏。從HDFS的分布式存儲到MapReduce的計算模型，再到YARN的資源管理，作者都進行瞭全麵而深入的探討。我尤其贊賞書中關於HDFS的容錯機製和數據一緻性模型講解的部分，這對於理解大數據係統的穩定運行至關重要。而在MapReduce編程方麵，作者不僅僅是講解瞭基本的Map和Reduce函數，還深入討論瞭數據傾斜、內存調優等實際工作中經常遇到的問題，並提供瞭有效的解決方案。書中的案例分析非常貼閤實際應用場景，能夠幫助讀者更好地理解Hadoop技術在解決實際問題中的作用。此外，作者在講解過程中，也充分考慮到瞭讀者的不同背景，無論是初學者還是有一定經驗的開發者，都能從中找到有價值的信息。閱讀這本書的過程，就像是在進行一次深入的Hadoop技術探索之旅，讓我對大數據處理有瞭更深刻的認識和更全麵的掌握。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我是在一個偶然的機會下瞭解到這本書的。當時我正在為項目中的大數據處理問題而頭疼，嘗試瞭很多方法效果都不理想。朋友推薦瞭這本《Hadoop權威指南》，說它對Hadoop的存儲和分析有非常深入的講解。拿到書後，我被它的內容所震撼。HDFS的部分，不僅僅是概念的羅列，而是深入到其架構設計、數據寫入流程、讀取流程以及故障恢復機製等細節。作者甚至還探討瞭HDFS的讀寫性能優化策略，這對於我們這種需要處理海量數據的場景來說，簡直是雪中送炭。MapReduce的講解更是細緻入微，從最基本的Map和Reduce函數的作用，到更高級的Join操作、數據傾斜的解決辦法，都進行瞭詳細的闡述。我特彆喜歡書中關於如何設計高效MapReduce程序的指導，這能夠幫助我們避免走彎路，少踩坑。整體而言，這本書的內容非常紮實，理論與實踐並重，能夠幫助讀者真正掌握Hadoop的核心技術，解決實際工作中的問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事數據挖掘工作的工程師，我一直在尋找能夠全麵深入理解Hadoop技術棧的資料。這本書無疑滿足瞭我的需求。它不僅僅是技術手冊，更像是一本深入淺齣的技術論著。在HDFS方麵，作者對NameNode和DataNode的交互機製、副本策略以及一緻性模型進行瞭詳盡的剖析，這對於理解大規模數據存儲的穩定性和可靠性至關重要。而對於MapReduce，書中詳細講解瞭Shuffle過程、Combiner和Partitioner的使用，以及如何優化MapReduce作業以提高性能，這些都是實際工作中提升效率的關鍵。特彆是YARN的部分，作者對資源調度器（如Capacity Scheduler和Fair Scheduler）的內部原理和配置進行瞭細緻的講解，這對於管理和優化Hadoop集群資源非常有幫助。書中穿插的案例分析和代碼示例，能夠幫助讀者將理論知識與實際應用相結閤，更好地理解Hadoop的工作流程和最佳實踐。我尤其欣賞作者在講解復雜概念時，能夠用通俗易懂的語言進行解釋，並輔以恰當的比喻，使得學習過程不至於枯燥乏味。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和排版非常專業，給人一種厚重感和權威感。翻開第一頁，紙張的質感也相當不錯，閱讀起來非常舒適。我本來對大數據這個領域隻是略知一二，抱著學習和探索的心態購入的這本書。雖然還沒有深入閱讀，但從目錄和前幾章的介紹來看，它係統地涵蓋瞭Hadoop生態係統的核心組件，從HDFS的分布式存儲原理，到MapReduce的編程模型，再到YARN的資源管理，都有非常詳盡的闡述。我尤其對HDFS的部分很感興趣，理解其分布式存儲的容錯機製和數據塊的劃分方式，對於後續的數據分析至關重要。作者在講解時，邏輯清晰，循序漸進，即使是初學者也能逐步理解其中的奧秘。雖然書中包含大量的技術術語和概念，但通過圖文並茂的方式，大大降低瞭學習門檻。我期待在後續的學習中，能夠將這些理論知識轉化為實際操作能力，真正掌握大數據存儲和分析的精髓。這本書的深度和廣度都令人印象深刻，相信它能成為我大數據學習之路上的重要夥伴。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初涉Hadoop領域的學生，我發現這本書是我學習路上的一個非常好的起點。從HDFS的分布式文件係統原理開始，它就以一種非常清晰和結構化的方式進行講解，讓我能夠快速建立起對Hadoop存儲體係的整體認識。書中的插圖和流程圖更是起到瞭畫龍點睛的作用，讓那些抽象的概念變得具體可見。在深入到MapReduce編程模型時，作者循序漸進地介紹瞭Map和Reduce函數的編寫，以及如何利用它們進行數據處理。最令我感到興奮的是，書中提供瞭大量的代碼示例，並且這些示例都經過瞭精心設計，能夠很好地演示Hadoop的實際應用。我嘗試著跟著書中的步驟進行實踐，發現自己能夠逐步理解其中的邏輯，並且能夠成功運行一些簡單的MapReduce程序。這本書在講解YARN部分時，也給我留下瞭深刻的印象，它讓我理解瞭Hadoop集群是如何管理和分配資源的，這對於我以後管理和部署Hadoop集群非常有幫助。