Hadoop权威指南 第4版+Hive编程指南 +Spark快速大数据分析 共3 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 汤姆·怀特（TomWhite）著王海，华东 著

图书标签:

• Hadoop
• Hive
• Spark
• 大数据
• 数据分析
• 大数据技术
• 分布式计算
• 编程指南
• 权威指南
• 技术书籍

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社等

ISBN：9787302465133

商品编码：29191374393

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 等 定  价:276 出 版 社:清华大学出版社 等 出版日期:2017年07月01日 页  数:705 装  帧:平装 ISBN:9787302465133 《Spark快速大数据分析》

Spark开发者出品！
《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅有且只有于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大等

●《Hive编程指南 》
●《Spark快速大数据分析》
●《Hadoop指南》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
●

内容简介

《Spark快速大数据分析》
本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
《Hive编程指南 》
    《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，很终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。
&等 (美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 等 《Spark快速大数据分析》
Holden Karau，是Databricks的软件开发工程师，活跃于开源社区。她还著有《Spark快速数据处理》。
《Hadoop指南》
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，帮助公司搭等

好的，这是为您准备的图书简介，重点突出每本书的核心价值和内容，并避免提及您的书名列表，同时力求自然流畅，信息详实： 大数据技术的实践与精进：从分布式存储到智能分析 在数据爆炸式增长的时代，如何有效地存储、管理、处理和分析海量数据，已成为企业和技术人员面临的核心挑战。本套图书精选了大数据领域的三本重量级著作，它们分别从基础架构、数据仓库和实时计算三个关键维度，为读者构建起一套完整且深入的大数据技术体系。通过研读，您将获得驾驭复杂数据环境、释放数据潜力的强大能力。 一、 分布式存储与集群管理：构建稳固的大数据基石 本书聚焦于大数据领域最为基础也是最重要的分布式存储技术——Hadoop。它详细剖析了Hadoop分布式文件系统（HDFS）的设计理念、核心组件以及工作原理。您将深入理解数据如何被分割、存储在集群的各个节点上，以及HDFS如何保证数据的高可用性、容错性和可扩展性。书中会详细讲解NameNode、DataNode、Secondary NameNode等关键角色的职责，以及它们协同工作以维护整个文件系统的稳定运行。 此外，本书还深入探讨了Hadoop Yet Another Resource Negotiator (YARN) 的架构和管理。YARN作为Hadoop 2.x及之后版本的资源管理和作业调度框架，是实现集群资源高效利用的关键。您将学习到YARN的 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等组件如何协同工作，管理集群的CPU、内存等计算资源，并为各种分布式应用（如MapReduce、Spark、Tez等）提供运行环境。掌握YARN，意味着您能够更精细地控制集群的资源分配，提升整体的计算效率和吞吐量。 本书的另一核心内容是MapReduce编程模型。虽然现代大数据处理更倾向于使用Spark等更高级的框架，但理解MapReduce的原理对于把握分布式计算的精髓至关重要。书中会详细介绍MapReduce的Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等概念，并指导您如何设计和实现高效的MapReduce作业，以应对大规模数据的ETL、数据聚合、关联分析等常见任务。通过经典的案例分析，您将学会如何将复杂的数据处理逻辑分解为可并行的Map和Reduce阶段，从而实现海量数据的分布式计算。 同时，本书还会涵盖Hadoop生态系统中其他重要组件的基础知识，例如ZooKeeper在分布式协调中的作用，HDFS的命令行操作和管理工具，以及集群的部署、配置和性能调优。它将引导您从零开始搭建一个Hadoop集群，并通过实际操作加深对各项配置参数的理解，学会识别和解决常见的集群问题，为后续的大数据分析和应用打下坚实的基础。 二、 数据仓库与SQL查询：解锁结构化数据的深度洞察 本书专注于Hive，一个构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了SQL风格的查询语言（HiveQL），使得熟悉SQL的用户能够轻松地对存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的大规模数据集进行查询和分析。与传统的数据库系统不同，Hive将结构化数据映射到HDFS中的表，并利用MapReduce、Tez或Spark等执行引擎来处理查询。 本书将深入讲解Hive的架构和核心组件，包括Hive Metastore（元数据存储）、Driver、Compiler、Optimizer和Executor。您将理解Hive是如何将SQL语句转化为一系列的MapReduce（或其他引擎）作业来执行的。本书会详细介绍Hive的数据模型，包括数据库、表（Managed Tables, External Tables）、分区（Partitioning）和桶（Bucketing）。您将学会如何根据数据访问模式和查询需求，合理地设计表的结构，利用分区和分桶技术来优化查询性能，显著减少扫描的数据量。 在HiveQL方面，本书提供了详尽的语法讲解和丰富的实践案例。从基础的SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY到更复杂的JOIN（包括INNER JOIN, LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN）、子查询、窗口函数（Window Functions）等，您将全面掌握HiveQL的强大功能。书中还会讲解Hive UDF（用户自定义函数）的编写，允许您扩展Hive的功能，实现更复杂的业务逻辑。 此外，本书还会重点关注Hive的性能调优。您将学习到如何通过调整Hive的配置参数（如内存、并行度、压缩等），以及优化SQL查询语句（如避免笛点连接、合理使用Join提示、选择合适的表连接顺序等）来提升查询效率。了解Hive与HDFS、YARN之间的交互机制，以及如何选择合适的执行引擎（MapReduce, Tez, Spark），对于最大化Hive的查询性能至关重要。本书旨在帮助您将Hive打造成一个强大的企业级数据仓库解决方案，支持复杂的数据分析和报表生成。 三、 实时大数据分析：加速洞察，驱动决策 本书聚焦于Spark，一个以其速度和易用性而闻名的开源统一分析引擎。Spark的设计目标是提供比Hadoop MapReduce更快的处理速度，同时支持更广泛的计算任务，包括批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图计算。 本书将深入阐述Spark的核心概念，特别是其弹性分布式数据集（RDD）。您将理解RDD是什么，它们是如何在集群中分布式存储的，以及RDD的惰性求值（Lazy Evaluation）和容错机制。在此基础上，本书将详细介绍Spark的Transformation（转换）和Action（行动）操作，这是构建Spark应用程序的基础。您将学会如何利用各种Transformation（如map, filter, reduceByKey, join）来定义数据处理的流程，并通过Action（如collect, count, saveAsTextFile）来触发计算并获取结果。 本书还会重点介绍Spark SQL。Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的模块，它允许您通过SQL查询或DataFrame API来操作结构化数据。DataFrame API提供了比RDD更高级别的抽象，具有更好的性能优化和易用性。您将学习如何使用Spark SQL进行交互式查询，将Hive表或其他数据源的数据加载到DataFrame中，执行复杂的ETL操作，以及将处理结果写入到各种存储系统中。 此外，本书还将深入探讨Spark Streaming，这是Spark处理实时数据流的核心组件。您将理解Spark Streaming如何将实时数据流划分为小的批次（Micro-batches），然后利用Spark引擎对这些批次进行处理。本书会讲解Discretized Streams (DStreams) 的概念，以及如何使用DStreams进行实时数据转换、状态维护和窗口计算。通过案例，您将学会构建实时数据管道，对来自Kafka、Flume等数据源的实时数据进行分析和响应，实现秒级的业务洞察。 本书还可能触及Spark在机器学习（MLlib）和图计算（GraphX）等领域的应用。MLlib提供了各种常用的机器学习算法，而GraphX则为图数据处理提供了强大的支持。这些内容将帮助您认识到Spark作为统一大数据处理平台的强大能力，能够满足从批处理到实时分析，再到机器学习等多种场景的需求。 整体而言，这套图书旨在为读者提供一套完整的大数据技术解决方案。 从搭建稳定的分布式存储与计算基础，到利用数据仓库技术进行深度的数据分析，再到掌握实时流处理技术以驱动即时业务决策，您将能够系统地掌握大数据处理的全生命周期。无论您是希望夯实大数据基础的初学者，还是寻求提升技术深度和广度的资深工程师，这套图书都将是您不可或缺的宝贵资源，帮助您在这个数据驱动的时代乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这三本书构成了一个完整的大数据技术学习体系，它们之间相互补充，层层递进。从Hadoop的基础架构，到Hive的SQL化处理，再到Spark的高效计算和多样化应用，我感觉自己像是搭乘了一艘装备精良的巨轮，在波澜壮阔的大数据海洋中稳步前行。我可以想象，通过对这三本书内容的融会贯通，我将能够独立地设计、构建和优化各种规模的大数据解决方案。对于想要进入大数据领域，或者希望提升现有技能的开发者、数据分析师来说，这套组合绝对是不可多得的宝藏。它不仅仅提供了技术知识，更重要的是培养了一种解决问题的思路和方法论，让我能够自信地应对未来大数据发展带来的各种挑战。每一本书都为我提供了宝贵的知识财富，让我对大数据技术有了更全面、更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

而《Spark快速大数据分析》则将我的大数据学习之旅带入了全新的篇章，它让我感受到了前所未有的计算速度和灵活性。如果说Hadoop和Hive是扎实的根基，那么Spark就是腾飞的翅膀。这本书让我明白了Spark的核心优势——内存计算，以及RDD、DataFrame和Dataset这些数据抽象的强大之处。我被Spark的统一API深深吸引，它能够无缝地处理批处理、流处理、交互式查询、机器学习和图计算。书中关于Spark SQL的讲解，让我看到它在性能上远超Hive，而且API更加简洁易用。尤其是Spark Streaming的部分，让我看到了实时数据处理的可能性，各种窗口操作和状态管理让我能够构建复杂的实时分析应用。此外，书中对Spark MLlib的介绍，更是开启了我对机器学习在大数据领域应用的探索。学习Spark的过程，就像是在与一位充满活力的年轻人对话，它响应迅速，能力全面，让我对大数据处理的效率和潜力有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

读完《Hadoop权威指南 第4版》、《Hive编程指南》和《Spark快速大数据分析》这三本书，我的内心可谓是五味杂陈，又充满着对未来大数据开发的无限憧憬。首先，不得不说，《Hadoop权威指南 第4版》为我打开了理解分布式系统的大门。书中对HDFS的架构、MapReduce的设计理念以及YARN的资源管理机制进行了深入浅出的讲解，让我这个初学者也能循序渐进地掌握核心概念。我尤其喜欢它在讲解过程中穿插的实际案例，那些理论知识不再是空中楼阁，而是与实际应用紧密结合，让我能更好地理解每个组件是如何协同工作的。从搭建一个简单的Hadoop集群，到编写第一个MapReduce程序，每一步都详尽得令人安心，即使在遇到一些棘手的问题时，书中提供的调试技巧和常见错误分析也能及时地指引我走出困境。特别是关于HDFS的容错机制和数据均衡策略的描述，让我对分布式存储的健壮性有了更深的认识。而YARN部分，则清晰地阐述了如何管理和调度大规模集群的计算资源，这对于理解现代大数据平台的运行至关重要。这本书给我最直观的感受就是，它不仅仅是一本技术手册，更是一位经验丰富的大数据工程师在手把手地传授知识，让我从“看懂”迅速过渡到“能用”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望在大数据领域有所作为的从业者，这次的学习经历无疑是一次质的飞跃。《Hadoop权威指南 第4版》让我理解了底层机制的坚实基础，《Hive编程指南》为我铺就了SQL在大数据时代的便捷之路，而《Spark快速大数据分析》则让我体验了极致的速度与灵活性。我尤其喜欢这种由浅入深，由基础到进阶的学习路径。在实践过程中，我也发现，理论知识的掌握固然重要，但如何将这些知识灵活地运用到实际业务场景中，才是真正的挑战。而这三本书都通过大量的实例和代码片段，为我提供了绝佳的学习范例。我能够清晰地看到，如何从一个原始的数据需求出发，逐步构建起一个高效、可扩展的数据处理流程。这种能力，让我对未来在大数据分析和挖掘领域的工作充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

接着，《Hive编程指南》则彻底颠覆了我对SQL在大数据环境中应用的认知。在传统的关系型数据库中，SQL是数据查询的王者，但面对TB甚至PB级别的数据，传统的SQL引擎显然力不从心。这本书完美地弥合了这一鸿沟，它详细介绍了Hive的架构，从Metastore到HiveServer2，再到执行引擎（MapReduce、Tez、Spark），为我描绘了一幅完整的SQL on Hadoop的画卷。我特别欣赏书中对HiveQL的各种特性的讲解，包括复杂的JOIN操作、窗口函数、UDF（用户定义函数）的编写和使用。通过书中提供的丰富示例，我能够快速地将工作中遇到的各种数据分析场景转化为HiveQL查询，并且学会了如何优化查询性能，例如通过分区、分桶、压缩等技术，让原本耗时巨大的查询变得高效起来。这本书让我深刻体会到，即使数据量呈爆炸式增长，SQL依然是处理大数据的强大工具，而Hive正是连接SQL与Hadoop生态的桥梁。它不仅仅是教我如何写Hive查询，更是教会我如何用SQL的思维去驾驭PB级数据，这对于我今后的数据分析工作具有极其深远的意义。