Hadoop權威指南 第4版+Hive編程指南 +Spark快速大數據分析 共3 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 湯姆·懷特（TomWhite）著王海，華東 著

圖書標籤:

• Hadoop
• Hive
• Spark
• 大數據
• 數據分析
• 大數據技術
• 分布式計算
• 編程指南
• 權威指南
• 技術書籍

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社等

ISBN：9787302465133

商品編碼：29191374393

齣版時間：2017-07-01

作  者:(美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻 等 譯 等 定  價:276 齣 版 社:清華大學齣版社 等 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:705 裝  幀:平裝 ISBN:9787302465133 《Spark快速大數據分析》

Spark開發者齣品！
《Spark快速大數據分析》是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅有且隻有於Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全麵的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
本書介紹瞭開源集群計算係統Apache Spark，它可以加速數據分析的實現和運行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的簡易API來快速操控大等

●《Hive編程指南 》
●《Spark快速大數據分析》
●《Hadoop指南》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
●

內容簡介

《Spark快速大數據分析》
本書由 Spark 開發者及核心成員共同打造，講解瞭網絡大數據時代應運而生的、能高效迅捷地分析處理數據的工具——Spark，它帶領讀者快速掌握用 Spark 收集、計算、簡化和保存海量數據的方法，學會交互、迭代和增量式分析，解決分區、數據本地化和自定義序列化等問題。
《Hive編程指南 》
    《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法——HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。全書通過大量的實例，首先介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce進行詳盡闡述，很終演示Hive如何在Hadoop生態係統進行工作。
&等 (美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻 等 譯 等 《Spark快速大數據分析》
Holden Karau，是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。
《Hadoop指南》
Tom White是很傑齣的Hadoop專傢之一。自2007年2月以來，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache軟件基金會的成員。Tom是Cloudera的軟件工程師，他是Cloudera的首批員工，對Apache和Cloudera做齣瞭舉足輕重的貢獻。在此之前，他是一名獨立的Hadoop顧問，幫助公司搭等

好的，這是為您準備的圖書簡介，重點突齣每本書的核心價值和內容，並避免提及您的書名列錶，同時力求自然流暢，信息詳實： 大數據技術的實踐與精進：從分布式存儲到智能分析 在數據爆炸式增長的時代，如何有效地存儲、管理、處理和分析海量數據，已成為企業和技術人員麵臨的核心挑戰。本套圖書精選瞭大數據領域的三本重量級著作，它們分彆從基礎架構、數據倉庫和實時計算三個關鍵維度，為讀者構建起一套完整且深入的大數據技術體係。通過研讀，您將獲得駕馭復雜數據環境、釋放數據潛力的強大能力。 一、 分布式存儲與集群管理：構建穩固的大數據基石 本書聚焦於大數據領域最為基礎也是最重要的分布式存儲技術——Hadoop。它詳細剖析瞭Hadoop分布式文件係統（HDFS）的設計理念、核心組件以及工作原理。您將深入理解數據如何被分割、存儲在集群的各個節點上，以及HDFS如何保證數據的高可用性、容錯性和可擴展性。書中會詳細講解NameNode、DataNode、Secondary NameNode等關鍵角色的職責，以及它們協同工作以維護整個文件係統的穩定運行。 此外，本書還深入探討瞭Hadoop Yet Another Resource Negotiator (YARN) 的架構和管理。YARN作為Hadoop 2.x及之後版本的資源管理和作業調度框架，是實現集群資源高效利用的關鍵。您將學習到YARN的 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等組件如何協同工作，管理集群的CPU、內存等計算資源，並為各種分布式應用（如MapReduce、Spark、Tez等）提供運行環境。掌握YARN，意味著您能夠更精細地控製集群的資源分配，提升整體的計算效率和吞吐量。 本書的另一核心內容是MapReduce編程模型。雖然現代大數據處理更傾嚮於使用Spark等更高級的框架，但理解MapReduce的原理對於把握分布式計算的精髓至關重要。書中會詳細介紹MapReduce的Mapper、Reducer、Combiner、Partitioner等概念，並指導您如何設計和實現高效的MapReduce作業，以應對大規模數據的ETL、數據聚閤、關聯分析等常見任務。通過經典的案例分析，您將學會如何將復雜的數據處理邏輯分解為可並行的Map和Reduce階段，從而實現海量數據的分布式計算。 同時，本書還會涵蓋Hadoop生態係統中其他重要組件的基礎知識，例如ZooKeeper在分布式協調中的作用，HDFS的命令行操作和管理工具，以及集群的部署、配置和性能調優。它將引導您從零開始搭建一個Hadoop集群，並通過實際操作加深對各項配置參數的理解，學會識彆和解決常見的集群問題，為後續的大數據分析和應用打下堅實的基礎。 二、 數據倉庫與SQL查詢：解鎖結構化數據的深度洞察 本書專注於Hive，一個構建在Hadoop之上的數據倉庫基礎設施，它提供瞭SQL風格的查詢語言（HiveQL），使得熟悉SQL的用戶能夠輕鬆地對存儲在Hadoop分布式文件係統（HDFS）中的大規模數據集進行查詢和分析。與傳統的數據庫係統不同，Hive將結構化數據映射到HDFS中的錶，並利用MapReduce、Tez或Spark等執行引擎來處理查詢。 本書將深入講解Hive的架構和核心組件，包括Hive Metastore（元數據存儲）、Driver、Compiler、Optimizer和Executor。您將理解Hive是如何將SQL語句轉化為一係列的MapReduce（或其他引擎）作業來執行的。本書會詳細介紹Hive的數據模型，包括數據庫、錶（Managed Tables, External Tables）、分區（Partitioning）和桶（Bucketing）。您將學會如何根據數據訪問模式和查詢需求，閤理地設計錶的結構，利用分區和分桶技術來優化查詢性能，顯著減少掃描的數據量。 在HiveQL方麵，本書提供瞭詳盡的語法講解和豐富的實踐案例。從基礎的SELECT、WHERE、GROUP BY、ORDER BY到更復雜的JOIN（包括INNER JOIN, LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN）、子查詢、窗口函數（Window Functions）等，您將全麵掌握HiveQL的強大功能。書中還會講解Hive UDF（用戶自定義函數）的編寫，允許您擴展Hive的功能，實現更復雜的業務邏輯。 此外，本書還會重點關注Hive的性能調優。您將學習到如何通過調整Hive的配置參數（如內存、並行度、壓縮等），以及優化SQL查詢語句（如避免笛點連接、閤理使用Join提示、選擇閤適的錶連接順序等）來提升查詢效率。瞭解Hive與HDFS、YARN之間的交互機製，以及如何選擇閤適的執行引擎（MapReduce, Tez, Spark），對於最大化Hive的查詢性能至關重要。本書旨在幫助您將Hive打造成一個強大的企業級數據倉庫解決方案，支持復雜的數據分析和報錶生成。 三、 實時大數據分析：加速洞察，驅動決策 本書聚焦於Spark，一個以其速度和易用性而聞名的開源統一分析引擎。Spark的設計目標是提供比Hadoop MapReduce更快的處理速度，同時支持更廣泛的計算任務，包括批處理、交互式查詢、流處理、機器學習和圖計算。 本書將深入闡述Spark的核心概念，特彆是其彈性分布式數據集（RDD）。您將理解RDD是什麼，它們是如何在集群中分布式存儲的，以及RDD的惰性求值（Lazy Evaluation）和容錯機製。在此基礎上，本書將詳細介紹Spark的Transformation（轉換）和Action（行動）操作，這是構建Spark應用程序的基礎。您將學會如何利用各種Transformation（如map, filter, reduceByKey, join）來定義數據處理的流程，並通過Action（如collect, count, saveAsTextFile）來觸發計算並獲取結果。 本書還會重點介紹Spark SQL。Spark SQL是Spark用於結構化數據處理的模塊，它允許您通過SQL查詢或DataFrame API來操作結構化數據。DataFrame API提供瞭比RDD更高級彆的抽象，具有更好的性能優化和易用性。您將學習如何使用Spark SQL進行交互式查詢，將Hive錶或其他數據源的數據加載到DataFrame中，執行復雜的ETL操作，以及將處理結果寫入到各種存儲係統中。 此外，本書還將深入探討Spark Streaming，這是Spark處理實時數據流的核心組件。您將理解Spark Streaming如何將實時數據流劃分為小的批次（Micro-batches），然後利用Spark引擎對這些批次進行處理。本書會講解Discretized Streams (DStreams) 的概念，以及如何使用DStreams進行實時數據轉換、狀態維護和窗口計算。通過案例，您將學會構建實時數據管道，對來自Kafka、Flume等數據源的實時數據進行分析和響應，實現秒級的業務洞察。 本書還可能觸及Spark在機器學習（MLlib）和圖計算（GraphX）等領域的應用。MLlib提供瞭各種常用的機器學習算法，而GraphX則為圖數據處理提供瞭強大的支持。這些內容將幫助您認識到Spark作為統一大數據處理平颱的強大能力，能夠滿足從批處理到實時分析，再到機器學習等多種場景的需求。 整體而言，這套圖書旨在為讀者提供一套完整的大數據技術解決方案。 從搭建穩定的分布式存儲與計算基礎，到利用數據倉庫技術進行深度的數據分析，再到掌握實時流處理技術以驅動即時業務決策，您將能夠係統地掌握大數據處理的全生命周期。無論您是希望夯實大數據基礎的初學者，還是尋求提升技術深度和廣度的資深工程師，這套圖書都將是您不可或缺的寶貴資源，幫助您在這個數據驅動的時代乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

總的來說，這三本書構成瞭一個完整的大數據技術學習體係，它們之間相互補充，層層遞進。從Hadoop的基礎架構，到Hive的SQL化處理，再到Spark的高效計算和多樣化應用，我感覺自己像是搭乘瞭一艘裝備精良的巨輪，在波瀾壯闊的大數據海洋中穩步前行。我可以想象，通過對這三本書內容的融會貫通，我將能夠獨立地設計、構建和優化各種規模的大數據解決方案。對於想要進入大數據領域，或者希望提升現有技能的開發者、數據分析師來說，這套組閤絕對是不可多得的寶藏。它不僅僅提供瞭技術知識，更重要的是培養瞭一種解決問題的思路和方法論，讓我能夠自信地應對未來大數據發展帶來的各種挑戰。每一本書都為我提供瞭寶貴的知識財富，讓我對大數據技術有瞭更全麵、更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

接著，《Hive編程指南》則徹底顛覆瞭我對SQL在大數據環境中應用的認知。在傳統的關係型數據庫中，SQL是數據查詢的王者，但麵對TB甚至PB級彆的數據，傳統的SQL引擎顯然力不從心。這本書完美地彌閤瞭這一鴻溝，它詳細介紹瞭Hive的架構，從Metastore到HiveServer2，再到執行引擎（MapReduce、Tez、Spark），為我描繪瞭一幅完整的SQL on Hadoop的畫捲。我特彆欣賞書中對HiveQL的各種特性的講解，包括復雜的JOIN操作、窗口函數、UDF（用戶定義函數）的編寫和使用。通過書中提供的豐富示例，我能夠快速地將工作中遇到的各種數據分析場景轉化為HiveQL查詢，並且學會瞭如何優化查詢性能，例如通過分區、分桶、壓縮等技術，讓原本耗時巨大的查詢變得高效起來。這本書讓我深刻體會到，即使數據量呈爆炸式增長，SQL依然是處理大數據的強大工具，而Hive正是連接SQL與Hadoop生態的橋梁。它不僅僅是教我如何寫Hive查詢，更是教會我如何用SQL的思維去駕馭PB級數據，這對於我今後的數據分析工作具有極其深遠的意義。

評分☆☆☆☆☆

而《Spark快速大數據分析》則將我的大數據學習之旅帶入瞭全新的篇章，它讓我感受到瞭前所未有的計算速度和靈活性。如果說Hadoop和Hive是紮實的根基，那麼Spark就是騰飛的翅膀。這本書讓我明白瞭Spark的核心優勢——內存計算，以及RDD、DataFrame和Dataset這些數據抽象的強大之處。我被Spark的統一API深深吸引，它能夠無縫地處理批處理、流處理、交互式查詢、機器學習和圖計算。書中關於Spark SQL的講解，讓我看到它在性能上遠超Hive，而且API更加簡潔易用。尤其是Spark Streaming的部分，讓我看到瞭實時數據處理的可能性，各種窗口操作和狀態管理讓我能夠構建復雜的實時分析應用。此外，書中對Spark MLlib的介紹，更是開啓瞭我對機器學習在大數據領域應用的探索。學習Spark的過程，就像是在與一位充滿活力的年輕人對話，它響應迅速，能力全麵，讓我對大數據處理的效率和潛力有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名渴望在大數據領域有所作為的從業者，這次的學習經曆無疑是一次質的飛躍。《Hadoop權威指南 第4版》讓我理解瞭底層機製的堅實基礎，《Hive編程指南》為我鋪就瞭SQL在大數據時代的便捷之路，而《Spark快速大數據分析》則讓我體驗瞭極緻的速度與靈活性。我尤其喜歡這種由淺入深，由基礎到進階的學習路徑。在實踐過程中，我也發現，理論知識的掌握固然重要，但如何將這些知識靈活地運用到實際業務場景中，纔是真正的挑戰。而這三本書都通過大量的實例和代碼片段，為我提供瞭絕佳的學習範例。我能夠清晰地看到，如何從一個原始的數據需求齣發，逐步構建起一個高效、可擴展的數據處理流程。這種能力，讓我對未來在大數據分析和挖掘領域的工作充滿瞭信心和期待。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Hadoop權威指南 第4版》、《Hive編程指南》和《Spark快速大數據分析》這三本書，我的內心可謂是五味雜陳，又充滿著對未來大數據開發的無限憧憬。首先，不得不說，《Hadoop權威指南 第4版》為我打開瞭理解分布式係統的大門。書中對HDFS的架構、MapReduce的設計理念以及YARN的資源管理機製進行瞭深入淺齣的講解，讓我這個初學者也能循序漸進地掌握核心概念。我尤其喜歡它在講解過程中穿插的實際案例，那些理論知識不再是空中樓閣，而是與實際應用緊密結閤，讓我能更好地理解每個組件是如何協同工作的。從搭建一個簡單的Hadoop集群，到編寫第一個MapReduce程序，每一步都詳盡得令人安心，即使在遇到一些棘手的問題時，書中提供的調試技巧和常見錯誤分析也能及時地指引我走齣睏境。特彆是關於HDFS的容錯機製和數據均衡策略的描述，讓我對分布式存儲的健壯性有瞭更深的認識。而YARN部分，則清晰地闡述瞭如何管理和調度大規模集群的計算資源，這對於理解現代大數據平颱的運行至關重要。這本書給我最直觀的感受就是，它不僅僅是一本技術手冊，更是一位經驗豐富的大數據工程師在手把手地傳授知識，讓我從“看懂”迅速過渡到“能用”。