![Hadoop权威指南（第3版 修订版） [Hadoop: The Definitive Guide，3rd Edition]](https://pic.windowsfront.com/11566298/544a064dNa5d95801.jpg)
具体描述
产品特色
编辑推荐
新版新特色，内容更详细，更适合收藏和找Hadoop之父签名儿！
内容简介
准备好释放数据的强大潜能了吗？借助于这本本书，你将学习如何使用ApacheHadoop构建和维护稳定性高、伸缩性强的分布式系统。本书是为程序员写的，可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的，帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集群。
本书通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型（YARN）。
作者简介
Tom White，数学王子&Hadoop;专家。身为Apache Hadoop提交者八年之久，Apache软件基金会成员之一。全球知名云计算公司Cloudera的软件工程师。Tom拥有英国剑桥大学数学学士学位和利兹大学科学哲学硕士学位。
目录
第1章 初识Hadoop1.1 数据！数据！
1.2 数据的存储与分析
1.3 相较于其他系统的优势
1.3.1 关系型数据库管理系统
1.3.2 网格计算
1.3.3 志愿计算
1.4 Hadoop发展简史
1.5 Apache Hadoop和Hadoop生态系统
1.6 Hadoop的发行版本
1.6.1 本书包含的内容
1.6.2 兼容性
第2章 关于MapReduce
2.1 气象数据集
2.2 使用Unix工具来分析数据
2.3 使用Hadoop来分析数据
2.3.1 map和reduce
2.3.2 Java MapReduce
2.4 横向扩展
2.4.1 数据流
2.4.2 combiner函数
2.4.3 运行分布式的MapReduce作业
2.5 Hadoop Streaming
2.5.1 Ruby版本
2.5.2 Python版本
2.6 Hadoop Pipes
第3章 Hadoop分布式文件系统
3.1 HDFS的设计
3.2 HDFS的概念
3.2.1 数据块
3.2.2 namenode和datanode
3.2.3 联邦HDFS
3.2.4 HDFS的高可用性
3.3 命令行接口
3.4 Hadoop文件系统
3.5 Java接口
3.5.1 从Hadoop URL读取数据
3.5.2 通过FileSystem API读取数据
3.5.3 写入数据
3.5.4 目录
3.5.5 查询文件系统
3.5.6 删除数据
3.6 数据流
3.6.1 剖析文件读取
3.6.2 剖析文件写入
3.6.3 一致模型
3.7 通过Flume和Sqoop导入数据
3.8 通过distcp并行复制
3.9 Hadoop存档
3.9.1 使用Hadoop存档工具
3.9.2 不足
第4章 Hadoop的I/O操作
4.1 数据完整性
4.1.1 HDFS的数据完整性
4.1.2 LocalFileSystem
4.1.3 ChecksumFileSystem
4.2 压缩
4.2.1 codec
4.2.2 压缩和输入分片
4.2.3 在MapReduce中使用压缩
4.3 序列化
4.3.1 Writable接口
4.3.2 Writable类
4.3.3 实现定制的Writable集合
4.3 序列化框架
4.4 Avro
4.4.1 Avro数据类型和模式
4.4.2 内存中的序列化和反序列化
4.4.3 Avro数据文件
4.4.4 互操作性
4.4.5 模式的解析
4.4.6 排列顺序
4.4.7 关于Avro MapReduce
4.4.8 使用Avro MapReduce进行排序
4.4.9 其他语言的Avro MapReduce
4.5 基于文件的数据结构
4.5.1 关于SequenceFile
4.5.2 关于MapFile
第5章 MapReduce应用开发
5.1 用于配置的API
5.1.1 资源合并
5.1.2 可变的扩展
5.2 配置开发环境
5.2.1 管理配置
5.2.2 辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner
5.3 用MRUnit来写单元测试
5.3.1 关于Mapper
5.3.2 关于Reducer
5.4 本地运行测试数据
5.4.1 在本地作业运行器上运行作业
5.4.2 测试驱动程序
5.5 在集群上运行
5.5.1 打包作业
5.5.2 启动作业
5.5.3 MapReduce的Web界面
5.5.4 获取结果
5.5.5 作业调试
5.5.6 Hadoop日志
5.5.7 远程调试
5.6 作业调优
5.7 MapReduce的工作流
5.7.1 将问题分解成MapReduce作业
5.7.2 关于JobControl
5.7.3 关于Apache Oozie
第6章 MapReduce的工作机制
6.1 剖析MapReduce作业运行机制
6.1.1 经典的MapReduce (MapReduce 1)
6.1.2 YARN (MapReduce 2)
6.2 失败
6.2.1 经典MapReduce中的失败
6.2.2 YARN中的失败
6.3 作业的调度
6.3.1 公平调度器
6.3.2 容量调度器
6.4 shuffle和排序
6.4.1 map端
6.4.2 reduce端
6.4.3 配置调优
6.5 任务的执行
6.5.1 任务执行环境
6.5.2 推测执行
6.5.3 关于OutputCommitters
6.5.4 任务JVM重用
6.5.5 跳过坏记录
第7章 MapReduce的类型与格式
7.1 MapReduce的类型
7.1.1 默认的MapReduce作业
7.1.2 默认的Streaming作业
7.2 输入格式
7.2.1 输入分片与记录
7.2.2 文本输入
7.2.3 二进制输入
7.2.4 多个输入
7.2.5 数据库输入(和输出)
7.3 输出格式
7.3.1 文本输出
7.3.2 二进制输出
7.3.3 多个输出
7.3.4 延迟输出
7.3.5 数据库输出
第8章 MapReduce的特性
8.1 计数器
8.1.1 内置计数器
8.1.2 用户定义的Java计数器
8.1.3 用户定义的Streaming计数器
8.2 排序
8.2.1 准备
8.2.2 部分排序
8.2.3 全排序
8.2.4 辅助排序
8.3 连接
8.3.1 map端连接
8.3.2 reduce端连接
8.4 边数据分布
8.4.1 利用JobConf来配置作业
8.4.2 分布式缓存
8.5 MapReduce库类
第9章 构建Hadoop集群
9.1 集群规范
9.2 集群的构建和安装
9.2.1 安装Java
9.2.2 创建Hadoop用户
9.2.3 安装Hadoop
9.2.4 测试安装
9.3 SSH配置
9.4 Hadoop配置
9.4.1 配置管理
9.4.2 环境设置
9.4.3 Hadoop守护进程的关键属性
9.4.4 Hadoop守护进程的地址和端口
9.4.5 Hadoop的其他属性
9.4.6 创建用户帐号
9.5 YARN配置
9.5.1 YARN守护进程的重要属性
9.5.2 YARN守护进程的地址和端口
9.6 安全性
9.6.1 Kerberos和Hadoop
9.6.2 委托令牌
9.6.3 其他安全性改进
9.7 利用基准评测程序测试Hadoop集群
9.7.1 Hadoop基准评测程序
9.7.2 用户作业
9.8 云端的Hadoop
第10章 管理Hadoop
10.1 HDFS
10.1.1 永久性数据结构
10.1.2 安全模式
10.1.3 日志审计
10.1.4 工具
10.2 监控
10.2.1 日志
10.2.2 度量
10.2.3 Java管理扩展(JMX)
10.3 维护
10.3.1 日常管理过程
10.3.2 委任和解除节点
10.3.3 升级
第11章 关于Pig
11.1 安装与运行Pig
11.1.1 执行类型
11.1.2 运行Pig程序
11.1.3 Grunt
11.1.4 Pig Latin编辑器
11.2 示例
11.3 与数据库进行比较
11.4 Pig Latin
11.4.1 结构
11.4.2 语句
11.4.3 表达式
11.4.4 类型
11.4.5 模式
11.4.6 函数
11.4.7 宏
11.5 用户自定义函数
11.5.1 过滤UDF
11.5.2 计算UDF
11.5.3 加载UDF
11.6 数据处理操作
11.6.1 数据的加载和存储
11.6.2 数据的过滤
11.6.3 数据的分组与连接
11.6.4 数据的排序
11.6.5 数据的组合和切分
11.7 Pig实战
11.7.1 并行处理
11.7.2 参数代换
第12章 关于Hive
12.1 安装Hive
12.2 示例
12.3 运行Hive
12.3.1 配置Hive
12.3.2 Hive服务
12.3.3 Metastore
12.4 Hive与传统数据库相比
12.4.1 读时模式vs.写时模式
12.4.2 更新、事务和索引
12.5 HiveQL
12.5.1 数据类型
12.5.2 操作与函数
12.6 表
12.6.1 托管表和外部表
12.6.2 分区和桶
12.6.3 存储格式
12.6.4 导入数据
12.6.5 表的修改
12.6.6 表的丢弃
12.7 查询数据
12.7.1 排序和聚集
12.7.2 MapReduce脚本
12.7.3 连接
12.7.4 子查询
12.7.5 视图
12.8 用户定义函数
12.8.1 写UDF
12.8.2 写UDAF
第13章 关于HBase
13.1 HBase基础
13.2 概念
13.3.1 数据模型的"旋风之旅"
13.3.2 实现
13.3 安装
13.4 客户端
13.4.1 Java
13.4.2 Avro、REST和Thrift
13.5 示例
13.5.1 模式
......
精彩书摘
初识Hadoop
在古时候，人们用牛来拉重物。当一头牛拉不动一根圆木时，人们从来没有考虑过要培育更强壮的牛。同理，我们也不该想方设法打造超级计算机，而应该千方百计综合利用更多计算机来解决问题。
——格蕾斯·霍珀(Grace Hopper)
1.1 数据！数据！
我们生活在这个数据大爆炸的时代，很难估算全球电子设备中存储的数据总共有多少。国际数据公司(IDC)曾经发布报告称，2006年数字世界(digital universe)项目统计得出全球数据总量为0.18 ZB并预测在2011年将达到1.8 ZB。 1 ZB等于1021字节，等于1000 EB(exabytes)，1 000 000 PB (petabytes)，等于大家更熟悉的10亿TB(terrabytes)！这相当于全世界每人一个硬盘中保存的数据总量！
数据“洪流”有很多来源。以下面列出的为例：
纽约证交所每天产生的交易数据多达1 TB
脸谱网(Facebook)存储的照片约100 亿张，存储容量约为 1 PB
家谱网站Ancestry.com存储的数据约为2.5 PB
互联网档案馆(The Internet Archive)存储的数据约为2 PB，并以每月至少20 TB的速度持续增长
瑞士日内瓦附近的大型强子对撞机每年产生的数据约为15 PB
还有其他大量的数据。但是你可能会想它对自己又有哪些影响呢？地球人都知道，大部分数据都严密锁存在一些大型互联网公司(如搜索引擎公司)或科学机构与金融机构中。难道所谓的“大数据”只影响小机构和个人？
我个人是这样认为的。以照片为例，我妻子的爷爷是一个骨灰级的摄影爱好者。在成年之后，他一直都在拍照。他的整个相册，包括普通胶片、幻灯片、35mm胶片，在扫描成高分辨率的图片之后，大约有10 GB。相比之下，在2008年，我家用数码相机拍摄的照片总共有5 GB。对照爷爷的照片生成速度，我家是他老人家的35倍！并且，而且这个速度还在不断增长中，因为现在拍照片真的是越来越容易了。
有句话说得好：“大数据胜于好算法。” 意思是说对于某些应用 (譬如根据以往的偏好来推荐电影和音乐)，不论算法有多牛，基于小数据的推荐效果往往都不如基于大量可用数据的一般算法的推荐效果。
现在，我们已经有了大量数据，这是个好消息。但不幸的是，我们必须想方设法好好地存储和分析这些数据。
1.2 数据的存储与分析
我们遇到的问题很简单：在硬盘存储容量多年来不断提升的同时，访问速度(硬盘数据读取速度)却没有与时俱进。1990年，一个普通硬盘可以存储1370 MB数据，传输速度为4.4 MB/s ，因此只需要5分钟就可以读完整个硬盘中的数据。20年过去了，1 TB的硬盘已然成为主流，但其数据传输速度约为100 MB/s，读完整个硬盘中的数据至少得花2.5个小时。
读完整个硬盘中的数据需要更长时间，写入数据就别提了。一个很简单的减少读取时间的办法是同时从多个硬盘上读数据。试想，如果我们有100个硬盘，每个硬盘存储1%的数据，并行读取，那么不到两分钟就可以读完所有数据。
仅使用硬盘容量的1%似乎很浪费。但是我们可以存储100个数据集，每个数据集1 TB，并实现共享硬盘的读取。可以想象，用户肯定很乐于通过硬盘共享来缩短数据分析时间；并且，从统计角度来看，用户的分析工作都是在不同时间点进行的，所以彼此之间的干扰并不太大。
虽然如此，但要对多个硬盘中的数据并行进行读写数据，还有更多问题要解决。第一个需要解决的是硬件故障问题。一旦开始使用多个硬件，其中个别硬件就很有可能发生故障。为了避免数据丢失，最常见的做法是复制(replication)：系统保存数据的复本(replica)，一旦有系统发生故障，就可以使用另外保存的复本。例如，冗余硬盘阵列(RAID)就是按这个原理实现的，另外，Hadoop的文件系统(HDFS，Hadoop Distributed FileSystem)也是一类，不过它采取的方法稍有不同，详见后文的描述。
第二个问题是大多数分析任务需要以某种方式结合大部分数据来共同完成分析，即从一个硬盘读取的数据可能需要与从另外99个硬盘中读取的数据结合使用。各种分布式系统允许结合不同来源的数据进行分析，但保证其正确性是一个非常大的挑战。MapReduce提出一个编程模型，该模型抽象出这些硬盘读写问题并将其转换为对一个数据集(由键值对组成)的计算。后文将详细讨论这个模型，这样的计算由map和reduce两部分组成，而且只有这两部分提供对外的接口。与HDFS类似，MapReduce自身也有很高的可靠性。
简而言之，Hadoop为我们提供了一个可靠的共享存储和分析系统。HDFS实现数据的存储，MapReduce实现数据的分析和处理。虽然Hadoop还有其他功能，但HDFS和MapReduce是它的核心价值。
1.3 相较于其他系统的优势
MapReduce看似采用了一种蛮力方法。每个查询需要处理整个数据集或至少一个数据集的绝大部分。但反过来想，这也正是它的能力。MapReduce是一个批量查询处理器，能够在合理的时间范围内处理针对整个数据集的动态查询。它改变了我们对数据的传统看法，解放了以前只是保存在磁带和硬盘上的数据。它让我们有机会对数据进行创新。以前需要很长时间处理才能获得结果的问题，到现在变得顷刻之间就迎刃而解，同时还可以引发新的问题和新的见解。
例如，Rackspace公司的邮件部门Mailtrust就用Hadoop来处理邮件日志。他们写动态查询，想借此找出用户的地理分布。他们是这么描述的：“这些数据非常有用，我们每月运行一次MapReduce任务来帮助我们决定哪些Rackspace数据中心需要添加新的邮件服务器。”
通过整合好几百GB的数据，用MapReduce来分析这些数据，Rackspace的工程师从中发现了以前从来没有注意到的数据，甚至还运用这些信息来改善了现有的服务。第16章将详细介绍Rackspace公司内部是如何使用Hadoop的。
1.3.1 关系型数据库管理系统
为什么不能用数据库来对大量硬盘上的大规模数据进行批量分析呢？我们为什么需要MapReduce？
这两个问题的答案来自于计算机硬盘的另一个发展趋势：寻址时间的提升远远不敌于传输速率的提升。寻址是将磁头移动到特定硬盘位置进行读写操作的过程。它是导致硬盘操作延迟的主要原因，而传输速率取决于硬盘的带宽。
如果数据访问模式中包含大量的硬盘寻址，那么读取大量数据集就必然会花更长的时间(相较于流数据读取模式，流读取主要取决于传输速率)。另一方面，如果数据库系统只更新一小部分记录，那么传统的B树就更有优势(关系型数据库中使用的一种数据结构，受限于寻址的比例)。但数据库系统如果有大量数据更新时，B树的效率就明显落后于MapReduce，因为需要使用“排序/合并“(sort/merge)来重建数据库。
在许多情况下，可以将MapReduce视为关系型数据库管理系统的补充。两个系统之间的差异如表1-1所示。
MapReduce比较适合以批处理方式处理需要分析整个数据集的问题，尤其是动态分析。RDBMS适用于点查询 (point query)和更新，数据集被索引之后，数据库系统能够提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。MapReduce适合一次写入、多次读取数据的应用，关系型数据库则更适合持续更新的数据集。
表1-1. 关系型数据库和MapReduce的比较
传统的关系型数据库 MapReduce
数据大小 GB PB
数据存取 交互式和批处理 批处理
更新 多次读/写 一次写入，多次读取
结构 静态模式 动态模式
完整性 高 低
横向扩展 非线性的 线性的
MapReduce和关系型数据库之间的另一个区别在于它们所操作的数据集的结构化程度。结构化数据(structured data)是具有既定格式的实体化数据，如XML文档或满足特定预定义格式的数据库表。这是RDBMS包括的内容。另一方面，半结构化数据(semi-structured data)比较松散，虽然可能有格式，但经常被忽略，所以它只能作为对数据结构的一般性指导。例如电子表格，它在结构上是由单元格组成的网格，但是每个单元格内可以保存任何形式的数据。非结构化数据(unstructured data)没有什么特别的内部结构，例如纯文本或图像数据。MapReduce对非结构化或半结构化数据非常有效，因为它是在处理数据时才对数据进行解释。换句话说，MapReduce输入的键和值并不是数据固有的属性，而是由分析数据的人来选的。
关系型数据往往是规范的(normalized)，以保持其数据的完整性且不含冗余。规范给MapReduce带来了问题，因为它使记录读取成为非本地操作，而MapReduce的核心假设之一偏偏就是可以进行(高速的)流读写操作。
Web服务器日志是典型的非规范化数据记录(例如，每次都需要记录客户端主机全名，这会导致同一客户端的全名可能多次出现)，这也是MapReduce非常适用于分析各种日志文件的原因之一。
MapReduce是一种线性的可伸缩编程模型。程序员要写两个函数，分别为map函数和reduce函数，每个函数定义从一个键值对集合到另一个键值对集合的映射。这些函数不必关注数据集及其所用集群的大小，可以原封不动地应用于小规模数据集或大规模的数据集。更重要的是，如果输入的数据量是原来的两倍，那么运行时间也需要两倍。但如果集群是原来的两倍，作业的运行速度却仍然与原来一样快。SQL查询一般不具备该特性。
但是，在不久的将来，关系型数据库系统和MapReduce系统之间的差异很可能变得模糊。关系型数据库都开始吸收MapReduce的一些思路(如Aster Data的数据库和GreenPlum的数据库)，另一方面，基于MapReduce的高级查询语言(如Pig和Hive)使传统数据库的程序员更容易接受MapReduce系统。
1.3.2 网格计算
高性能计算(High Performance Computing，HPC)和网格计算(Grid Computing)组织多年以来一直在研究大规模数据处理，主要使用类似于消息传递接口(Message Passing Interface，MPI)的API。从广义上讲，高性能计算采用的方法是将作业分散到集群的各台机器上，这些机器访问存储区域网络(SAN)所组成的共享文件系统。这比较适用于计算密集型的作业，但如果节点需要访问的数据量更庞大 (高达几百GB，MapReduce开始施展它的魔法)，很多计算节点就会因为网络带宽的瓶颈问题不得不闲下来等数据。
MapReduc尽量在计算节点上存储数据，以实现数据的本地快速访问。 数据本地化(data locality)特性是MapReduce的核心特征，并因此而获得良好的性能。意识到网络带宽是数据中心环境最珍贵的资源(到处复制数据很容易耗尽网络带宽)之后，MapReduce通过显式网络拓扑结构来保留网络带宽。注意，这种排列方式并没有降低MapReduce对计算密集型数据进行分析的能力。
虽然MPI赋予程序员很大的控制权，但需要程序员显式控制数据流机制，包括用C语言构造底层的功能模块(例如套接字)和高层的数据分析算法。而MapReduce则在更高层次上执行任务，即程序员仅从键值对函数的角度考虑任务的执行，而且数据流是隐含的。
在大规模分布式计算环境下，协调各个进程的执行是一个很大的挑战。最困难的是合理处理系统的部分失效问题——在不知道一个远程进程是否挂了的情况下——同时还需要继续完成整个计算。有了MapReduce，程序员不必操心系统部分失效的问题，因为它自己的系统实现能够检测到并重新执行那些失败的map或reduce任务。正因为采用的是无共享(shared-nothing)框架，MapReduce才能够实现失败检测，这意味着各个任务之间是彼此独立的。 因此，从程序员的角度来看，任务的执行顺序无关紧要。相比之下，MPI程序必须显式管理自己的检查点和恢复机制，虽然赋予程序员的控制权加大了，但编程的难度也增加了。
MapReduce听起来似乎是一个相当严格的编程模型，而且在某种意义上看的确如此：限定用户使用有特定关联的键值对，mapper和reducer彼此间的协调非常有限(每个mapper将键值对传给reducer)。由此，我们自然联想到一个问题：能用这个编程模型做一些有用或实际的事情吗？
答案是肯定的。MapReduce由谷歌的工程师开发，用于构建搜索引擎的索引，而且，事实已经证明它能够一次又一次地解决这个问题(MapReduce 的灵感来自于传统的函数式编程、分布式计算和数据库社区)，但此后，该模型在其他行业还有着很多其他的应用。我们欣喜地发现，有很多算法都可以用 MapReduce来表达，从图像图形分析到各种各样基于图像分析的问题，再到机器学习算法。 当然，它也不是包治百病的灵丹妙药，不能解决所有问题，但它真的是一个很通用的数据处理工具。
我们将在第16章介绍Hadoop的一些典型应用。
......
前言/序言
数学科普作家马丁·加德纳(Martin Gardner)曾在一次采访中谈到：
“在我的世界里，只有微积分。这是我的专栏 取得成功奥秘。我花了很多时间才明白如何以大多数读者都能明白的方式将自己所知道的东西娓娓道来。”
这也是我对Hadoop的诸多感受。它的内部工作机制非常复杂，是一个集分布式系统理论、实际工程和常识于一体的系统。而且，对门外汉而言，Hadoop更像是“天外来客”。
但Hadoop其实并没有那么让人费解，抽丝剥茧，我们来看它的“庐山真面目”。它提供的用于构建分布式系统的每个工具(用于数据存储、数据分析和协调处理)都非常简单。如果说这些工具有一个共同的主题，那就是它们更抽象，对偶尔有大量数据需要存储的程序员、有大量数据需要分析的程序员、有大量计算机需要管理的程序员同时却没有足够的时间、技能或者不想成为分布式系统专家的程序员提供一套组件，使其能够利用Hadoop来构建基础平台。
这样一个简单、通用的特性集，促使我在开始使用Hadoop时便明显感觉到Hadoop真的值得推广。但最开始的时候（2006年初），安装、配置和Hadoop应用编程是一门高深的艺术。之后，情况确实有所改善：文档增多了；示例增多了；碰到问题时，可以向大量活跃的邮件列表发邮件求助。对新手而言，最大的障碍是理解Hadoop有哪些能耐，它擅长什么，它如何使用。这些问题使我萌发了写作本书的动机。
Apache Hadoop社区的发展来之不易。在过去的三年多时间里，Hadoop项目开花结果并孵化出大约半打子项目。到目前，它在性能、可靠性、可扩展性和可管理性方面都实现了巨大的飞跃。但是，为了让更多人采用Hadoop，我认为我们要让Hadoop更好用。这需要创建更多新的工具，集成更多的系统，创建新的、改进的API。我希望我自己能够参与，同时也希望本书能够鼓励并吸引其他人也参与Hadoop项目。
用户评价
这本书的深度和广度都令人惊叹。对于我这样一名刚刚开始探索大数据世界的学习者来说，它就像一张详尽的地图，指引着我穿梭于Hadoop的复杂世界。书中对HDFS的架构剖析，从NameNode的元数据管理到DataNode的数据块存储，再到Client的读写操作，每一个环节都讲解得非常到位，让我对数据如何在分布式环境中存储和管理有了清晰的认识。而MapReduce的部分，更是详细介绍了其编程模型、Shuffle过程以及各种优化技巧，让原本看似抽象的计算过程变得生动具体。我特别欣赏书中关于“为什么”和“如何做”的结合，不仅仅是告诉我们Hadoop是什么，更是深入浅出地解释了Hadoop为什么会这样设计，以及我们应该如何去使用它。各种图示和流程图的运用，让复杂的概念更加直观易懂。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了Hadoop的“内功心法”，对这个强大的分布式计算框架有了前所未有的自信。
评分这本书简直就是Hadoop世界的百科全书！作为一名刚开始接触Hadoop的开发者，我曾一度被其复杂的概念和庞大的生态系统压得喘不过气来。然而，当我翻开这本《Hadoop权威指南》（第三版修订版），我仿佛找到了指引方向的灯塔。书中从Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce讲起，循序渐进地剖析了它们的架构、工作原理以及关键配置。那些曾经让我头疼不已的细节，比如HDFS的NameNode和DataNode如何协同工作，MapReduce作业的调度流程，甚至是各个参数背后的深层含义，都在作者清晰的阐述下变得明朗起来。我尤其欣赏的是书中提供了大量的代码示例和实际操作指导，这让我能够边学边练，将理论知识转化为实践能力。每一次遇到问题，这本书几乎都能提供最直接、最有效的解决方案。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的老友，耐心地解答着我所有的疑惑，帮助我一步步建立起对Hadoop的深刻理解，让我能够自信地投入到实际的项目开发中去。
评分作为一名在数据领域摸爬滚打多年的老兵，我对Hadoop生态系统中的各类工具早已耳熟能详。然而，《Hadoop权威指南》（第三版修订版）依旧给了我不少惊喜。它并没有停留在对基础概念的简单罗列，而是深入探讨了Hadoop在实际应用中可能遇到的各种挑战，并提供了行之有效的应对策略。书中关于YARN的讲解尤为出色，清晰地阐释了它如何成为Hadoop的资源管理和作业调度核心，以及如何通过调整YARN的配置来优化集群性能。此外，它还广泛覆盖了Hadoop生态系统中的其他重要技术，比如Hive、Pig、HBase等，并详细介绍了它们与Hadoop核心的集成方式和最佳实践。最让我感到受益匪浅的是，书中并没有止步于技术介绍，而是融入了许多作者在实际项目中积累的宝贵经验，比如如何进行大规模集群的部署、监控和故障排除，以及如何设计高效的MapReduce作业。这些实战性的建议，对于那些希望将Hadoop技术真正落地到企业级应用中的读者来说，无疑是无价之宝。
评分说实话，最初选择这本书，是因为它的名字——《Hadoop权威指南》。我希望找到一本能够让我全面、深入地理解Hadoop的书籍，而这本书没有让我失望。从HDFS的分布式文件系统设计原理，到MapReduce的编程模型，再到YARN的资源管理机制，这本书都进行了详尽的阐述。我特别喜欢书中对Hadoop各个组件之间相互关系的分析，这让我能够更宏观地把握整个Hadoop生态系统。作者的写作风格非常严谨，逻辑清晰，即使是复杂的技术概念，也能被解释得通俗易懂。每章的结尾都有相关的练习和思考题，这极大地帮助我巩固所学的知识。而且，本书的修订版在原有基础上更新了许多内容，加入了最新的Hadoop版本特性和发展趋势，这对于想要跟上技术步伐的读者来说至关重要。这本书为我构建了一个扎实的Hadoop知识体系，让我能够自信地面对各种Hadoop相关的挑战。
评分这本书的价值远超其定价。我是一名资深的数据工程师，在工作中经常需要处理海量数据，而Hadoop无疑是解决这类问题的利器。这本书以其权威性和深度，成为了我工作中的得力助手。它不仅提供了对Hadoop核心组件（如HDFS、MapReduce、YARN）的深入讲解，更包含了对Hadoop生态系统中其他重要组件（如Hive、HBase、Spark等）的详细介绍。书中关于如何优化Hadoop集群性能、如何进行大规模数据处理以及如何解决常见故障的章节，都充满了作者在实践中积累的宝贵经验。我特别喜欢书中对不同应用场景下Hadoop配置的建议，这对于指导我们在实际工作中如何进行合理的调优非常有帮助。此外，书中对于Hadoop最新版本特性的更新和阐述，也让我能够始终站在技术的前沿。总而言之，这本书是一本不可多得的Hadoop参考书，无论是初学者还是资深从业者，都能从中获益良多。
评分开始学习了哦，书很有份量，看了几小章，有例子有详细的参考，感觉还不错
评分书不错，在看，翻译的马马虎虎吧
评分是棉质的，不错不错的
评分可以全面学习大数据相关知识了，内容很全面。
评分好书不愁卖，当今技术浪潮下，需要多多给自己充充电的！
评分好好、好好、！nnnnn
评分满减优惠进行囤货，技术上，得需要好好慢慢消化
评分书很好 纸张好 就是太贵啦
评分书不错加油好好干
相关图书
![企业级Java EE架构设计精深实践 [Practice Of Enterprise J2EE Architecture] pdf epub mobi 电子书 下载](https://pic.windowsfront.com/11944458/5754e41cN08ffcf17.jpg)
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等，本站所有链接都为正版商品购买链接。
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 静流书站 版权所有