Hadoop權威指南(第4版,修訂版,升級版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 湯姆·懷特（TomWhite）著王海，華東 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 數據分析
• 雲計算
• 大數據技術

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465133

商品編碼：13679554820

開本：B5

齣版時間：2017-07-01

頁數：705

字數：594000

作  者:(美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻 等 譯 定  價:148 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:705 裝  幀:平裝 ISBN:9787302465133

本書結閤理論和實踐，由淺入深，全麵介紹瞭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，第Ⅱ部分介紹MapReduce,第Ⅲ部分介紹Hadoop 的運維，第Ⅳ部分介紹Hadoop 相關開源項目，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Ha等

●第Ⅰ部分? Hadoop基礎知識
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●第Ⅰ章? 初識Hadoop 3
●
●1.1? 數據！數據！ 3
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●1.2? 數據的存儲與分析 5
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●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
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●1.5.1? 關係型數據庫管理係統 8
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●1.5.2? 網格計算 10
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●1.5.3? 誌願計算 11
●
●部分目錄

內容簡介

本書結閤理論和實踐，由淺入深，多方麵介紹瞭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)和開源項目等 (美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻 等 譯 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，幫助公司搭建、使用和擴展Hadoop。他是很多行業大會的專題演講人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英國劍橋大學獲得數學學士學位，在利茲大學獲得科學哲學碩士學位。他目前與傢人居住在威爾士。<等

大數據基石的演進：從Hadoop 1.0到Hadoop 3.x的深度探索 在信息爆炸的時代，數據的規模、多樣性和速度以前所未有的方式增長。如何有效地存儲、處理和分析這些海量數據，成為瞭每一個企業和組織麵臨的核心挑戰。Hadoop，作為大數據處理的基石，經曆瞭多次迭代和演進，其核心組件和生態係統也在不斷完善和壯大。本書將帶您深入瞭解Hadoop從早期版本到如今成熟穩定的3.x版本的演變曆程，聚焦於那些真正驅動技術進步和實際應用的變革與改進，為您提供一套全麵、深入且極具實踐價值的學習指南。 迴溯源頭：Hadoop 1.0的輝煌與局限 要理解Hadoop的今天，就不能不迴顧它的過去。Hadoop 1.0，由Doug Cutting創建，其核心思想源於Google的GFS和MapReduce論文，旨在提供一個能夠處理PB級數據的分布式計算框架。在這個階段，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce是兩大支柱。HDFS的設計理念是“一次寫入，多次讀取”，通過將大文件分割成塊（block）並分布在集群中的多個節點上，實現瞭高吞吐量和容錯性。NameNode作為元數據管理節點，負責存儲和管理文件係統的命名空間和塊位置信息，而DataNode則負責存儲實際的數據塊。MapReduce則是一個編程模型，允許開發者以簡單的方式編寫大規模並行數據處理程序。它將復雜的計算任務分解為Map和Reduce兩個階段，分彆在集群中並行執行，最終匯集結果。 然而，Hadoop 1.0也存在著一些顯著的局限性。首先，MapReduce模型在處理迭代式計算、實時流處理以及機器學習等場景時顯得效率低下，因為它要求將中間結果寫迴磁盤，增加瞭I/O開銷。其次，HDFS的NameNode是單點，一旦發生故障，整個集群將無法訪問，這成為一個潛在的瓶頸和單點故障。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）尚未齣現，資源管理和作業調度能力相對有限，無法有效地支持除MapReduce之外的其他計算框架。這些局限性促使瞭Hadoop社區的不斷探索和創新，為Hadoop 2.0及後續版本的誕生奠定瞭基礎。 邁嚮成熟：Hadoop 2.0的架構革新與YARN的崛起 Hadoop 2.0的齣現標誌著Hadoop架構的一次重大飛躍，最核心的變革在於引入瞭YARN。YARN被譽為Hadoop 2.0的“心髒”，它將MapReduce中的資源管理和作業調度功能剝離齣來，形成瞭一個通用的集群資源管理係統。YARN的齣現極大地提高瞭集群的利用率和靈活性，使得Hadoop不再局限於MapReduce一種計算框架。 YARN由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 四個關鍵組件構成。ResourceManager 負責整個集群的資源分配和調度，它包含一個 Scheduler（調度器）和一個 ResourceManager Core（核心管理器）。NodeManager 運行在每個工作節點上，負責監控節點資源，並接收 ResourceManager 的指令來啓動和管理 Container（容器）。ApplicationMaster 是每個應用程序的特有調度器，它嚮 ResourceManager 申請資源，並在獲得資源後，嚮 NodeManager 發送指令來啓動和管理應用程序的各個任務。Container 則是一個資源抽象，代錶著特定節點上的CPU、內存等計算資源。 YARN的引入不僅使得Hadoop能夠運行Spark、Storm、Tez等多種計算框架，還為Hadoop帶來瞭更強的容錯性和可擴展性。在HDFS方麵，Hadoop 2.0引入瞭NameNode的高可用（HA）機製，通過Active/Standby的NameNode部署，大大降低瞭單點故障的風險。同時，HDFS Federation的齣現，允許集群擁有多個獨立的NameNode，從而打破瞭單個NameNode對集群規模的限製，實現瞭更高級彆的擴展性。 擁抱未來：Hadoop 3.x的持續優化與新特性 Hadoop 3.x 是在 Hadoop 2.x 基礎上進行的又一次重要升級，它在穩定性和性能上進行瞭大量的優化，並引入瞭一些令人振奮的新特性，進一步鞏固瞭Hadoop在大數據領域的地位。 1. HDFS 的增強： 糾刪碼 (Erasure Coding): 這是 HDFS 3.x 最顯著的改進之一。相較於傳統的機架感知復製（Replication），糾刪碼能夠以更低的存儲開銷提供同等的甚至更高的持久性。例如，以 6 + 3 的糾刪碼策略為例，您隻需要存儲原始數據的 1.5 倍空間（6份數據 + 3份校驗），就能容忍最多 3 個節點故障。而傳統的 3 副本策略則需要 3 倍的空間。這對於成本敏感的大規模存儲場景來說，具有極大的吸引力。本書將深入剖析糾刪碼的工作原理，包括其編碼、解碼過程，以及在 HDFS 中如何集成和使用。 NameNode 內存壓力緩解 (NameNode Memory Pressure Relief): 隨著集群規模的增長，NameNode 的內存占用也日益增加，這可能導緻性能問題甚至服務中斷。HDFS 3.x 引入瞭多種機製來緩解 NameNode 的內存壓力，例如通過優化元數據存儲結構、實現增量持久化等，確保 NameNode 在處理海量文件時依然保持高效和穩定。 Portable Operating System Interface (POSIX) ACLs 的增強: HDFS 3.x 進一步增強瞭對 POSIX ACLs 的支持，為 HDFS 提供瞭更精細、更靈活的訪問控製能力，滿足瞭企業在安全閤規方麵的嚴格要求。 2. YARN 的優化： 多集群支持 (Multi-cluster Support): YARN 3.x 增強瞭對跨多個 Hadoop 集群進行資源管理的outen，為企業構建更加復雜和分布式的計算架構提供瞭支持。 支持 GPU 和 FPGA 等異構硬件: 隨著 AI 和高性能計算的興起，YARN 3.x 開始逐步支持 GPU、FPGA 等異構硬件資源的管理和調度，為運行更廣泛的計算任務提供瞭可能。 更好的資源隔離與調度: YARN 3.x 在資源隔離和調度策略上進行瞭進一步的優化，例如支持共享內存、 NUMA 感知等，從而提高資源利用率並減少任務之間的乾擾。 ApplicationTimelineService 的增強: ApplicationTimelineService 是 YARN 用於收集和查詢應用程序運行曆史信息的重要組件。HDFS 3.x 對其進行瞭增強，提供瞭更全麵、更易於查詢的應用程序運行數據，為性能分析和故障排查提供瞭有力支持。 3. MapReduce 的持續改進： 盡管 Spark 等新的計算框架已經崛起，但 MapReduce 依然是 Hadoop 生態係統中重要的組成部分，尤其是在處理離綫批量數據方麵。Hadoop 3.x 在 MapReduce 引擎本身也進行瞭一些優化，例如改進瞭 Shuffle 階段的性能，提升瞭部分算子的執行效率，並增加瞭對新數據格式的支持。 4. 生態係統的聯動與發展： Hadoop 的真正威力在於其龐大的生態係統。本書不僅僅關注 Hadoop 的核心組件，還將深入探討與之緊密相關的其他關鍵技術，例如： Hive: 聲明式 SQL 查詢引擎，讓用戶能夠以 SQL 的方式查詢存儲在 HDFS 中的數據。我們將探討 Hive 在 HDFS 3.x 和 YARN 上的優化使用，以及其最新的版本特性。 HBase: 分布式、麵嚮列的 NoSQL 數據庫，為實時、隨機讀寫大錶提供瞭強大的支持。我們將深入瞭解 HBase 如何與 HDFS 和 YARN 協同工作，以及其在不同場景下的應用。 Spark: 內存計算框架，以其卓越的性能和靈活性，已成為大數據處理和機器學習的首選。我們將詳細介紹 Spark 如何在 YARN 上高效運行，以及其與 HDFS 的集成優勢。 ZooKeeper: 分布式協調服務，在 Hadoop 集群中扮演著至關重要的角色，用於 NameNode HA、YARN ResourceManager HA 等。 Kafka: 分布式流處理平颱，為實時數據攝入和處理提供瞭強大的能力。 本書將從理論到實踐，由淺入深地講解這些組件的原理、配置、調優以及實際應用案例。我們不僅會介紹它們的安裝部署，還會分享如何在實際生産環境中解決遇到的常見問題，並提供行之有效的調優策略。 內容亮點與學習路徑： 本書內容將圍繞以下幾個核心方麵展開： Hadoop 架構的演進脈絡: 清晰梳理 Hadoop 1.0、2.0、3.x 各個版本的核心特性和技術變遷，幫助讀者理解 Hadoop 技術棧的成長邏輯。 HDFS 深入解析: 全麵講解 HDFS 的設計原理、存儲機製、元數據管理、塊分布、容錯機製，以及 HDFS 3.x 中的糾刪碼、NameNode HA 等高級特性。 YARN 資源管理機製: 深入理解 YARN 的架構、組件、資源調度策略，以及如何利用 YARN 支持多種計算框架，實現集群資源的最大化利用。 MapReduce 編程模型與優化: 迴顧 MapReduce 的基本原理，並重點介紹 Hadoop 3.x 中對 MapReduce 的性能優化和新特性。 Hadoop 生態係統詳解: 詳細介紹 Hive、HBase、Spark、ZooKeeper、Kafka 等關鍵組件的原理、配置、使用方法和最佳實踐。 集群部署與配置: 提供詳細的 Hadoop 集群部署指南，涵蓋單機模式、僞分布式模式和完全分布式模式的配置步驟，以及 YARN、HDFS 等組件的詳細配置項講解。 性能調優與故障排查: 聚焦於 Hadoop 集群在實際生産環境中可能遇到的性能瓶頸和常見故障，提供行之有效的調優方法和故障排查思路。 實際應用案例分析: 通過具體的案例，展示 Hadoop 如何在不同行業和場景下解決實際問題，例如數據倉庫建設、實時數據分析、機器學習平颱搭建等。 本書旨在為大數據從業者、架構師、運維工程師以及對大數據技術感興趣的學習者提供一份全麵、深入的學習資源。無論您是初次接觸 Hadoop，還是希望深化對 Hadoop 3.x 及其生態係統的理解，本書都將是您不可或缺的助手。我們將用清晰的語言、翔實的示例和實用的技巧，引領您掌握大數據基石的精髓，駕馭海量數據，釋放數據價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節邏輯組織嚴密，但不同主題之間的過渡處理得非常自然流暢，體現齣作者深厚的知識體係構建能力。比如，從數據存儲（HDFS）到計算框架（MapReduce）的學習路徑是循序漸進的，但當進入到實時流處理（如Storm或Spark Streaming的早期概念整閤）時，作者並沒有生硬地插入一個新模塊，而是巧妙地通過“批處理的局限性”這一邏輯跳闆，自然而然地引齣瞭對速度和延遲的新要求。這種“為什麼需要這個新工具”的解釋，比直接介紹“這個工具怎麼用”更有說服力。此外，書中對各種工具和組件版本迭代的說明也做得非常到位，它不會讓你睏惑於為什麼舊版本的書裏介紹的功能在這個新環境裏已經過時瞭，而是清晰地指齣瞭不同技術棧之間的演進關係，幫助讀者建立起對整個生態係統的曆史觀和前瞻性視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書在實戰操作和案例分析部分的深度和廣度，完全超齣瞭我對其作為“權威指南”的初始預期。它不僅僅停留在理論的介紹上，而是真正深入到瞭生産環境中可能遇到的各種“坑”裏。例如，關於Hive的查詢優化那一章，它沒有僅僅討論基本的SELECT語句優化，而是深入探討瞭MapJoin與ReduceJoin的選擇時機、Bucketizing的作用，甚至包括瞭存儲格式（如ORC/Parquet）對查詢性能的細微影響。我尤其對其中關於YARN資源隔離和隊列管理的章節印象深刻，它直接給齣瞭在企業級集群中如何平衡不同用戶組資源需求的具體參數配置建議，而不是空泛的“要閤理分配資源”這種話術。這種貼近生産環境的細節處理，讓我感覺自己不是在讀一本學術教材，而是在跟一位經驗豐富的架構師進行深度的一對一輔導，很多我在實際部署中遇到的性能瓶頸，都能在這本書裏找到對應的解決思路和優化方嚮。

評分☆☆☆☆☆

對於一個資深的開發者或係統管理員來說，這本書的價值在於它對“為什麼”的深入探討，而不僅僅是“怎麼做”。很多入門書籍會著重講解API的語法和基本命令，但這本書的關注點更多地放在瞭設計哲學和底層權衡上。例如，在討論分布式文件係統的設計時，它花瞭相當大的篇幅去解釋為什麼選擇高冗餘而非高性能的存儲策略，這背後涉及到成本控製、數據可靠性與可用性的博弈。當我讀到關於容錯機製時，作者詳細分析瞭“故障檢測”和“故障恢復”這兩個環節的設計難度和優化空間，這促使我重新審視自己過去對係統穩定性的膚淺理解。它教我的不是如何寫齣一段能跑起來的代碼，而是如何設計一個在麵對不可預測的硬件和網絡錯誤時，依然能保持健壯性和一緻性的復雜係統，這纔是真正有價值的工程智慧。

評分☆☆☆☆☆

我最欣賞的是作者在講解復雜分布式係統原理時所采用的類比和圖示方法，這簡直是“化繁為簡”的教科書級彆示範。舉個例子，在解釋MapReduce的執行流程時，作者並沒有直接堆砌復雜的API調用鏈，而是用瞭一個非常生動的“流水綫工廠”模型來比喻數據如何被分解、處理、然後閤並的。我過去在閱讀其他資料時，常常被“Mapper輸齣”和“Reducer輸入”之間的概念轉換卡住，但這本書中的流程圖配閤文字解釋，使得數據流嚮一目瞭然。更進一步，當涉及到Zookeeper在集群協調中的作用時，書中詳盡地剖析瞭“羊群效應”和“領導者選舉”的機製，甚至配上瞭詳細的狀態轉換圖，這比單純背誦幾個術語要有效得多。我感覺作者一定是花費瞭大量精力去體會初學者的睏惑點，然後精準地在那些難點處設置瞭“知識拐杖”，使得技術理解不再是生硬的記憶，而是一種逐步建立起來的認知框架。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和紙質印刷質量給我留下瞭非常深刻的印象。首先，那種略帶磨砂質感的封麵摸上去手感極佳，不是那種廉價光滑的紙張，而是透著一股“硬核”技術書籍應有的厚重感。內頁的排版也值得稱贊，字體選擇清晰易讀，行距和段落間距處理得恰到好處，即使是長時間閱讀那些密密麻麻的代碼示例和配置說明，眼睛也不會感到特彆疲勞。我記得我剛拿到手時，隨手翻瞭幾頁，就被其清晰的結構吸引住瞭——目錄部分就非常詳盡地展示瞭各個章節的邏輯關係，從基礎的HDFS和YARN概念搭建，到進階的數據處理框架，脈絡分明。裝幀的牢固程度也讓人放心，對於這種需要經常翻閱、可能還會隨身攜帶的工具書來說，一副好的“骨架”至關重要。它不像有些技術書，讀幾次書脊就開始鬆動，這本書明顯是下瞭功夫的，感覺可以長期作為我的案頭參考資料。整體而言，從拿到書的第一秒起，它就在物理層麵上建立瞭一種專業、可靠的信任感，讓人迫不及待想鑽進去學習。

評分☆☆☆☆☆

很好，慢慢看，書便宜

評分☆☆☆☆☆

內容緊跟最新版本，可以全麵瞭解hadoop技術棧

評分☆☆☆☆☆

質量可以，是正版，開始啃書啊

評分☆☆☆☆☆

物流太慢瞭，可能是假期的原因吧

評分☆☆☆☆☆

快遞哥服務很好。

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，價格實惠，物流給力！

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看，希望不錯

評分☆☆☆☆☆

好書，希望自己堅持看完，一定會有所收獲的。

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，質量不錯。