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刘军 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据处理
• 分布式存储
• MapReduce
• HDFS
• 数据分析
• 大数据技术
• 云计算
• Java

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115323248

版次：1

商品编码：11315351

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-09-01

页数：289

字数：386000

正文语种：中文

内容简介

　　《Hadoop大数据处理》以大数据处理系统的三大关键要素——“存储”、“计算”与“容错”为起点，深入浅出地介绍了如何使用Hadoop这一高性能分布式技术完成大数据处理任务。本书不仅包含了使用Hadoop进行大数据处理的实践性知识和示例，还以图文并茂的形式系统性地揭示了Hadoop技术族中关键组件的运行原理和优化手段，为读者进一步提升Hadoop使用技巧和运行效率提供了颇具价值的参考。
　　《Hadoop大数据处理》共10章，涉及的主题包括大数据处理概论、基于Hadoop的大数据处理框架、MapReduce计算模式、使用HDFS存储大数据、HBase大数据库、大数据的分析处理、Hadoop环境下的数据整合、Hadoop集群的管理与维护、基于MapReduce的数据挖掘实践及面向未来的大数据处理技术。最后附有一个在Windows环境下搭建Hadoop开发及调试环境的参考手册。
　　《Hadoop大数据处理》适合需要使用Hadoop处理大数据的程序员、架构师和产品经理作为技术参考和培训资料，也可作为高校研究生和本科生教材。

作者简介

刘军，1994年至2003年，就读于北京邮电大学信息工程学院，获得博士学位。2003年至2007年，IBM中国研究院担任高级研究员及部门经理，研究方向为电信开放业务平台及IP融合网络管理。2007年至2012年，创办欢城（北京）科技有限公司，为中国网页游戏产业开创者之一，研发的产品曾多次获得互联网业界奖项。2012年至今，北邮任教，在宽带网络监控教研中心从事电信网络数据分析相关教学与研究工作。

内页插图

目录

第1章 大数据处理概论
1.1 什么是大数据
1.2 数据处理平台的基础架构
1.3 大数据处理的存储
1.3.1 提升容量
1.3.2 提升吞吐量
1.4 大数据处理的计算模式
1.4.1 多处理技术
1.4.2 并行计算
1.5 大数据处理系统的容错性
1.5.1 数据存储容错
1.5.2 计算任务容错
1.6 大数据处理的云计算变革
本章参考文献

第2章 基于Hadoop的大数据处理架构
2.1 Google核心云计算技术
2.1.1 并行计算编程模型MapReduce
2.1.2 分布式文件系统GFS
2.1.3 分布式结构化数据存储BigTable
2.2 Hadoop云计算技术及发展
2.2.1 Hadoop的由来
2.2.2 Hadoop原理与运行机制
2.2.3 Hadoop相关技术及简介
2.2.4 Hadoop技术的发展与演进
2.3 基于云计算的大数据处理架构
2.4 基于云计算的大数据处理技术的应用
2.4.1 百度
2.4.2 阿里巴巴
2.4.3 腾讯
2.4.4 华为
2.4.5 中国移动
2.5 Hadoop运行实践
本章参考文献

第3章 MapReduce计算模式
3.1 MapReduce原理
3.2 MapReduce工作机制
3.2.1 MapReduce运行框架的组件
3.2.2 MapReduce作业的运行流程
3.2.3 作业调度
3.2.4 异常处理
3.3 MapReduce应用开发
3.3.1 MapReduce应用开发流程
3.3.2 通过Web界面分析MapReduce应用
3.3.3 MapReduce任务执行的单步跟踪
3.3.4 多个MapReduce过程的组合模式
3.3.5 使用其他语言编写MapReduce程序
3.3.6 不同数据源的数据联结（Join）
3.4 MapReduce设计模式
3.4.1 计数（Counting）
3.4.2 分类（Classfication）
3.4.3 过滤处理（Filtering）
3.4.4 排序（Sorting）
3.4.5 去重计数（Distinct Counting）
3.4.6 相关计数（Cross-Correlation）
3.5 MapReduce算法实践
3.5.1 最短路径算法
3.5.2 反向索引算法
3.5.3 PageRank算法
3.6 MapReduce性能调优
3.6.1 MapReduce参数配置优化
3.6.2 使用Cominber减少数据传输
3.6.3 启用数据压缩
3.6.4 使用预测执行功能
3.6.5 重用JVM
本章参考文献

第4章 使用HDFS存储大数据
4.1 大数据的云存储需求
4.2 HDFS架构与流程
4.2.1 系统框架
4.2.2 数据读取过程
4.2.3 数据写入过程
4.3 文件访问与控制
4.3.1 基于命令行的文件管理
4.3.2 通过API操作文件
4.4 HDFS性能优化
4.4.1 调整数据块尺寸
4.4.2 规划网络与节点
4.4.3 调整服务队列数量
4.4.4 预留磁盘空间
4.4.5 存储平衡
4.4.6 根据节点功能优化磁盘配置
4.4.7 其他参数
4.5 HDFS的小文件存储问题
4.5.1 Hadoop Archive工具
4.5.2 CombineFileInputFormat
4.5.3 SequenceFile格式
4.5.4 相关研究
4.6 HDFS的高可用性问题
4.6.1 基于配置的元数据备份
4.6.2 基于DRBD的元数据备份
4.6.3 Secondary NameNode/CheckpointNode
4.6.4 Backup Node
4.6.5 NameNode热备份
4.6.6 HDFS的HA方案总结
本章参考文献

第5章 HBase大数据库
5.1 大数据环境下的数据库
5.2 HBase架构与原理
5.2.1 系统架构及组件
5.2.2 数据模型与物理存储
5.2.3 RegionServer的查找
5.2.4 物理部署与读写流程
5.3 管理HBase中的数据
5.3.1 Shell
5.3.2 Java API
5.3.3 非Java语言访问
5.4 从RDBMS到HBase
5.4.1 行到列与主键到行关键字
5.4.2 联合查询（Join）与去范例化（Denormalization）
5.5 在HBase上运行MapReduce
5.6 HBase性能优化
5.6.1 参数配置优化
5.6.2 表设计优化
5.6.3 更新数据操作优化
5.6.4 读数据操作优化
5.6.5 数据压缩
5.6.6 JVM GC优化
5.6.7 负载均衡
5.6.8 性能测试工具
本章参考文献

第6章 大数据的分析处理
6.1 大数据的分析处理概述
6.2 Hive
6.2.1 系统架构及组件
6.2.2 Hive数据结构
6.2.3 数据存储格式
6.2.4 Hive支持的数据类型
6.2.5 使用HiveQL访问数据
6.2.6 自定义函数扩展功能
6.3 Pig
6.3.1 Pig架构
6.3.2 Pig Latin语言
6.3.3 使用Pig处理数据
6.4 Hive与Pig的对比
本章参考文献

第7章 Hadoop环境下的数据整合
7.1 Hadoop计算环境下的数据整合问题
7.2 数据库整合工具Sqoop
7.2.1 使用Sqoop导入数据
7.2.2 使用Sqoop导出数据
7.2.3 Sqoop与Hive结合
7.2.4 Sqoop对大对象数据的处理
7.3 Hadoop平台内部数据整合工具HCatalog
7.3.1 HCatalog的需求与实现
7.3.2 MapReduce使用HCatalog管理数据
7.3.3 Pig使用HCatalog管理数据
7.3.4 HCatalog的命令行与通知功能
本章参考文献

第8章 Hadoop集群的管理与维护
8.1 云计算平台的管理体系
8.2 ZooKeeper——集群中的配置管理与协调者
8.2.1 集群环境下的配置管理
8.2.2 ZooKeeper架构
8.2.3 ZooKeeper的数据模型
8.3 Hadoop集群监控的基础组件
8.3.1 Nagios
8.3.2 Ganglia
8.3.3 JMX
8.4 Ambari——Hadoop集群部署与监控集成工具
8.5 基于Cacti的Hadoop集群服务器监控
8.6 Chukwa——集群日志收集及分析
8.7 基于Kerberos的Hadoop安全管理
8.8 Hadoop集群管理工具分析
本章参考文献

第9章 基于MapReduce的数据挖掘
9.1 数据挖掘及其分布式并行化
9.2 基于MapReduce的数据挖掘与Mahout
9.3 经典数据挖掘算法的MapReduce实例
9.3.1 矩阵乘法
9.3.2 相似度计算
9.4 基于云计算的数据挖掘实践及面临的挑战
本章参考文献

第10章 面向未来的大数据处理
10.1 下一代计算框架YARN
10.2 大数据的实时交互式分析
10.2.1 Google Dremel
10.2.2 Cloudera Impala
10.3 大数据的图计算
10.3.1 BSP模型
10.3.2 Google Pregel计算框架
10.3.3 Apache Hama开源项目
本章参考文献

附录 基于Cygwin的Hadoop环境搭建
附录A 安装和配置Cygwin
附录B 安装和配置Hadoop
附录C 运行示例程序验证Hadoop安装
附录D 安装和配置Eclipse下的Hadoop开发环境

前言/序言

《代码的低语：探寻计算的本质》 在这个信息爆炸的时代，我们被海量的数据洪流所裹挟，却常常感到迷失。我们渴望理解这些数字背后的含义，洞察隐藏在纷繁表象下的规律，甚至希望能够驾驭这股力量，创造出更智能、更高效的未来。然而，这一切并非凭空而生，它们都源自于一个看似简单却博大精深的领域——计算。 《代码的低语：探寻计算的本质》并非一本技术手册，也不是对某个特定工具的详尽教程。它是一次深入骨髓的探险，一次对构成我们数字世界的基石——计算——进行的深度剖析。这本书将带领读者跨越不同层次的抽象，从最基本的逻辑门电路，到构建复杂软件的程序设计，再到模拟现实世界的算法，揭示计算的奥秘，展现其无与伦比的强大力量以及其背后优雅的哲学。 第一章：数字的黎明——从逻辑门到电路的艺术 万物皆由0和1构成。在最底层，计算的语言是电信号的开关，是逻辑门的组合。本章将带领读者穿越到计算的黎明时代，理解二极管、三极管如何通过组合实现“与”、“或”、“非”等基本逻辑功能。我们将一同探究这些微小的电子元件如何被巧妙地组织起来，构建出能够执行加法、减法乃至更复杂运算的集成电路。这不仅仅是关于硬件的堆砌，更是关于如何将抽象的数学运算转化为可执行的物理过程。我们将看到，每一个现代计算机，无论其多么庞大或精巧，都建立在这些最基础的逻辑门之上，它们如同数字世界的基石，支撑起整个信息文明的巍峨大厦。你将了解到，二进制并非仅仅是一种数字表示方式，它更是信息处理的最底层逻辑，是所有计算活动的起点。 第二章：指令的交响——中央处理器与冯·诺依曼架构的智慧 有了能够执行运算的硬件，我们还需要一套指令集来指挥它们。本章将深入探讨中央处理器（CPU）的内部构造，揭示其如何通过预设的指令集来执行程序。我们将重点解析冯·诺依曼架构的核心思想：程序与数据存储在同一内存空间，CPU通过取指令、译码、执行的循环来不断处理信息。这将帮助我们理解，为什么计算机能够如此高效地执行我们输入的各种指令，从简单的文本编辑到复杂的科学计算，其背后都遵循着一套严谨的执行流程。我们将剥开CPU的神秘面纱，了解流水线技术、缓存机制等如何极大地提升计算速度，让指令的交响乐得以流畅地演奏。 第三章：抽象的阶梯——从机器码到高级语言的演进 机器语言晦涩难懂，对人类而言极不友好。正是在这种背景下，编程语言应运而生，它们如同翻译官，将人类易于理解的语言转化为机器能够执行的指令。本章将追溯编程语言的发展历程，从早期的汇编语言，到结构化编程的崛起，再到面向对象、函数式编程等范式的演变。我们将探讨不同编程语言的设计哲学，理解编译型语言与解释型语言的区别，以及它们各自的优势和适用场景。你将了解到，一门好的编程语言不仅仅是语法规则的集合，更是思想表达的工具，是开发者与计算机沟通的桥梁。我们将一起思考，如何通过抽象，将繁琐的底层操作隐藏起来，让开发者能够更专注于解决问题本身，而不是被细节所困扰。 第四章：数据的脉络——内存、存储与信息流动的艺术 计算的强大离不开数据的支撑，而数据的组织、存储和流动构成了计算系统的重要环节。本章将深入剖析内存（RAM）与硬盘等存储设备的工作原理，理解它们在数据读写中的角色。我们将探讨数据的组织方式，如文件系统、数据库等，以及它们如何高效地管理海量信息。更重要的是，我们将关注信息如何在计算机内部以及与其他设备之间流动。通过理解总线、网络协议等概念，读者将能更清晰地认识到，数据并非静止不动，而是时刻在各个环节之间传递、交换，共同构建出完整的计算生态。 第五章：算法的智慧——解决问题的逻辑与效率 当硬件和数据都准备就绪，我们便进入了算法的世界。算法是解决特定问题的步骤和指令集合，是计算思维的核心体现。本章将带领读者领略算法设计的魅力，从经典的排序算法、搜索算法，到图论、动态规划等高级算法。我们将深入分析不同算法的时间复杂度和空间复杂度，理解“好”算法的衡量标准，以及如何通过优化算法来提升程序的效率。这不仅仅是理论的堆砌，更是对解决问题逻辑的探索。你将学会如何将现实世界的问题抽象成计算模型，并设计出优雅而高效的解决方案，体会算法带来的“四两拨千斤”的奇妙效果。 第六章：模型的构建——数据结构与信息组织的精妙 算法需要数据结构来承载和组织，而数据结构的巧妙设计往往能极大地影响算法的效率。本章将聚焦于各种基本和高级数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等。我们将深入理解它们的内部结构、操作方法以及各自的优缺点。通过学习如何根据具体问题选择合适的数据结构，读者将能够构建出更具条理、更易于管理和处理的数据系统，为高效的算法执行奠定坚实基础。你将认识到，数据结构并非僵化的容器，而是动态的组织方式，它们直接关系到信息的获取速度和处理的灵活性。 第七章：并行与并发——突破单核的瓶颈 随着摩尔定律的放缓，单纯提升单核处理器的时钟频率已难以满足日益增长的计算需求。并行与并发计算应运而生，成为突破性能瓶颈的关键。本章将深入探讨如何利用多核处理器、多台计算机甚至分布式系统来实现并行计算。我们将区分并行与并发的概念，并介绍线程、进程、锁、消息传递等并行编程中的核心技术。读者将理解，如何将一个庞大的计算任务分解成多个子任务，并同时在多个计算单元上执行，从而显著缩短计算时间。这不仅是关于多任务处理，更是关于如何协调多个计算实体，协同工作，共同完成挑战。 第八章：分布式思维——协同作战的计算网络 当单个计算机无法满足需求时，将计算能力分散到多台机器上，协同工作，便是分布式计算的精髓。本章将介绍分布式系统的基本概念，如容错性、一致性、可伸缩性等。我们将探讨CAP定理等分布式系统设计中的重要权衡，并介绍一些经典的分布式架构模式。通过了解分布式数据库、分布式文件系统等，读者将能够理解，如何在茫茫网络中构建一个稳定、高效、可扩展的计算平台，从而处理前所未有的海量数据和复杂任务。这是一种系统性的思维转变，从单一节点到协同网络，是应对现代计算挑战的必然选择。 第九章：计算的边界与未来——人工智能、量子计算与超越 计算的旅程永无止境。本章将放眼未来，探讨当前计算领域最前沿的探索方向。我们将初步触及人工智能（AI）与机器学习的计算基础，理解它们如何通过大量数据的学习来模拟人类的智能。此外，我们还将展望量子计算的潜力，了解其颠覆性的计算模型和解决特定问题的强大能力。这本书将引导读者思考，计算的未来将如何重塑我们的世界，AI将带来怎样的变革，以及量子计算又将开启怎样一个全新的计算时代。这不仅仅是对技术的展望，更是对人类创造力与探索精神的礼赞。 《代码的低语：探寻计算的本质》将是一次启发性的阅读体验。它不会让你成为一名精通某个软件的专家，但它将让你深刻理解计算的底层逻辑，掌握解决问题的思维框架，培养对技术演进的敏锐洞察力。无论你是初学者，还是希望深化理解的开发者，抑或是对信息时代充满好奇的探索者，这本书都将为你打开一扇通往计算世界深处的窗户，让你听见代码的低语，理解其背后蕴藏的无穷智慧与创造力。它鼓励你带着思考去阅读，去实践，去拥抱计算的力量，去创造属于你自己的数字未来。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这是一本让我眼前一亮的书，虽然我并不是完全初次接触大数据领域，但它以一种非常系统且循序渐进的方式，将Hadoop的方方面面展现在我面前。起初，我对Hadoop的架构和组件感到有些畏惧，以为会充斥着晦涩难懂的理论和密密麻麻的代码。然而，作者的叙述风格非常平易近人，仿佛一位经验丰富的老友在向我传授秘籍。书中的图示清晰易懂，将HDFS的分布式存储原理、MapReduce的并行计算模型，以及YARN的资源管理机制，都描绘得淋漓尽致。尤其让我印象深刻的是，作者并没有停留在概念的介绍，而是通过大量的代码示例，让我亲手去实践，去感受Hadoop强大的处理能力。那些曾经让我头疼的分布式计算的挑战，在书中一一得到了化解。例如，在讲解MapReduce的Shuffle阶段时，作者详细剖析了其中的数据分发和聚合过程，并提供了优化技巧，这让我豁然开朗，真正理解了其背后的精妙之处。这本书不仅让我掌握了Hadoop的核心技术，更重要的是，它激发了我对大数据处理的浓厚兴趣，让我开始思考如何运用这些工具解决实际业务中的复杂问题。对于任何想要深入了解Hadoop，并且希望能够动手实践的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 我一直认为，学习一项技术，最重要的是理解其核心思想和应用场景。这本书在这一点上做得非常出色。作者并没有一开始就堆砌大量的技术名词和复杂的代码，而是先从宏观的角度，阐述了大数据带来的挑战，以及Hadoop作为解决方案的独特优势。然后，他逐步深入到HDFS、MapReduce和YARN等核心组件，并用通俗易懂的语言解释了它们的工作原理。我尤其喜欢书中关于HDFS的“一切皆文件”的理念，以及MapReduce的“分而治之”的思想，这些核心理念贯穿全书，让我能够从根本上理解Hadoop的设计哲学。在实际应用方面，书中提供了大量的实例，涵盖了数据清洗、数据分析、数据挖掘等多个领域，让我能够将所学知识立即应用到实践中。比如，书中关于如何使用Hadoop进行日志分析的案例，让我受益匪浅。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次关于大数据思维的启迪之旅，让我对未来的数据探索充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 作为一名有一定Hadoop使用经验的开发者，我一直渴望找到一本能够深入挖掘Hadoop底层原理，并且提供进阶优化技巧的书籍。这本书完全满足了我的需求。作者在技术深度上的把握相当到位，他没有满足于表面文章，而是深入到Hadoop各个组件的内部实现机制。例如，在讲解HDFS时，作者详细阐述了NameNode和DataNode之间的通信协议，以及元数据的管理方式，这对于理解HDFS的性能瓶颈和调优方向至关重要。在MapReduce部分，作者不仅仅停留在API层面，而是深入分析了Shuffle过程的内部逻辑，以及如何通过自定义的Partitioner和Comparator来优化数据分发和排序。更令我惊喜的是，书中还探讨了YARN的资源隔离机制和调度算法，这对于构建稳定可靠的大数据平台至关重要。此外，作者还分享了许多在实际生产环境中遇到的问题和解决方案，这使得本书具有极高的实战价值。这本书就像一本武林秘籍，让我能够更深刻地理解Hadoop的“内功心法”，并且掌握了“招式”，能够应对各种复杂的大数据处理挑战。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这绝对是一本值得反复品读的Hadoop入门和进阶指南。作为一名对大数据技术充满好奇心的学生，我曾尝试过许多不同的学习资料，但很多都显得碎片化或者理论性过强。这本书以一种非常“接地气”的方式，将Hadoop的复杂概念化繁为简。我喜欢作者的叙事逻辑，他先勾勒出Hadoop的整体轮廓，然后层层剥茧，深入到每个组件的细节。HDFS的块存储和复制机制，MapReduce的两阶段处理流程，以及YARN的分布式资源管理，都得到了清晰的讲解。书中大量的代码片段，虽然不是直接的“操作指南”，但它们精炼地展示了关键的API和编程思想，让我能够更好地理解Hadoop的编程模型。让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，经常会穿插一些“为什么”的思考，比如为什么MapReduce需要Shuffle阶段，为什么YARN要引入Container的概念。这种追根溯源的讲解方式，让我能够更深刻地理解Hadoop的设计初衷和技术优势。这本书让我从“知道Hadoop是什么”变成了“理解Hadoop如何工作”，并且具备了初步使用Hadoop进行数据处理的能力。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 我是一名刚刚踏入数据分析行业的新人，听闻Hadoop在大数据处理领域的重要性，便尝试着阅读了这本书。坦白说，在开始阅读之前，我内心是有些忐忑的，毕竟“大数据”这个词本身就带着一种高深莫测的意味。但这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者的文字充满热情和启发性，他用生动的语言，将Hadoop这个庞大的技术体系，一点点地在我脑海中构建起来。我从未想过，原来分布式存储和计算可以如此优雅地解决海量数据带来的瓶颈。书中对HDFS的容错机制、MapReduce的容错处理，以及YARN的调度策略，都有非常深入浅出的讲解，并且结合了实际的应用场景，让我能够理解这些技术的价值所在。我特别喜欢书中关于如何设计高效MapReduce作业的部分，作者从数据倾斜的成因到解决思路，都进行了细致的分析，并提供了多种实践性的优化方案。这对我这个初学者来说，简直是雪中送炭。读完这本书，我感觉自己不再是那个对大数据感到迷茫的新人，而是拥有了一套行之有效的大数据处理利器，并且对未来的学习和工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

内容全面，基本都是有价值的内容，但是每个点讲的都不够细，可以先通过这本书了解相关知识点，再去找相关资料学习

评分☆☆☆☆☆

书写的挺好，需要好好学习一下！

评分☆☆☆☆☆

书质量很好，正品，用来放在书架上装逼收藏是再合适不过了。

评分☆☆☆☆☆

不错、、、、、、、、、、、、、、

评分☆☆☆☆☆

专业性比较强，作为入门书难了点。

评分☆☆☆☆☆

专业用书，貌似还不错

评分☆☆☆☆☆

Hadoop 是一个基于 Java 的框架，支持数据密集型的分布式应用程序，使应用程序能够处理数千个处理器节点和 PB 级的数据。针对顺序读取大型文件进行了优化，它可以自动管理数据复制和恢复。即使特定处理器上发生了故障，数据仍然会被复制，处理也将继续进行而不会中断或丢失剩余的计算结果，这使该系统具有一定的容错能力，能够非常快地排序 TB 级的数据。

评分☆☆☆☆☆

不错，质量很好。好好好。。。

评分☆☆☆☆☆

书写的很一般，感觉是东拼西筹来的