Hadoop 2.0-YARN核心技术实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周维 著

图书标签:

• Hadoop
• YARN
• 大数据
• 分布式计算
• 集群管理
• 资源调度
• 数据处理
• Java
• 实战
• 核心技术

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302411390

版次：1

商品编码：11770396

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：203

内容简介

　　《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》基于长期的教学实践以及同国内外知名公司的交流合作编写完成，系统介绍了Hadoop 2.0-YARN的基本概念与运行模式。全书共分为7章。内容涵盖Hadoop 2.0的架构、重要组件、主要计算模式、资源调度等重要问题。第1章回顾了YARN的起源，并与Hadoop 1.0进行了对比分析。第2章介绍了YARN的基本框架，对YARN中重要的几个组件，如资源管理、节点管理、应用程序管理等做了说明。第3章通过Hadoop 2.0-YARN的安装、编译，以及简单的MapReduce调试示例，让读者能够迅速掌握YARN的基本操作，使得读者有一个初步的实践体验。第4章对YARN的通信原理和过程进行讨论，通过Protocol Buffer、YARN RPC的实例分析让读者理解YARN的通信协调过程。之后转入对YARN 状态机进行深入分析，详细介绍了YARN中4类状态机的转换过程，同时提供了YARN状态机监控软件设计案例。第5章对基于YARN的几种计算模式（MapReduce、Storm、Spark）进行了讨论，每一种模式都提供了相应的安装步骤、案例分析。第6章叙述了YARN调度器，详细分析了YARN资源调度负载模拟器——SLS和Google第三代调度器omega的基本原理，并分别给出了两种调度器的运行实例。第7章通过Tez和显示工作流引擎设计，使得读者对YARN工作流运行情况有一定了解。
　　本书的特点是理论与实践结合，通过示例分析的形式降低了读者的学习难度，避免了理论学习的枯燥性，本书的部分案例直接选自BAT中的工程实例，这使得本书更具有实战性。广大本科和研究生同学，可以参照本书实例，为他们进行分布式、云计算平台学习，专业课项目设计或毕业论文提供参考。本书也可作为业界研发人员的工程实践参考。

目录

第1章 YARN的前世今生
1.1 Hadoop基本情况回顾
1.2 为什么我们需要YARN
1.3 YARN和 Hadoop 1.0对比分析
1.3.1 体系结构对比
1.3.2 运算框架对比
1.4 Hadoop 生态系统
1.5 小结

第2章 YARN基本框架
2.1 YARN基本框架
2.2 ResourceManager
2.3 NodeManager
2.4 ApplicationMaster
2.5 YARN中应用程序的运行过程

第3章 YARN编程初步
3.1 YARN 安装与配置
3.1.1 环境准备
3.1.2 伪分布式安装
3.1.3 完全分布式安装
3.2 源码阅读及编译
3.2.1 Maven的介绍及安装
3.2.2 编译前准备
3.2.3 YARN源码阅读环境配置
3.2.4 YARN源码编译
3.3 MapReduce实例
3.3.1 Word Count
3.3.2 Deduplication
3.3.3 Sort
3.4 HBase编程初步
3.4.1 HBase介绍
3.4.2 HBase安装与配置
3.4.3 HBase开发环境配置及实例

第4章 YARN核心组件分析
4.1 通信组件Protocol Buffer
4.1.1 什么是Protocol Buffer
4.1.2 YARN中的Protocol Buffer
4.1.3 如何编写Protocol Buffer
4.1.4 Protocol Buffer代码分析
4.2 Hadoop 1.0 RPC 和 YARN RPC
4.2.1 什么是RPC
4.2.2 RPC通信模型
4.2.3 Hadoop 1.0 RPC的实现过程
4.2.4 Hadoop 1.0 RPC的应用
4.2.5 YARN RPC
4.2.6 YARN RPC通信案例解析
4.2.7 YARN RPC源代码导读
4.3 YARN状态机分析
4.3.1 RMApp状态机
4.3.2 RMAppAttempt状态机
4.3.3 RMNode状态机
4.3.4 RMContainer状态机
4.3.5 应用程序在RM中的完整运行流程分析
4.3.6 状态机源代码导读
4.3.7 YARN状态机监控软件设计
4.4 HDFS Federation
4.4.1 HDFS的层次
4.4.2 当前的HDFS架构
4.4.3 HDFS Federation
4.4.4 Federation HDFS与当前HDFS的比较

第5章 YARN中几种计算模型
5.1 基于YARN的MapReduce进阶
5.1.1 Reduce Side Join
5.1.2 Map Side Join
5.1.3 并行聚类Kmeans算法设计与实现
5.2 Storm on YARN
5.2.1 Storm基本原理
5.2.2 Storm on YARN
5.2.3 Storm单机模式安装
5.2.4 Storm on YARN安装
5.2.5 基于Storm on YARN的实时出租车管理系统
5.3 Spark on YARN
5.3.1 Spark简介
5.3.2 Spark基本原理
5.3.3 Spark的部署及开发环境搭建
5.3.4 Spark MLlib介绍
5.3.5 Spark的优化配置
5.3.6 Spark的编程案例
5.3.7 Spark的应用案例

第6章 YARN资源调度器
6.1 Hadoop资源调度器回顾
6.2 YARN资源调度器
6.2.1 Capacity Scheduler
6.2.2 Fair Scheduler
6.2.3 调度器比较
6.3 YARN调度负载模拟器-SLS
6.3.1 综述
6.3.2 参数和命令
6.3.3 实例一 快速开始
6.3.4 实例二 定制运行
6.4 Google第三代调度器分析
6.4.1 中央式调度器模式
6.4.2 双层调度器模式
6.4.3 共享状态调度器
6.4.4 Google第三代调度器Omega
6.4.5 Omega集群调度模拟器-CSS

第7章 YARN工作流分析
7.1 Tez on YARN
7.1.1 Tez基本原理
7.1.2 Tez环境安装
7.1.3 Tez在Hive引擎中的优化作用
7.1.4 小结
7.2 显式工作流引擎
7.2.1 Hadoop工作流引擎
7.2.2 某大型互联网公司部门使用的工作流引擎
7.2.3 应用举例
7.2.4 对比
7.2.5 小结
参考文献

前言/序言

大数据处理新篇章：深度解析分布式计算的基石 本书并非深入探讨Hadoop 2.0 YARN特定实现的具体操作手册，而是着眼于更宏观、更基础的分布式计算理论与实践。它将带领读者穿越大数据处理的黎明，从分布式系统的核心理念出发，一步步构建起理解现代数据处理框架的坚实基础。我们不拘泥于某个特定版本的技术细节，而是力求揭示那些跨越时代、经久不衰的分布式系统设计哲学与工程实践。 第一部分：分布式计算的哲学与演进 在数据量呈爆炸式增长的今天，单机处理早已捉襟见肘。分布式计算的兴起，便是应对这一挑战的必然选择。本部分将从哲学的角度，探讨为何分布式计算是处理海量数据的最佳路径。我们将追溯分布式计算思想的萌芽，从早期的并行计算、网格计算，到如今的云计算、大数据平台，梳理其演进脉络。 为什么需要分布式？ 理解分布式计算的根本驱动力，包括计算能力、存储容量、容错性、可扩展性等方面的局限性，以及分布式系统如何克服这些局限。我们将探讨CAP定理、最终一致性等分布式系统的核心权衡，并分析不同场景下适合的权衡策略。 分布式系统的挑战： 分布式系统并非银弹，它引入了新的复杂性，如网络延迟、节点故障、数据一致性、并发控制等。本部分将深入剖析这些挑战，并介绍一些经典的解决思路，为后续深入理解具体技术打下铺垫。我们将讨论分布式事务、分布式锁、以及如何设计能够优雅处理故障的系统。 并行计算与分布式计算的边界： 区分单机多核并行、多机并行以及分布式计算的异同，理解它们各自的应用场景和技术特点。我们将探讨任务分解、数据分发、结果聚合等基本概念，并分析不同粒度并行度的优劣。 第二部分：核心分布式系统理论与模型 理解了分布式计算的动机和挑战，我们便进入其核心理论的学习。本部分将介绍构建可靠、高效分布式系统的基石性理论与模型。 容错性设计： 分布式系统不可避免地会遇到节点或网络的故障。本部分将深入探讨几种关键的容错机制： 冗余与备份： 数据冗余、服务冗余以及备份恢复策略。理解不同冗余级别带来的成本与可靠性权衡。 故障检测与隔离： 心跳机制、超时机制、以及如何检测和隔离失效的节点，防止故障扩散。 拜占庭容错： 更高级的容错模型，尤其是在不可信环境中，如何通过共识算法保证系统的正常运行。 一致性模型： 在分布式环境下，多个副本之间如何保持数据的一致性是至关重要的。本部分将详细阐述： 强一致性 vs. 弱一致性： 介绍不同一致性模型，如线性一致性、顺序一致性、最终一致性等，并分析它们的适用场景和性能影响。 分布式共识算法： 深入解析Paxos、Raft等经典共识算法，理解它们如何在不可靠的网络中达成一致。我们将从算法原理、流程、以及对分布式系统稳定性的贡献进行详细解读。 分布式存储理论： 数据分片与副本： 如何将海量数据分散存储到多个节点，并为其创建副本以提高可用性和容错性。我们将探讨不同的分片策略，如哈希分片、范围分片等，以及副本策略的优劣。 分布式文件系统原理： 剖析分布式文件系统的设计理念，包括命名空间管理、数据块管理、读写流程等。理解其如何实现跨多节点的透明访问和高吞吐量。 键值存储与列族存储： 介绍NoSQL存储的代表性模型，理解其数据模型、存储结构、以及在特定场景下的优势。 分布式计算模型： MapReduce模型： 深入理解MapReduce编程模型的设计思想，包括Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段的职责，以及如何进行任务调度和容错处理。我们将分析其优点与局限性。 其他计算模型： 简要介绍如Spark的RDD模型、Storm的流式计算模型等，展现不同计算范式的演进与发展。 第三部分：分布式系统工程实践与架构设计 理论的基石打牢后，本部分将聚焦于将理论转化为实际工程应用的经验与方法。我们将探讨如何设计、构建和运维一个健壮、可扩展的分布式系统。 分布式任务调度： 调度器职责： 理解分布式任务调度器的核心功能，包括任务的接收、分配、监控、重试以及资源管理。 调度策略： 探讨不同的调度策略，如先来先服务、优先级调度、容量调度等，以及它们对系统性能的影响。 资源抽象与管理： 如何对计算、存储等资源进行抽象和管理，为任务提供可靠的运行环境。 集群管理与监控： 集群的组成： 理解分布式集群的构成，包括主节点、工作节点、元数据服务等。 自动化部署与配置： 介绍自动化工具在分布式集群部署、升级和配置管理中的作用。 系统监控与告警： 如何构建全面的监控体系，实时掌握集群的运行状态，及时发现和处理潜在问题。我们将探讨日志收集、指标采集、链路追踪等技术。 分布式系统中的性能优化： 网络优化： 减少网络通信开销，提高数据传输效率。 I/O优化： 优化磁盘读写性能，减少I/O瓶颈。 内存管理： 合理利用内存，减少磁盘IO。 并发与线程模型： 设计高效的并发模型，充分利用多核资源。 系统设计原则与模式： 微服务架构： 探讨如何将大型系统拆解为独立的、可部署的服务，提高系统的灵活性和可维护性。 无状态服务设计： 鼓励设计无状态服务，便于水平扩展和快速恢复。 API设计： 强调清晰、稳定、易于使用的API设计对于分布式系统的互联互通至关重要。 可观察性： 如何设计系统使其易于监控、诊断和理解。 第四部分：未来趋势与展望 在掌握了分布式计算的基础理论和工程实践后，本部分将带领读者展望大数据处理领域的未来发展方向。 流式计算的兴起： 探讨实时数据处理的需求，以及流式计算框架在数据分析、实时决策中的关键作用。 容器化与微服务生态： Docker、Kubernetes等容器化技术如何赋能分布式系统的部署、管理和扩展。 智能化数据处理： 机器学习、深度学习如何与分布式计算深度融合，推动数据分析能力的飞跃。 云原生分布式系统： 探讨在云环境下，分布式系统的设计与运维的新范式。 本书旨在为读者构建一个全面、深入的分布式计算知识体系，使其能够理解各种大数据处理框架的底层逻辑，从而能够更有效地选择、设计、部署和优化自己的数据处理解决方案。我们不提供“一键式”的操作指南，而是致力于培养读者独立思考、解决复杂分布式系统问题的能力。通过本书的学习，你将能够更深刻地理解大数据时代的挑战与机遇，并具备驾驭海量数据、驱动业务创新的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

在技术快速迭代的今天，找到一本既能覆盖基础又能体现前沿实践的书籍实属不易。而《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》做到了这一点。它不仅详细讲解了Hadoop 2.0中YARN作为资源管理器在整个分布式计算中的核心作用，更重要的是，它通过大量的实际操作案例，让读者能够亲身感受到YARN的强大能力。书中关于如何优化YARN的参数配置，以提升集群的吞吐量和响应速度，以及如何处理常见的YARN故障，都为我解决了实际工作中的不少难题。特别是针对应用程序开发者，书中还提供了关于如何编写能够充分利用YARN特性的应用程序的建议，这对于编写高效、稳定的分布式应用程序至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对分布式系统充满好奇的技术爱好者，《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》为我打开了一个全新的视角。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入Hadoop 2.0内部运作机制的探索之旅。我从书中学习到了YARN如何成为Hadoop生态系统中不可或缺的资源管理层，它如何平衡不同应用程序对计算资源的竞争，以及如何确保整个集群的稳定运行。书中对YARN的容错机制、高可用性配置的讲解，让我对构建健壮的大数据平台有了更深刻的认识。每一个章节都充满了实用的信息，从集群搭建到性能调优，再到实际应用中的最佳实践，作者都给出了详尽的指导，这对于任何想要深入理解Hadoop 2.0及其核心组件的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

初次接触Hadoop，尤其是YARN这个概念的时候，往往会感到一丝畏惧。它庞大的生态系统和复杂的内部逻辑，很容易让人望而却步。然而，《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》的出现，极大地降低了学习门槛。作者以一种循序渐进的方式，将YARN的核心概念，如ResourceManager的调度策略、NodeManager的资源监控、YARN的日志管理等，娓娓道来。书中的代码示例清晰易懂，配合着详尽的解释，即使是初学者也能很快上手。我特别欣赏书中对于“调度器”的深入探讨，无论是FIFO、Capacity Scheduler还是Fair Scheduler，作者都详细分析了它们的优缺点以及适用场景，这让我在实际部署中能够根据业务需求做出更明智的选择。

评分☆☆☆☆☆

一本技术书籍的生命力，很大程度上取决于它能否紧随技术发展的步伐，并以一种读者易于理解的方式呈现那些复杂的核心概念。我近期读完的这本《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》，恰恰做到了这一点，它不仅仅是关于Hadoop这个分布式计算框架的介绍，更深入地剖析了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为其资源管理核心的运作机制。从搭建一个基本的Hadoop集群开始，作者便一步步引导读者理解YARN的架构，包括ResourceManager、NodeManager以及ApplicationMaster等关键组件如何协同工作，以实现对分布式计算资源的公平、高效分配。书中对YARN的内存管理、CPU调度算法进行了详细的阐述，这对于理解为何在处理大数据任务时，YARN能够如此有效地利用有限的计算资源至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种在大数据领域摸爬滚打多年的开发者来说，一本好的技术书籍就像是一盏明灯，能够照亮前行的道路，解决那些反复出现的“为什么”和“怎么办”。《Hadoop 2.0-YARN核心技术实践》正是这样一本书。它没有停留在API的简单罗列，而是深入到了YARN的内部设计原理。我尤其喜欢书中关于Container概念的解释，它如何封装了应用程序的运行环境和资源需求，以及ApplicationMaster如何与ResourceManager进行交互，动态地申请和释放资源，这一切都被描绘得淋漓尽致。书中还提供了大量的实践案例，从实际操作层面，演示了如何配置YARN，如何监控集群状态，以及如何优化应用程序的资源使用。这些实践性的指导，对于将理论知识转化为实际生产力有着不可估量的价值。

评分☆☆☆☆☆

非常一般的大数据参考书，太垃圾

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

之前存的货，趁搞活动赶紧入手，内容不错，值得研究学习

评分☆☆☆☆☆

质量不错，还没细看，多学习。

评分☆☆☆☆☆

书籍很新，就是物流有点慢了，总体购物 感觉良好

评分☆☆☆☆☆

ghfhhbvfjnvcgkodvjgdc

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

书是正版，内容看不懂

评分☆☆☆☆☆

赞，干货满满