Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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范东来 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据处理
• 分布式存储
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• Hive
• Spark
• 数据分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427465

版次：02

商品编码：11954403

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：351

正文语种：中文

编辑推荐

Hadoop是目前受关注的大数据处理平台和解决方案，并且已经广泛应用于生产环境。本书基于新的Hadoop（CDH5，Apache Hadoop 2.6）版本介绍Hadoop技术的相关知识，不但详细介绍了Hadoop、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Sqoop和HBase等，还深入探讨了Hadoop、HBase的运维和性能调优，并包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现。
本书的大特点是面向实践。基础篇介绍Hadoop及相关组件的同时，包含了大量动手实例，而应用篇包含的基于Hadoop的完整实例脱胎于生产环境的真实项目。在应用篇中，读者不仅能够通过项目实战巩固基础篇的学习效果，还能学习商业智能系统的开发过程。
本书由浅至深，从理论基础到项目实战，适合Hadoop的初学者阅读，也可以作为高等院校相关课程的教学参考书。
本书主要内容
? 包含了Hadoop新版本的几乎所有主要特性，是Hadoop目前成熟的形态。
? 深入介绍了NoSQL架构模式、HBase的架构和实现，以及HBase的高级特性。
? 深入介绍了统一资源管理和调度平台的范型和YARN实现。
? 深入介绍了Hadoop、HBase性能调优，满足海量数据处理的需求。
? 包含了一个完整的项目实战，从需求定义、系统设计和架构后到代码实现。
? 包含了一个机器学习算法应用实战，利用Hadoop进行大数据挖掘，从数据中寻找模式。

内容简介

本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。

作者简介

范东来，北京航空航天大学硕士，技术图书作者和译者，著有《Hadoop海量数据处理》（该书台湾繁体字版为《Hadoop：BigData技術詳解與專案實作》），译有《解读NoSQL》。BBD（数联铭品）大数据技术部负责人，大数据平台架构师，极客学院布道师。研究方向：并行图挖掘、去中心化应用。

目录

目录

基础篇：Hadoop基础

第1章　绪论　2
1．1　Hadoop和云计算　2
1．1．1　Hadoop的电梯演讲　2
1．1．2　Hadoop生态圈　3
1．1．3　云计算的定义　6
1．1．4　云计算的类型　7
1．1．5　Hadoop和云计算　8
1．2　Hadoop和大数据　9
1．2．1　大数据的定义　9
1．2．2　大数据的结构类型　10
1．2．3　大数据行业应用实例　12
1．2．4　Hadoop和大数据　13
1．2．5　其他大数据处理平台　14
1．3　数据挖掘和商业智能　15
1．3．1　数据挖掘的定义　15
1．3．2　数据仓库　17
1．3．3　操作数据库系统和数据仓库系统的区别　18
1．3．4　为什么需要分离的数据仓库　19
1．3．5　商业智能　19
1．3．6　大数据时代的商业智能　20
1．4　小结　21
第2章　环境准备　22
2．1　Hadoop的发行版本选择　22
2．1．1　Apache Hadoop　22
2．1．2　CDH　22
2．1．3　Hadoop的版本　23
2．1．4　如何选择Hadoop的版本　25
2．2　Hadoop架构　26
2．2．1　Hadoop HDFS架构　27
2．2．2　YARN架构　28
2．2．3　Hadoop架构　28
2．3　安装Hadoop　29
2．3．1　安装运行环境　30
2．3．2　修改主机名和用户名　36
2．3．3　配置静态IP地址　36
2．3．4　配置SSH无密码连接　37
2．3．5　安装JDK　38
2．3．6　配置Hadoop　39
2．3．7　格式化HDFS　42
2．3．8　启动Hadoop并验证安装　42
2．4　安装Hive　43
2．4．1　安装元数据库　44
2．4．2　修改Hive配置文件　44
2．4．3　验证安装　45
2．5　安装HBase　46
2．5．1　解压文件并修改Zookeeper相关配置　46
2．5．2　配置节点　46
2．5．3　配置环境变量　47
2．5．4　启动并验证　47
2．6　安装Sqoop　47
2．7　Cloudera Manager　48
2．8　小结　51
第3章　Hadoop的基石：HDFS　52
3．1　认识HDFS　52
3．1．1　HDFS的设计理念　54
3．1．2　HDFS的架构　54
3．1．3　HDFS容错　58
3．2　HDFS读取文件和写入文件　58
3．2．1　块的分布　59
3．2．2　数据读取　60
3．2．3　写入数据　61
3．2．4　数据完整性　62
3．3　如何访问HDFS　63
3．3．1　命令行接口　63
3．3．2　Java API　66
3．3．3　其他常用的接口　75
3．3．4　Web UI　75
3．4　HDFS中的新特性　76
3．4．1　NameNode HA　76
3．4．2　NameNode Federation　78
3．4．3　HDFS Snapshots　79
3．5　小结　79
第4章　YARN：统一资源管理和调平台　80
4．1　YARN是什么　80
4．2　统一资源管理和调度平台范型　81
4．2．1　集中式调度器　81
4．2．2　双层调度器　81
4．2．3　状态共享调度器　82
4．3　YARN的架构　82
4．3．1　ResourceManager　83
4．3．2　NodeManager　85
4．3．3　ApplicationMaster　87
4．3．4　YARN的资源表示模型Container　87
4．4　YARN的工作流程　88
4．5　YARN的调度器　89
4．5．1　YARN的资源管理机制　89
4．5．2　FIFO Scheduler　90
4．5．3　Capacity Scheduler　90
4．5．4　Fair Scheduler　91
4．6　YARN命令行　92
4．7　Apache Mesos　95
4．8　小结　96
第5章　分而治之的智慧：MapReduce　97
5．1　认识MapReduce　97
5．1．1　MapReduce的编程思想　98
5．1．2　MapReduce运行环境　100
5．1．3　MapReduce作业和任务　102
5．1．4　MapReduce的计算资源划分　102
5．1．5　MapReduce的局限性　103
5．2　Hello Word Count　104
5．2．1　Word Count的设计思路　104
5．2．2　编写Word Count　105
5．2．3　运行程序　107
5．2．4　还能更快吗　109
5．3　MapReduce的过程　109
5．3．1　从输入到输出　109
5．3．2　input　110
5．3．3　map及中间结果的输出　112
5．3．4　shuffle　113
5．3．5　reduce及最后结果的输出　115
5．3．6　sort　115
5．3．7　作业的进度组成　116
5．4　MapReduce的工作机制　116
5．4．1　作业提交　117
5．4．2　作业初始化　118
5．4．3　任务分配　118
5．4．4　任务执行　118
5．4．5　任务完成　118
5．4．6　推测执行　119
5．4．7　MapReduce容错　119
5．5　MapReduce编程　120
5．5．1　Writable类　120
5．5．2　编写Writable类　123
5．5．3　编写Mapper类　124
5．5．4　编写Reducer类　125
5．5．5　控制shuffle　126
5．5．6　控制sort　128
5．5．7　编写main函数　129
5．6　MapReduce编程实例：连接　130
5．6．1　设计思路　131
5．6．2　编写Mapper类　131
5．6．3　编写Reducer类　132
5．6．4　编写main函数　133
5．7　MapReduce编程实例：二次排序　134
5．7．1　设计思路　134
5．7．2　编写Mapper类　135
5．7．3　编写Partitioner类　136
5．7．4　编写SortComparator类　136
5．7．5　编写Reducer类　137
5．7．6　编写main函数　137
5．8　MapReduce编程实例：全排序　139
5．8．1　设计思路　139
5．8．2　编写代码　140
5．9　小结　141
第6章　SQL on Hadoop：Hive　142
6．1　认识Hive　142
6．1．1　从MapReduce到SQL　143
6．1．2　Hive架构　144
6．1．3　Hive与关系型数据库的区别　146
6．1．4　Hive命令的使用　147
6．2　数据类型和存储格式　149
6．2．1　基本数据类型　149
6．2．2　复杂数据类型　149
6．2．3　存储格式　150
6．2．4　数据格式　151
6．3　HQL：数据定义　152
6．3．1　Hive中的数据库　152
6．3．2　Hive中的表　154
6．3．3　创建表　154
6．3．4　管理表　156
6．3．5　外部表　156
6．3．6　分区表　156
6．3．7　删除表　158
6．3．8　修改表　158
6．4　HQL：数据操作　159
6．4．1　装载数据　159
6．4．2　通过查询语句向表中插入数据　160
6．4．3　利用动态分区向表中插入数据　160
6．4．4　通过CTAS加载数据　161
6．4．5　导出数据　161
6．5　HQL：数据查询　162
6．5．1　SELECT…FROM语句　162
6．5．2　WHERE语句　163
6．5．3　GROUP BY和HAVING语句　164
6．5．4　JOIN语句　164
6．5．5　ORDER BY和SORT BY语句　166
6．5．6　DISTRIBUTE BY和SORT BY
语句　167
6．5．7　CLUSTER BY　167
6．5．8　分桶和抽样　168
6．5．9　UNION ALL　168
6．6　Hive函数　168
6．6．1　标准函数　168
6．6．2　聚合函数　168
6．6．3　表生成函数　169
6．7　Hive用户自定义函数　169
6．7．1　UDF　169
6．7．2　UDAF　170
6．7．3　UDTF　171
6．7．4　运行　173
6．8　小结　173
第7章　SQL to Hadoop ： Sqoop　174
7．1　一个Sqoop示例　174
7．2　导入过程　176
7．3　导出过程　178
7．4　Sqoop的使用　179
7．4．1　codegen　180
7．4．2　create-hive-table　180
7．4．3　eval　181
7．4．4　export　181
7．4．5　help　182
7．4．6　import　182
7．4．7　import-all-tables　183
7．4．8　job　184
7．4．9　list-databases　184
7．4．10　list-tables　184
7．4．11　merge　184
7．4．12　metastore　185
7．4．13　version　186
7．5　小结　186
第8章　HBase：HadoopDatabase　187
8．1　酸和碱：两种数据库事务方法论　187
8．1．1　ACID　188
8．1．2　BASE　188
8．2　CAP定理　188
8．3　NoSQL的架构模式　189
8．3．1　键值存储　189
8．3．2　图存储　190
8．3．3　列族存储　191
8．3．4　文档存储　192
8．4　HBase的架构模式　193
8．4．1　行键、列族、列和单元格　193
8．4．2　HMaster　194
8．4．3　Region和RegionServer　195
8．4．4　WAL　195
8．4．5　HFile　195
8．4．6　Zookeeper　197
8．4．7　HBase架构　197
8．5　HBase写入和读取数据　198
8．5．1　Region定位　198
8．5．2　HBase写入数据　199
8．5．3　HBase读取数据　199
8．6　HBase基础API　200
8．6．1　创建表　201
8．6．2　插入　202
8．6．3　读取　203
8．6．4　扫描　204
8．6．5　删除单元格　206
8．6．6　删除表　207
8．7　HBase高级API　207
8．7．1　过滤器　208
8．7．2　计数器　208
8．7．3　协处理器　209
8．8　小结　214
第9章　Hadoop性能调优和运维　215
9．1　Hadoop客户端　215
9．2　Hadoop性能调优　216
9．2．1　选择合适的硬件　216
9．2．2　操作系统调优　218
9．2．3　JVM调优　219
9．2．4　Hadoop参数调优　219
9．3　Hive性能调优　225
9．3．1　JOIN优化　226
9．3．2　Reducer的数量　226
9．3．3　列裁剪　226
9．3．4　分区裁剪　226
9．3．5　GROUP BY优化　226
9．3．6　合并小文件　227
9．3．7　MULTI-GROUP BY和MULTI-INSERT　228
9．3．8　利用UNION ALL 特性　228
9．3．9　并行执行　228
9．3．10　全排序　228
9．3．11　Top N　229
9．4　HBase调优　229
9．4．1　通用调优　229
9．4．2　客户端调优　230
9．4．3　写调优　231
9．4．4　读调优　231
9．4．5　表设计调优　232
9．5　Hadoop运维　232
9．5．1　集群节点动态扩容和卸载　233
9．5．2　利用SecondaryNameNode恢复NameNode　234
9．5．3　常见的运维技巧　234
9．5．4　常见的异常处理　235
9．6　小结　236

应用篇：商业智能系统项目实战

第10章　在线图书销售商业智能系统　238
10．1　项目背景　238
10．2　功能需求　239
10．3　非功能需求　240
10．4　小结　240
第11章　系统结构设计　241
11．1　系统架构　241
11．2　功能设计　242
11．3　数据仓库结构　243
11．4　系统网络拓扑与硬件选型　246
11．4．1　系统网络拓扑　246
11．4．2　系统硬件选型　248
11．5　技术选型　249
11．5．1　平台选型　249
11．5．2　系统开发语言选型　249
11．6　小结　249
第12章　在开发之前　250
12．1　新建一个工程　250
12．1．1　安装Python　250
12．1．2　安装PyDev插件　251
12．1．3　新建PyDev项目　252
12．2　代码目录结构　253
12．3　项目的环境变量　253
12．4　如何调试　254
12．5　小结　254
第13章　实现数据导入导出模块　255
13．1　处理流程　255
13．2　导入方式　256
13．2．1　全量导入　256
13．2．2　增量导入　256
13．3　读取配置文件　257
13．4　SqoopUtil　261
13．5　整合　262
13．6　导入说明　262
13．7　导出模块　263
13．8　小结　265
第14章　实现数据分析工具模块　266
14．1　处理流程　266
14．2　读取配置文件　266
14．3　HiveUtil　268
14．4　整合　268
14．5　数据分析和报表　269
14．5．1　OLAP和Hive　269
14．5．2　OLAP和多维模型　270
14．5．3　选MySQL还是选HBase　272
14．6　小结　273
第15章　实现业务数据的数据清洗
模块　274
15．1　ETL　274
15．1．1　数据抽取　274
15．1．2　数据转换　274
15．1．3　数据清洗工具　275
15．2　处理流程　275
15．3　数据去重　276
15．3．1　产生原因　276
15．3．2　去重方法　277
15．3．3　一个很有用的UDF：
RowNum　277
15．3．4　第二种去重方法　279
15．3．5　进行去重　279
15．4　小结　282
第16章　实现点击流日志的数据清洗
模块　283
16．1　数据仓库和Web　283
16．2　处理流程　285
16．3　字段的获取　285
16．4　编写MapReduce作业　288
16．4．1　编写IP地址解析器　288
16．4．2　编写Mapper类　291
16．4．3　编写Partitioner类　295
16．4．4　编写SortComparator类　295
16．4．5　编写Reducer类　297
16．4．6　编写main函数　298
16．4．7　通过Python调用jar文件　299
16．5　还能做什么　300
16．5．1　网站分析的指标　300
16．5．2　网站分析的决策支持　301
16．6　小结　301
第17章　实现购书转化率分析模块　302
17．1　漏斗模型　302
17．2　处理流程　303
17．3　读取配置文件　303
17．4　提取所需数据　304
17．5　编写转化率分析MapReduce作业　305
17．5．1　编写Mapper类　306
17．5．2　编写Partitioner类　308
17．5．3　编写SortComparator类　309
17．5．4　编写Reducer类　310
17．5．5　编写Driver类　312
17．5．6　通过Python模块调用jar文件　314
17．6　对中间结果进行汇总得到最终 结果　314
17．7　整合　316
17．8　小结　316
第18章　实现购书用户聚类模块　317
18．1　物以类聚　317
18．2　聚类算法　318
18．2．1　k-means算法　318
18．2．2　Canopy算法　319
18．2．3　数据向量化　320
18．2．4　数据归一化　321
18．2．5　相似性度量　322
18．3　用MapReduce实现聚类算法　323
18．3．1　Canopy算法与MapReduce　323
18．3．2　k-means算法与MapReduce　323
18．3．3　Apache Mahout　324
18．4　处理流程　324
18．5　提取数据并做归一化　325
18．6　维度相关性　327
18．6．1　维度的选取　327
18．6．2　相关系数与相关系数矩阵　328
18．6．3　计算相关系数矩阵　328
18．7　使用Mahout完成聚类　329
18．7．1　使用Mahout　329
18．7．2　解析Mahout的输出　332
18．7．3　得到聚类结果　334
18．8　得到最终结果　335
18．9　评估聚类结果　337
18．9．1　一份不适合聚类的数据　337
18．9．2　簇间距离和簇内距离　337
18．9．3　计算平均簇间距离　338
18．10　小结　339
第19章　实现调度模块　340
19．1　工作流　340
19．2　编写代码　341
19．3　crontab　342
19．4　让数据说话　343
19．5　小结　344

结束篇：总结和展望

第20章　总结和展望　346
20．1　总结　346
20．2　BDAS　347
20．3　Dremel系技术　348
20．4　Pregel系技术　349
20．5　Docker和Kubernetes　350
20．6　数据集成工具NiFi　350
20．7　小结　351

参考文献　352

前言/序言

《大数据时代的新篇章：掌控海量数据的终极指南》 在信息爆炸的今天，数据以前所未有的速度和规模增长，几乎渗透到社会经济的每一个角落。从社交媒体上的用户互动，到物联网设备的实时监测，再到科学研究的海量实验数据，处理和分析这些海量数据已成为驱动创新、决策优化和竞争优势的关键。然而，如何有效地捕捉、存储、处理和解读这些庞杂的数据，一直是摆在企业和开发者面前的巨大挑战。传统的单机处理方式早已不堪重负，一种新的、分布式、可扩展的数据处理范式应运而生，它正在深刻地改变我们理解和利用信息的方式。 本书正是应运而生，旨在为读者提供一套全面、深入且实践性强的指南，帮助您掌握处理海量数据的核心技术和方法。它不是一本理论空谈的学术著作，也不是一套零散的技术集合，而是一条清晰的、通往大数据处理精通之路的导航。我们深知，在技术飞速发展的浪潮中，掌握核心原理和实践技巧同等重要。因此，本书在理论阐述上力求严谨深刻，在技术讲解上追求精准实用，并辅以大量真实案例和项目实战，确保您能够真正地将所学知识转化为解决实际问题的能力。 核心理念与技术基石：构建坚实的大数据处理基础 海量数据的处理并非一蹴而就，它建立在一系列精巧的设计和强大的技术之上。本书将首先带您深入理解大数据处理的核心理念。我们将探讨为什么传统的数据处理方法会失效，以及分布式计算如何成为应对海量数据的必然选择。您将了解到，分布式系统设计的关键在于其“分解”和“协同”的能力，即如何将庞大的任务分解成更小的、可独立执行的子任务，并利用多台计算机的算力协同完成。 在此基础上，本书将详细剖析支撑海量数据处理的关键技术，重点聚焦于那些已经证明其强大生命力和广泛应用前景的分布式计算框架。您将有机会系统学习到分布式文件系统的设计思想与实现机制。理解这些文件系统如何打破单机存储的瓶颈，实现数据的可靠存储、高可用性和海量扩展性，是进行大数据处理的第一步。我们将深入探讨其数据分片、副本管理、容错机制等核心要素，并通过实际操作来加深理解。 接着，我们将目光投向分布式计算框架，这是海量数据处理的大脑。您将学习到如何利用这些强大的框架来并行处理海量数据。本书将详细讲解不同计算模型的优势与劣势，以及它们如何被设计用来解决各种类型的大数据处理问题。从批处理到流式处理，从MapReduce的经典范式到更现代的计算引擎，我们将为您梳理清晰的技术脉络。 深入探索分布式计算模型：解锁数据处理的强大引擎 在分布式计算领域，MapReduce无疑是一个里程碑式的模型。本书将对MapReduce模型进行全面而深入的剖析。您将理解Map（映射）和Reduce（归约）这两个核心阶段如何协同工作，将复杂的数据处理任务分解成一系列简单的键值对操作。我们将详细解释MapReduce的执行流程、任务调度、数据shuffle过程，以及如何通过优化Map和Reduce的实现来提升处理效率。通过学习MapReduce，您将掌握一种经典的、理解大规模并行计算的思维方式。 然而，随着大数据处理需求的日益复杂和多样化，单一的MapReduce模型已无法满足所有场景。因此，本书将进一步拓展您的视野，介绍更先进、更高效的分布式计算框架。您将深入了解分布式内存计算框架的强大能力。这类框架能够将数据加载到内存中进行计算，极大地提高了数据访问和处理的速度，尤其适用于迭代式算法和交互式查询。我们将详细介绍其工作原理、内存管理策略以及在实际应用中的优势。 此外，本书还将涵盖流式数据处理的技术。在实时数据分析需求日益增长的今天，如何高效地处理源源不断涌入的数据流，是大数据处理的一个重要方向。您将学习到能够实现低延迟、高吞吐量流式计算的框架，了解其事件驱动模型、窗口操作、状态管理等关键概念，并掌握如何构建实时的监控、分析和响应系统。 构建高效的数据存储与管理体系：为海量数据提供坚实后盾 处理海量数据离不开强大的数据存储与管理能力。本书将为您揭示构建高效、可扩展数据存储体系的关键技术。您将学习到分布式关系型数据库的原理和实践，理解它们如何通过分区、复制等技术来实现对海量结构化数据的存储和查询。 更重要的是，我们将重点介绍NoSQL数据库在海量数据处理中的重要作用。NoSQL数据库以其灵活的数据模型、高可扩展性和优异的性能，在处理半结构化和非结构化数据方面展现出独特的优势。本书将深入探讨不同类型的NoSQL数据库，包括键值存储、文档数据库、列族数据库和图数据库，分析它们的适用场景、核心特性和优缺点，并提供实践指导，帮助您选择和使用最适合您业务需求的数据存储方案。 数据仓库与数据湖：系统化管理与分析海量数据 为了实现对海量数据的有效管理和深度分析，数据仓库和数据湖的概念与技术不可或缺。本书将为您深入解析数据仓库的设计原则、数据建模技术（如星型模型、雪花模型），以及其在商业智能和决策支持中的作用。您将学习如何构建一个集中的、经过清洗和转换的数据存储库，为企业提供统一的数据视图。 同时，本书也将重点介绍数据湖这一新兴的数据管理范式。与数据仓库不同，数据湖能够以原始格式存储海量数据，并在需要时进行Schema定义和处理。您将理解数据湖的架构、数据摄取、数据治理以及如何利用各种工具和技术在数据湖中进行探索性分析和机器学习。本书将帮助您理解如何根据不同的业务需求，选择和构建合适的数据仓库或数据湖解决方案。 实战出真知：项目驱动的学习与应用 理论的学习固然重要，但将知识转化为解决实际问题的能力，才是本书追求的最终目标。因此，本书将贯穿大量的项目实战环节。我们将从实际的数据处理场景出发，引导读者一步步构建完整的解决方案。 您将有机会参与到实际的数据采集、清洗、转换、存储、分析和可视化的全过程。我们将提供详细的代码示例、配置文件和操作步骤，让您能够亲手搭建和配置各种大数据处理组件。例如，您将学习如何使用分布式文件系统存储海量日志数据，如何利用分布式计算框架对这些数据进行统计分析，如何使用NoSQL数据库存储用户行为数据，以及如何构建一个数据管道来处理实时数据流。 这些实战项目将涵盖从基础的数据处理任务到更复杂的分析场景，例如： 海量日志分析与监控： 构建一个系统，能够高效地采集、存储和分析海量服务器日志，实现实时监控、故障排查和性能优化。 社交媒体数据挖掘： 处理海量的社交媒体数据，分析用户情感、热门话题和社交网络结构。 电商用户行为分析： 收集和分析用户在电商平台上的浏览、搜索和购买行为，为个性化推荐和营销活动提供支持。 物联网设备数据处理： 实时处理来自物联网设备的传感器数据，进行状态监测、异常检测和预测性维护。 通过这些项目的实践，您将不仅仅是学习API的使用，更能深刻理解不同组件之间的协作关系，掌握排查和解决实际问题的方法，从而真正地掌握海量数据的处理能力。 走向精通：优化、监控与生态系统 在掌握了海量数据处理的基础技术和实战经验后，本书还将引导您走向精通。我们将深入探讨性能优化的各种策略。您将学习如何调优分布式计算任务的参数，如何优化数据存储的结构和查询方式，以及如何识别和解决性能瓶颈。 系统监控与管理是保证大数据系统稳定运行的关键。本书将介绍常用的监控工具和技术，帮助您了解如何监测系统的资源利用率、任务执行状态和数据流转情况，以及如何进行故障预警和快速响应。 此外，我们还将简要介绍大数据生态系统中其他重要的技术和工具，例如数据可视化工具、机器学习平台、数据治理工具等，帮助您构建一个更加完善和强大的数据处理能力。 拥抱未来：持续学习与创新 大数据技术仍在快速发展，新的框架和工具不断涌现。本书旨在为您打下坚实的技术基础，培养解决问题的思维能力，使您能够快速适应和学习新的技术。我们鼓励您保持对大数据领域的好奇心，持续学习，不断探索，在海量数据的浪潮中发现机遇，引领创新。 无论您是希望深入理解大数据处理的技术原理，还是渴望掌握一套能够应对海量数据挑战的实用技能，亦或是希望通过实践项目提升自己的实战能力，本书都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这段激动人心的大数据探索之旅，解锁海量数据蕴藏的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我醍醐灌顶！我一直对大数据处理领域充满好奇，也尝试过一些零散的资料，但总感觉像是在大海捞针。直到我翻开这本《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版）》，才算真正找到了北。从Hadoop的架构设计，到HDFS的读写原理，再到MapReduce的编程模型，书中讲解得是那么循序渐进，清晰明了。我尤其喜欢它对每一个概念的深入剖析，而不是简单地罗列。比如，在讲到HDFS的NameNode和DataNode时，作者并没有止步于介绍它们的功能，而是详细阐述了它们之间的通信机制、数据块的存储策略以及容错机制，让我对整个分布式文件系统的运作有了透彻的理解。读完这部分，再去看相关的API文档，感觉就像是打开了新世界的大门，很多之前模糊不清的地方都变得豁然开朗。而且，书中还结合了大量的实际案例，比如如何构建一个数据仓库、如何进行日志分析等等，这些都让我觉得学到的知识不再是空中楼阁，而是可以直接应用于实际工作中。这种理论与实践紧密结合的教学方式，无疑大大提升了我的学习效率和学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版）》真是刷新了我对技术书籍的认知。它最大的优点在于其“详解”二字绝非虚名。书中对于Hadoop各个子项目的原理讲解，深入到源码层面，但又不会让人感到枯燥。比如，在讲解YARN（Yet Another Resource Negotiator）时，作者详细阐述了ApplicationMaster、ResourceManager、NodeManager之间的交互流程，以及资源申请、调度、任务执行等整个生命周期。这种细致入微的讲解，让我明白了YARN如何成为Hadoop 2.x 的核心，以及它为Hadoop带来了哪些革命性的改变。更重要的是，书中并没有停留在理论层面，而是穿插了大量的代码示例和配置指导，让我可以一边阅读一边动手实践。当我按照书中的步骤搭建起一个Hadoop集群，运行第一个MapReduce程序时，那种成就感是无法言喻的。这本书的“项目实战”部分也做得非常出色，通过几个真实世界的数据处理场景，将前文中讲解的理论知识融会贯通，让我在解决实际问题的能力上得到了显著提升。

评分☆☆☆☆☆

说实话，阅读《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版）》的过程，对我来说更像是一次沉浸式的学习体验。这本书最大的魅力在于其内容的深度和广度都达到了一个相当高的水平，同时又能够照顾到不同层次的读者。对于我这种已经有一定Hadoop基础的人来说，书中对一些高级特性的深入剖析，比如Hadoop的安全性（Kerberos认证）和HA（高可用）配置，让我受益匪浅。这些内容往往是在初级教程中被忽略的，但在实际生产环境中却是至关重要的。此外，书中还对Hadoop的未来发展趋势进行了一些探讨，并推荐了一些相关的工具和技术，这让我对整个大数据领域的发展有了更清晰的认识，也为我未来的学习方向指明了道路。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一份关于大数据处理的“行动指南”，强烈推荐给所有对Hadoop感兴趣的开发者、架构师和数据工程师。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我入手这本《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版）》的时候，心里是抱着试试看的心态。毕竟市面上关于Hadoop的书籍琳琅满目，质量参差不齐。但这本书给我的惊喜程度远超预期。它不像有些书那样，上来就抛出一堆晦涩难懂的概念，而是从最基础的分布式系统概念讲起，逐步深入到Hadoop的核心组件。书中对MapReduce编程范式的讲解堪称教科书级别，每一个阶段（Map、Shuffle、Reduce）的细节都描绘得绘声绘色，特别是对于 Shuffle 过程的剖析，简直是解开了我多年的困惑。我之前一直搞不懂为什么MapReduce能够高效地处理海量数据，读完这部分的讲解，我才明白原来背后有如此精妙的设计。更让我惊喜的是，书中还花了相当大的篇幅介绍了Spark，并将其与Hadoop生态系统中的其他组件（如Hive、HBase）进行了整合的实践指导。这对于我这样一个希望全面掌握大数据处理技术的读者来说，简直是太及时了！因为我知道，在实际工作中，很少有公司只用Hadoop而不用Spark。这种与时俱进的内容更新，让这本书的价值倍增，让我感觉自己花出去的每一分钱都值了。

评分☆☆☆☆☆

对于像我这样，从零开始接触Hadoop技术栈的初学者来说，这本《Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战（第2版）》简直是一盏指路明灯。它没有故弄玄虚，而是用最朴实、最清晰的语言，把复杂的概念一一分解。我尤其喜欢书中对Hadoop生态系统中各个组件之间关系的梳理。例如，它清楚地说明了Hive如何利用MapReduce（或者Spark）来执行SQL查询，HBase又如何与HDFS协同工作。这种系统性的讲解，帮助我构建了一个完整的Hadoop知识体系，而不是零散的知识点。书中提到的“海量数据处理”并非只是一个口号，而是贯穿始终的主线。作者在讲解每一个技术点时，都会强调它在处理大规模数据时的优势和设计思想，让我能够从宏观上理解Hadoop的价值所在。而且，书中还涉及了一些调优的技巧，例如如何优化MapReduce的性能、如何选择合适的数据存储格式等等，这些都是在实际工作中非常宝贵的经验。

评分☆☆☆☆☆

以前是在图书馆借的，觉得蛮好就买了一本

评分☆☆☆☆☆

很好的参考

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讲的很不错，入门必备！

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一如既往，比较实惠

评分☆☆☆☆☆

东西已收到，看着还不错

评分☆☆☆☆☆

希望能指导一下搭建个简单架构。

评分☆☆☆☆☆

不错，适合入门

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品，也有买到比较坑的产品，如果我用这段话来评价，说明这款产品没问题，至少85分以上，而比较垃圾的产品，我绝对不会偷懒到复制粘贴评价，我绝对会用心的差评，这样其他消费者在购买的时候会作为参考，会影响该商品销量，而商家也会因此改进商品质量。

评分☆☆☆☆☆

很喜欢本书的风格，带着人一步步动手做！