Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

Tom White著 王海，華東，劉喻，呂粵海 譯 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據分析
• 分布式存儲
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 集群
• 數據處理
• 雲計算

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302465133

商品編碼：13485936023

開本：16

齣版時間：2017-07-01

頁數：1

字數：1

內容簡介

本書結閤理論和實踐，由淺入深，全方位介紹瞭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Cascading(一個新的針對MapReduce的數據處理API)。
本書是一本、全麵的Hadoop參考書和工具書，闡述瞭Hadoop生態圈的新發展和應用，程序員可以從中探索海量數據集的存儲和分析，管理員可以從中瞭解Hadoop集群的安裝和運維。

《海量數據處理與智能洞察：構建現代數據驅動的業務》 在當今信息爆炸的時代，數據的規模、多樣性和速度以前所未有地增長，這為企業帶來瞭巨大的機遇，也帶來瞭嚴峻的挑戰。如何有效地采集、存儲、處理和分析海量數據，從中挖掘齣有價值的洞察，並將其轉化為切實的業務優勢，已經成為決定企業未來成敗的關鍵。本書《海量數據處理與智能洞察：構建現代數據驅動的業務》正是為瞭應對這一時代需求而生，旨在為讀者提供一套係統、全麵且實用的解決方案，幫助企業從容應對大數據帶來的挑戰，把握數據驅動的未來。 本書聚焦於構建強大的數據處理基礎設施，並在此基礎上實現深度的數據洞察和智能應用。 我們將首先深入探討現代數據處理的核心概念和技術演進，理解大數據為何如此重要，以及當前主流的數據處理範式。本書將帶領讀者穿越傳統數據倉庫的局限，走進彈性、可擴展的分布式數據處理時代。 第一部分：奠定堅實的數據基礎設施 在開始海量數據的處理之前，擁有一個穩定、高效、可擴展的數據存儲與管理係統至關重要。本書將詳細闡述構建此類基礎設施的關鍵要素。 分布式存儲的基石： 我們將深入剖析分布式文件係統的設計原理和核心組件。這包括但不限於理解數據如何被分割、在集群中如何分布、如何保證數據的容錯性和高可用性。讀者將瞭解不同分布式存儲方案的優勢與劣勢，以及它們在不同應用場景下的適用性。本書將側重於那些能夠處理PB級彆甚至EB級彆數據的係統，強調其在吞吐量、延遲和可擴展性方麵的關鍵指標。我們將探討數據副本策略、一緻性模型以及如何通過節點間的協同工作來保證數據的安全與可用。 數據治理與生命周期管理： 數據的價值體現在其準確性、一緻性和可訪問性。本書將引導讀者理解數據治理的重要性，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全和隱私保護。我們將討論如何建立完善的數據生命周期管理策略，從數據的采集、存儲、處理、分析到歸檔和銷毀，每一個環節都至關重要。讀者將學習如何識彆和解決數據質量問題，如何建立統一的數據字典和數據血緣追蹤體係，以及如何在數據共享和使用過程中遵循嚴格的安全和隱私規範，這對於符閤日益嚴格的法規要求至關重要。 數據湖與數據倉庫的演進： 傳統的數據倉庫雖然在結構化數據分析方麵錶現齣色，但在麵對半結構化和非結構化數據時顯得力不從心。本書將詳細介紹數據湖的概念，理解其如何作為統一的數據存儲庫，容納來自各種來源的原始數據，並為後續的探索性分析和機器學習提供基礎。我們也將探討數據湖與數據倉庫的融閤趨勢，例如湖倉一體（Lakehouse）架構，如何結閤兩者的優勢，提供更靈活、更具成本效益的數據管理和分析能力。 第二部分：掌握高效的數據處理技術 數據基礎設施搭建完成後，如何快速、高效地處理海量數據是關鍵。本部分將聚焦於主流的分布式數據處理框架和技術。 批處理的強大能力： 對於周期性、大規模的數據處理任務，批處理框架是不可或缺的。本書將深入講解業界領先的批處理引擎，闡述其MapReduce模型的工作原理，以及如何通過優化作業提交、資源調度和數據序列化來提升處理效率。讀者將學習如何設計高效的MapReduce作業，如何利用中間結果的緩存來減少I/O開銷，以及如何處理失敗的任務和數據傾斜問題。我們將重點分析其在ETL（Extract, Transform, Load）、數據聚閤、日誌分析等場景下的應用。 流處理的實時響應： 在許多業務場景中，實時獲取數據並進行分析至關重要，例如欺詐檢測、實時推薦、物聯網數據監控等。本書將深入探討流處理框架的架構和核心概念，理解事件驅動模型，以及如何處理有界和無界數據流。我們將分析不同流處理引擎在容錯性、一緻性、吞吐量和延遲方麵的權衡，並指導讀者如何構建低延遲、高吞吐量的實時數據處理管道。重點將放在如何處理亂序事件、如何實現精確一次語義以及如何與批處理框架協同工作。 SQL on Hadoop/Data Lake 的便捷性： 許多數據分析師和業務人員習慣於使用SQL進行數據查詢和分析。本書將介紹如何將SQL的能力擴展到分布式存儲係統上。讀者將學習如何利用各種SQL查詢引擎，對存儲在分布式文件係統或數據湖中的數據進行即席查詢和交互式分析，而無需編寫復雜的代碼。我們將分析不同SQL查詢引擎的執行計劃優化、謂詞下推、列式存儲優化等技術，以及如何選擇最適閤特定工作負載的引擎。 第三部分：挖掘數據中的智能洞察 數據本身並不能直接産生價值，關鍵在於如何從數據中提取有意義的洞察，並將其轉化為可操作的建議。本部分將聚焦於數據分析、機器學習和可視化技術。 探索性數據分析（EDA）與特徵工程： 在進行建模之前，深入理解數據的分布、模式和關聯性是必不可少的。本書將引導讀者掌握探索性數據分析的技巧，包括數據可視化、統計摘要、關聯分析等。同時，我們將詳細講解特徵工程的重要性，如何從原始數據中提取、轉換和選擇有用的特徵，以提升後續機器學習模型的性能。我們將介紹各種常用的特徵工程技術，如缺失值填充、異常值處理、類彆特徵編碼、數值特徵縮放等。 機器學習模型的構建與應用： 機器學習是大數據分析的核心驅動力之一。本書將介紹主流的機器學習算法，涵蓋監督學習（迴歸、分類）、無監督學習（聚類、降維）和強化學習等。讀者將學習如何選擇閤適的模型，如何進行模型訓練、評估和調優，以及如何將其部署到生産環境中。我們將深入講解模型的原理、優缺點以及在不同業務場景下的應用案例，例如客戶流失預測、信用評分、推薦係統、圖像識彆等。 數據可視化與故事講述： 有效的數據可視化能夠幫助人們更直觀地理解復雜的數據信息，並從中發現趨勢和異常。本書將介紹各種數據可視化技術和工具，包括圖錶類型選擇、儀錶盤設計、交互式可視化等。我們將強調如何通過可視化來講述數據故事，將分析結果清晰地傳達給非技術人員，從而驅動業務決策。 第四部分：構建現代數據驅動的業務 在前幾部分的基礎上，本書將進一步探討如何將數據處理和分析能力融入到企業的業務流程中，構建真正的數據驅動型組織。 數據平颱的架構設計： 構建一個端到端的數據平颱需要考慮多個組件的協同工作。本書將提供多種數據平颱架構的參考模型，包括數據倉庫、數據湖、實時數據管道、數據服務層等。讀者將學習如何根據業務需求選擇閤適的架構，並考慮其可擴展性、容錯性、安全性和成本效益。 數據在業務流程中的集成： 數據洞察最終需要落地到業務實踐中。本書將探討如何將數據分析結果集成到營銷、銷售、産品開發、運營等各個業務流程中，實現自動化決策和個性化服務。我們將分享如何利用A/B測試來驗證數據驅動的改進，以及如何建立持續的數據反饋循環來不斷優化業務錶現。 數據驅動的組織文化建設： 技術和工具的引入隻是第一步，更重要的是培養數據驅動的組織文化。本書將探討如何提升員工的數據素養，鼓勵數據驅動的決策，打破數據孤島，以及建立跨部門的數據協作機製。我們將分享成功轉型為數據驅動型企業的案例，並提供實踐建議。 未來趨勢與挑戰： 本書還將展望大數據領域未來的發展趨勢，例如人工智能與大數據的深度融閤、邊緣計算、聯邦學習、圖數據庫的應用等，以及在數據安全、隱私保護、人纔培養等方麵麵臨的挑戰。 《海量數據處理與智能洞察：構建現代數據驅動的業務》不僅僅是一本技術手冊，更是一份構建未來數據驅動業務的戰略指南。通過係統學習本書的內容，讀者將能夠建立起堅實的數據處理基礎，掌握高效的數據分析工具，並最終將數據轉化為驅動業務增長和創新的強大引擎。無論您是數據工程師、數據科學傢、業務分析師，還是希望引領企業數字化轉型的管理者，本書都將為您提供寶貴的知識和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）》之前，我對“大數據”的理解停留在“數據量大”這個層麵，對於背後的技術和應用場景知之甚少。這本書徹底顛覆瞭我的認知，它以一種非常係統和全麵的方式，為我展現瞭一個豐富的大數據處理圖景。它不僅僅是關於Hadoop，更是一個生態係統的介紹，包括瞭數據存儲、數據處理、數據分析等各個環節。我被書中關於數據存儲的分布式原理深深吸引，理解瞭數據如何在集群中被拆分、復製和管理，從而實現高可用性和容錯性。在數據分析方麵，它則讓我看到瞭Hadoop如何賦能各種復雜的分析任務，從簡單的統計到復雜的機器學習。這本書的價值在於，它能夠幫助讀者建立起一個完整的知識體係，將分散的知識點串聯起來，形成對大數據處理的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）》對我來說，簡直就是打開瞭一個新世界的大門。我之前對大數據這個概念總是有點模糊，隻知道它很重要，但具體怎麼處理、怎麼存儲，完全沒有概念。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，一點點地把我從門外引進瞭大數據處理的核心。它不僅僅是理論的堆砌，而是通過大量實際的例子，一步步教你如何搭建Hadoop集群，如何配置各種組件，如何進行數據導入和導齣。最讓我印象深刻的是，它並沒有把Hadoop想象成一個高不可攀的黑箱，而是詳細拆解瞭HDFS、MapReduce、YARN這些核心組件的工作原理。尤其是HDFS的分布式存儲機製，讓我茅塞頓開，明白瞭為什麼大數據能被如此高效地管理。而且，這本書在講解的過程中，還穿插瞭很多實用的技巧和最佳實踐，這對於我們這些初學者來說，簡直是無價之寶。它讓我少走瞭很多彎路，也讓我對大數據技術産生瞭濃厚的興趣，真的非常感謝作者的悉心編撰。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對技術充滿好奇心的學生，之前一直對大數據領域充滿瞭嚮往，但又不知道從何入手。《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）》這本書，就像一本為我量身定製的入門指南。它沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的概念，而是循序漸進地引導我瞭解Hadoop的起源、發展和核心思想。從HDFS的分布式文件係統設計，到MapReduce的並行計算模型，再到YARN的資源調度，每一個概念都被拆解得非常細緻。書中大量的圖示和流程圖，極大地幫助我理解瞭這些抽象的概念。而且，它還提供瞭一些簡單的動手實踐示例，讓我能夠親手搭建一個簡單的Hadoop環境，感受大數據的魅力。這本書讓我覺得，大數據並非遙不可及，而是可以通過學習和實踐來掌握的一項重要技能。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠深入理解Hadoop生態係統背後原理的書籍，而《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）》恰恰滿足瞭我的需求。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它不僅僅局限於HDFS和MapReduce這些基礎概念，而是進一步探討瞭YARN的資源管理機製，以及Hive、HBase、Spark等一係列重要組件的集成和應用。作者在解釋這些復雜的技術時，邏輯清晰，條理分明，即使是一些非常晦澀的概念，也能被講解得淺顯易懂。我特彆喜歡它對MapReduce編程模型的詳細剖析，它讓我理解瞭分布式計算的思維方式，以及如何設計高效的Map和Reduce任務。此外，書中還包含瞭很多關於集群調優和故障排查的章節，這對於實際生産環境中的應用至關重要。閱讀這本書的過程，就像在進行一次深入的田野調查，讓我對Hadoop的每一個組成部分都有瞭更透徹的認識，也為我後續學習更高級的大數據技術打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的數據工程師，我一直在關注大數據技術的最新進展，而《Hadoop權威指南：大數據的存儲與分析（第4版）》的齣現，無疑為我帶來瞭一場知識的盛宴。這本書在原有基礎上進行瞭全麵的更新，加入瞭許多針對新版本Hadoop及其生態係統的技術解讀。我尤其看重它在數據分析方法上的探討，不僅僅是停留在Hadoop平颱本身，而是延伸到瞭如何利用Hadoop進行高效的數據挖掘和分析。書中對Spark等新興技術的介紹，以及它們與Hadoop的整閤方式，讓我對未來的大數據處理方嚮有瞭更清晰的認識。它的理論深度與實踐指導並重，既有嚴謹的技術原理闡述，又有豐富的案例分析和代碼示例，能夠幫助我快速將所學知識應用於實際工作中。這本書無疑是我在復雜大數據環境中進行決策和優化的重要參考，它讓我能夠更好地理解和駕馭這個快速發展的大數據時代。