Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周維 著

圖書標籤:

• Hadoop
• YARN
• 大數據
• 分布式計算
• 集群管理
• 資源調度
• 數據處理
• Java
• 實戰
• 核心技術

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302411390

版次：1

商品編碼：11770396

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-08-01

用紙：膠版紙

頁數：203

內容簡介

　　《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》基於長期的教學實踐以及同國內外知名公司的交流閤作編寫完成，係統介紹瞭Hadoop 2.0-YARN的基本概念與運行模式。全書共分為7章。內容涵蓋Hadoop 2.0的架構、重要組件、主要計算模式、資源調度等重要問題。第1章迴顧瞭YARN的起源，並與Hadoop 1.0進行瞭對比分析。第2章介紹瞭YARN的基本框架，對YARN中重要的幾個組件，如資源管理、節點管理、應用程序管理等做瞭說明。第3章通過Hadoop 2.0-YARN的安裝、編譯，以及簡單的MapReduce調試示例，讓讀者能夠迅速掌握YARN的基本操作，使得讀者有一個初步的實踐體驗。第4章對YARN的通信原理和過程進行討論，通過Protocol Buffer、YARN RPC的實例分析讓讀者理解YARN的通信協調過程。之後轉入對YARN 狀態機進行深入分析，詳細介紹瞭YARN中4類狀態機的轉換過程，同時提供瞭YARN狀態機監控軟件設計案例。第5章對基於YARN的幾種計算模式（MapReduce、Storm、Spark）進行瞭討論，每一種模式都提供瞭相應的安裝步驟、案例分析。第6章敘述瞭YARN調度器，詳細分析瞭YARN資源調度負載模擬器——SLS和Google第三代調度器omega的基本原理，並分彆給齣瞭兩種調度器的運行實例。第7章通過Tez和顯示工作流引擎設計，使得讀者對YARN工作流運行情況有一定瞭解。
　　本書的特點是理論與實踐結閤，通過示例分析的形式降低瞭讀者的學習難度，避免瞭理論學習的枯燥性，本書的部分案例直接選自BAT中的工程實例，這使得本書更具有實戰性。廣大本科和研究生同學，可以參照本書實例，為他們進行分布式、雲計算平颱學習，專業課項目設計或畢業論文提供參考。本書也可作為業界研發人員的工程實踐參考。

目錄

第1章 YARN的前世今生
1.1 Hadoop基本情況迴顧
1.2 為什麼我們需要YARN
1.3 YARN和 Hadoop 1.0對比分析
1.3.1 體係結構對比
1.3.2 運算框架對比
1.4 Hadoop 生態係統
1.5 小結

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中應用程序的運行過程

第3章 YARN編程初步
3.1 YARN 安裝與配置
3.1.1 環境準備
3.1.2 僞分布式安裝
3.1.3 完全分布式安裝
3.2 源碼閱讀及編譯
3.2.1 Maven的介紹及安裝
3.2.2 編譯前準備
3.2.3 YARN源碼閱讀環境配置
3.2.4 YARN源碼編譯
3.3 MapReduce實例
3.3.1 Word Count
3.3.2 Deduplication
3.3.3 Sort
3.4 HBase編程初步
3.4.1 HBase介紹
3.4.2 HBase安裝與配置
3.4.3 HBase開發環境配置及實例

第4章 YARN核心組件分析
4.1 通信組件Protocol Buffer
4.1.1 什麼是Protocol Buffer
4.1.2 YARN中的Protocol Buffer
4.1.3 如何編寫Protocol Buffer
4.1.4 Protocol Buffer代碼分析
4.2 Hadoop 1.0 RPC 和 YARN RPC
4.2.1 什麼是RPC
4.2.2 RPC通信模型
4.2.3 Hadoop 1.0 RPC的實現過程
4.2.4 Hadoop 1.0 RPC的應用
4.2.5 YARN RPC
4.2.6 YARN RPC通信案例解析
4.2.7 YARN RPC源代碼導讀
4.3 YARN狀態機分析
4.3.1 RMApp狀態機
4.3.2 RMAppAttempt狀態機
4.3.3 RMNode狀態機
4.3.4 RMContainer狀態機
4.3.5 應用程序在RM中的完整運行流程分析
4.3.6 狀態機源代碼導讀
4.3.7 YARN狀態機監控軟件設計
4.4 HDFS Federation
4.4.1 HDFS的層次
4.4.2 當前的HDFS架構
4.4.3 HDFS Federation
4.4.4 Federation HDFS與當前HDFS的比較

第5章 YARN中幾種計算模型
5.1 基於YARN的MapReduce進階
5.1.1 Reduce Side Join
5.1.2 Map Side Join
5.1.3 並行聚類Kmeans算法設計與實現
5.2 Storm on YARN
5.2.1 Storm基本原理
5.2.2 Storm on YARN
5.2.3 Storm單機模式安裝
5.2.4 Storm on YARN安裝
5.2.5 基於Storm on YARN的實時齣租車管理係統
5.3 Spark on YARN
5.3.1 Spark簡介
5.3.2 Spark基本原理
5.3.3 Spark的部署及開發環境搭建
5.3.4 Spark MLlib介紹
5.3.5 Spark的優化配置
5.3.6 Spark的編程案例
5.3.7 Spark的應用案例

第6章 YARN資源調度器
6.1 Hadoop資源調度器迴顧
6.2 YARN資源調度器
6.2.1 Capacity Scheduler
6.2.2 Fair Scheduler
6.2.3 調度器比較
6.3 YARN調度負載模擬器-SLS
6.3.1 綜述
6.3.2 參數和命令
6.3.3 實例一 快速開始
6.3.4 實例二 定製運行
6.4 Google第三代調度器分析
6.4.1 中央式調度器模式
6.4.2 雙層調度器模式
6.4.3 共享狀態調度器
6.4.4 Google第三代調度器Omega
6.4.5 Omega集群調度模擬器-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環境安裝
7.1.3 Tez在Hive引擎中的優化作用
7.1.4 小結
7.2 顯式工作流引擎
7.2.1 Hadoop工作流引擎
7.2.2 某大型互聯網公司部門使用的工作流引擎
7.2.3 應用舉例
7.2.4 對比
7.2.5 小結
參考文獻

前言/序言

大數據處理新篇章：深度解析分布式計算的基石 本書並非深入探討Hadoop 2.0 YARN特定實現的具體操作手冊，而是著眼於更宏觀、更基礎的分布式計算理論與實踐。它將帶領讀者穿越大數據處理的黎明，從分布式係統的核心理念齣發，一步步構建起理解現代數據處理框架的堅實基礎。我們不拘泥於某個特定版本的技術細節，而是力求揭示那些跨越時代、經久不衰的分布式係統設計哲學與工程實踐。 第一部分：分布式計算的哲學與演進 在數據量呈爆炸式增長的今天，單機處理早已捉襟見肘。分布式計算的興起，便是應對這一挑戰的必然選擇。本部分將從哲學的角度，探討為何分布式計算是處理海量數據的最佳路徑。我們將追溯分布式計算思想的萌芽，從早期的並行計算、網格計算，到如今的雲計算、大數據平颱，梳理其演進脈絡。 為什麼需要分布式？ 理解分布式計算的根本驅動力，包括計算能力、存儲容量、容錯性、可擴展性等方麵的局限性，以及分布式係統如何剋服這些局限。我們將探討CAP定理、最終一緻性等分布式係統的核心權衡，並分析不同場景下適閤的權衡策略。 分布式係統的挑戰： 分布式係統並非銀彈，它引入瞭新的復雜性，如網絡延遲、節點故障、數據一緻性、並發控製等。本部分將深入剖析這些挑戰，並介紹一些經典的解決思路，為後續深入理解具體技術打下鋪墊。我們將討論分布式事務、分布式鎖、以及如何設計能夠優雅處理故障的係統。 並行計算與分布式計算的邊界： 區分單機多核並行、多機並行以及分布式計算的異同，理解它們各自的應用場景和技術特點。我們將探討任務分解、數據分發、結果聚閤等基本概念，並分析不同粒度並行度的優劣。 第二部分：核心分布式係統理論與模型 理解瞭分布式計算的動機和挑戰，我們便進入其核心理論的學習。本部分將介紹構建可靠、高效分布式係統的基石性理論與模型。 容錯性設計： 分布式係統不可避免地會遇到節點或網絡的故障。本部分將深入探討幾種關鍵的容錯機製： 冗餘與備份： 數據冗餘、服務冗餘以及備份恢復策略。理解不同冗餘級彆帶來的成本與可靠性權衡。 故障檢測與隔離： 心跳機製、超時機製、以及如何檢測和隔離失效的節點，防止故障擴散。 拜占庭容錯： 更高級的容錯模型，尤其是在不可信環境中，如何通過共識算法保證係統的正常運行。 一緻性模型： 在分布式環境下，多個副本之間如何保持數據的一緻性是至關重要的。本部分將詳細闡述： 強一緻性 vs. 弱一緻性： 介紹不同一緻性模型，如綫性一緻性、順序一緻性、最終一緻性等，並分析它們的適用場景和性能影響。 分布式共識算法： 深入解析Paxos、Raft等經典共識算法，理解它們如何在不可靠的網絡中達成一緻。我們將從算法原理、流程、以及對分布式係統穩定性的貢獻進行詳細解讀。 分布式存儲理論： 數據分片與副本： 如何將海量數據分散存儲到多個節點，並為其創建副本以提高可用性和容錯性。我們將探討不同的分片策略，如哈希分片、範圍分片等，以及副本策略的優劣。 分布式文件係統原理： 剖析分布式文件係統的設計理念，包括命名空間管理、數據塊管理、讀寫流程等。理解其如何實現跨多節點的透明訪問和高吞吐量。 鍵值存儲與列族存儲： 介紹NoSQL存儲的代錶性模型，理解其數據模型、存儲結構、以及在特定場景下的優勢。 分布式計算模型： MapReduce模型： 深入理解MapReduce編程模型的設計思想，包括Map階段、Shuffle階段、Reduce階段的職責，以及如何進行任務調度和容錯處理。我們將分析其優點與局限性。 其他計算模型： 簡要介紹如Spark的RDD模型、Storm的流式計算模型等，展現不同計算範式的演進與發展。 第三部分：分布式係統工程實踐與架構設計 理論的基石打牢後，本部分將聚焦於將理論轉化為實際工程應用的經驗與方法。我們將探討如何設計、構建和運維一個健壯、可擴展的分布式係統。 分布式任務調度： 調度器職責： 理解分布式任務調度器的核心功能，包括任務的接收、分配、監控、重試以及資源管理。 調度策略： 探討不同的調度策略，如先來先服務、優先級調度、容量調度等，以及它們對係統性能的影響。 資源抽象與管理： 如何對計算、存儲等資源進行抽象和管理，為任務提供可靠的運行環境。 集群管理與監控： 集群的組成： 理解分布式集群的構成，包括主節點、工作節點、元數據服務等。 自動化部署與配置： 介紹自動化工具在分布式集群部署、升級和配置管理中的作用。 係統監控與告警： 如何構建全麵的監控體係，實時掌握集群的運行狀態，及時發現和處理潛在問題。我們將探討日誌收集、指標采集、鏈路追蹤等技術。 分布式係統中的性能優化： 網絡優化： 減少網絡通信開銷，提高數據傳輸效率。 I/O優化： 優化磁盤讀寫性能，減少I/O瓶頸。 內存管理： 閤理利用內存，減少磁盤IO。 並發與綫程模型： 設計高效的並發模型，充分利用多核資源。 係統設計原則與模式： 微服務架構： 探討如何將大型係統拆解為獨立的、可部署的服務，提高係統的靈活性和可維護性。 無狀態服務設計： 鼓勵設計無狀態服務，便於水平擴展和快速恢復。 API設計： 強調清晰、穩定、易於使用的API設計對於分布式係統的互聯互通至關重要。 可觀察性： 如何設計係統使其易於監控、診斷和理解。 第四部分：未來趨勢與展望 在掌握瞭分布式計算的基礎理論和工程實踐後，本部分將帶領讀者展望大數據處理領域的未來發展方嚮。 流式計算的興起： 探討實時數據處理的需求，以及流式計算框架在數據分析、實時決策中的關鍵作用。 容器化與微服務生態： Docker、Kubernetes等容器化技術如何賦能分布式係統的部署、管理和擴展。 智能化數據處理： 機器學習、深度學習如何與分布式計算深度融閤，推動數據分析能力的飛躍。 雲原生分布式係統： 探討在雲環境下，分布式係統的設計與運維的新範式。 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的分布式計算知識體係，使其能夠理解各種大數據處理框架的底層邏輯，從而能夠更有效地選擇、設計、部署和優化自己的數據處理解決方案。我們不提供“一鍵式”的操作指南，而是緻力於培養讀者獨立思考、解決復雜分布式係統問題的能力。通過本書的學習，你將能夠更深刻地理解大數據時代的挑戰與機遇，並具備駕馭海量數據、驅動業務創新的核心競爭力。

評分☆☆☆☆☆

在技術快速迭代的今天，找到一本既能覆蓋基礎又能體現前沿實踐的書籍實屬不易。而《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》做到瞭這一點。它不僅詳細講解瞭Hadoop 2.0中YARN作為資源管理器在整個分布式計算中的核心作用，更重要的是，它通過大量的實際操作案例，讓讀者能夠親身感受到YARN的強大能力。書中關於如何優化YARN的參數配置，以提升集群的吞吐量和響應速度，以及如何處理常見的YARN故障，都為我解決瞭實際工作中的不少難題。特彆是針對應用程序開發者，書中還提供瞭關於如何編寫能夠充分利用YARN特性的應用程序的建議，這對於編寫高效、穩定的分布式應用程序至關重要。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對分布式係統充滿好奇的技術愛好者，《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》為我打開瞭一個全新的視角。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次深入Hadoop 2.0內部運作機製的探索之旅。我從書中學習到瞭YARN如何成為Hadoop生態係統中不可或缺的資源管理層，它如何平衡不同應用程序對計算資源的競爭，以及如何確保整個集群的穩定運行。書中對YARN的容錯機製、高可用性配置的講解，讓我對構建健壯的大數據平颱有瞭更深刻的認識。每一個章節都充滿瞭實用的信息，從集群搭建到性能調優，再到實際應用中的最佳實踐，作者都給齣瞭詳盡的指導，這對於任何想要深入理解Hadoop 2.0及其核心組件的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種在大數據領域摸爬滾打多年的開發者來說，一本好的技術書籍就像是一盞明燈，能夠照亮前行的道路，解決那些反復齣現的“為什麼”和“怎麼辦”。《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》正是這樣一本書。它沒有停留在API的簡單羅列，而是深入到瞭YARN的內部設計原理。我尤其喜歡書中關於Container概念的解釋，它如何封裝瞭應用程序的運行環境和資源需求，以及ApplicationMaster如何與ResourceManager進行交互，動態地申請和釋放資源，這一切都被描繪得淋灕盡緻。書中還提供瞭大量的實踐案例，從實際操作層麵，演示瞭如何配置YARN，如何監控集群狀態，以及如何優化應用程序的資源使用。這些實踐性的指導，對於將理論知識轉化為實際生産力有著不可估量的價值。

評分☆☆☆☆☆

一本技術書籍的生命力，很大程度上取決於它能否緊隨技術發展的步伐，並以一種讀者易於理解的方式呈現那些復雜的核心概念。我近期讀完的這本《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》，恰恰做到瞭這一點，它不僅僅是關於Hadoop這個分布式計算框架的介紹，更深入地剖析瞭YARN（Yet Another Resource Negotiator）作為其資源管理核心的運作機製。從搭建一個基本的Hadoop集群開始，作者便一步步引導讀者理解YARN的架構，包括ResourceManager、NodeManager以及ApplicationMaster等關鍵組件如何協同工作，以實現對分布式計算資源的公平、高效分配。書中對YARN的內存管理、CPU調度算法進行瞭詳細的闡述，這對於理解為何在處理大數據任務時，YARN能夠如此有效地利用有限的計算資源至關重要。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸Hadoop，尤其是YARN這個概念的時候，往往會感到一絲畏懼。它龐大的生態係統和復雜的內部邏輯，很容易讓人望而卻步。然而，《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》的齣現，極大地降低瞭學習門檻。作者以一種循序漸進的方式，將YARN的核心概念，如ResourceManager的調度策略、NodeManager的資源監控、YARN的日誌管理等，娓娓道來。書中的代碼示例清晰易懂，配閤著詳盡的解釋，即使是初學者也能很快上手。我特彆欣賞書中對於“調度器”的深入探討，無論是FIFO、Capacity Scheduler還是Fair Scheduler，作者都詳細分析瞭它們的優缺點以及適用場景，這讓我在實際部署中能夠根據業務需求做齣更明智的選擇。

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nice

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作為補充，希望有效。

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書是正版，內容看不懂

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還不錯。

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hao

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nice

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質量不錯，沒有想象的好

評分☆☆☆☆☆

為大數據工程師入門提供一定基礎知識以及實踐操作指南

評分☆☆☆☆☆

還不錯