深入理解Hadoop（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑森·文納 等 著，於博 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 數據分析
• 雲計算
• Java

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111515654

版次：1

商品編碼：11824608

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：385

編輯推薦

　　

世界知名大數據專傢親筆撰寫，深入剖析Hadoop係統實現原理及其工程實踐應用，包含大量真實案例和數據

從Hadoop使用者角度深入淺齣地講解Hadoop各組件的運行機理，深入到係統實現源碼，幫助你從架構、開發、應用和運維等多方麵全麵掌握Hadoop係統

　　

大數據時代，企業的決策也越來越依靠數據，對海量數據進行挖掘和分析的重視程度也高於以往任何時候。業界湧現瞭眾多新技術，Hadoop係統是其中當之無愧的王者，當前已發展為擁有HDFS、YARN、MapReduce、Pig、HCatalog、HBase等係統的較為完整的大數據係統生態圈，為大數據的開發利用提供瞭比較全麵的解決方案。

　　本書從Hadoop使用者的角度齣發講解Hadoop的實現原理，濃縮瞭Hadoop軟件係統的精華。通過本書，你可以學會從頭搭建Hadoop集群，並著手從業務數據和科學數據中分析獲取其有價值的數據。作者以典型的SQL語句做對照來講解MapReduce程序，對照SQL中典型關鍵詞（如SELECT、WHERE、GROUP BY、JOIN等）演示如何使用MapReduce程序來實現類似功能，便於你快速掌握MapReduce來解決大數據問題。通過閱讀本書，你不僅可以深入理解如何用MapReduce把海量數據分而治之，把劃分齣來的小塊數據部署到整個集群上的數韆個節點進行分析運算，這樣可在小時級彆完成對海量數據的分析處理，還可以深入學習如何利用Hadoop平颱使自己的程序分布式執行和並行化計算，即隻需關注業務代碼，剩下的交給Hadoop平颱

內容簡介

　　本書由世界著名大數據專傢親筆撰寫，深入剖析Hadoop係統及其重要組件，不僅詳細介紹Hadoop涉及的分布式理論基礎知識，還著重講解Hadoop係統的工程實踐應用，包含大量真實案例和數據，可以幫助你從架構、開發、應用和運維等多方麵全麵地掌握Hadoop係統，成為名副其實的Hadoop專傢。

　　全書共17章，主要內容包括：第1章從整體上介紹大數據的由來及Hadoop項目；第2章講解Hadoop係統的核心概念、使用及其解決問題的方法和技巧；第3章講解Hadoop係統的安裝以及如何編寫和執行MapReduce程序；第4章講解Hadoop係統的底層細節，著重講解HDFS；第5章～第7章深入分析MapReduce框架，講述如何在MapReduce程序中實現各種數據密集型編程模式，不僅包括MapReduce框架的API，還介紹MapReduce框架的更復雜概念及其設計理念；第8章介紹Hadoop作業的測試方法；第9章講解如何監控Hadoop集群；第10章～第12章分彆介紹Hive、Pig和Crunch、HCatalog框架；第13章講解Hadoop日誌流處理技術及應用；第14章介紹HBase；第15章～第17章介紹數據科學基本概念及應用、雲計算實例、分布式下載服務實例等。

作者簡介

　　作者簡介

　　薩米爾·瓦德卡（Sameer Wadkar），在軟件架構與開發領域有超過16年的工作經驗，從2011年開始他積極地參與瞭Hadoop/HBase的開發實現，也是開源軟件的貢獻者。

　　馬杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah）
，是一名擁有25年工作經驗的技術顧問，近幾年，他專注於電子工程、互聯網技術、大數據領域。最近，他發布瞭幾個著名的大數據係統及其解決方案。

　　傑森·文納（Jason Venner） ，有20多年的軟件開發經驗，涉及軟件工程、數據挖掘、架構設計等領域，近些年來關注Java、Hadoop和雲計算等領域。

　　譯者簡介

　　於博，優酷土豆集團大數據團隊數據平颱架構師。曾任百度集團商務搜索部高級開發工程師、搜狐集團研究院精準廣告研發中心大數據架構師、百度鳳巢係統開發者，參與過搜狐廣告精準投放係統、優酷視頻人機協同推薦係統等多個係統的研發工作，多次在技術論壇授課，有豐富的開發和係統架構經驗。

　　馮傲風，百度糯米電影研發工程師，在搜狐、IBM、EMC參與過多項Hadoop大數據産品研發，有豐富的開發經驗，對Hadoop以及Hadoop生態圈的相關技術有深刻的理解。

目錄

譯者序
作者簡介
前言
第1章為什麼會有大數據1
1.1什麼是大數據1
1.2大數據技術背後的核心思想2
1.2.1把數據分發到多個節點2
1.2.2把計算邏輯移動到數據附近3
1.2.3計算節點進行本地數據處理3
1.2.4優選順序讀，次之隨機讀4
1.2.5一個例子4
1.3大數據的編程模型5
1.3.1大規模並行處理數據庫係統5
1.3.2內存數據庫係統6
1.3.3MapReduce係統6
1.3.4整體同步並行係統8
1.4大數據和事務性係統8
1.5我們能處理多大的數據量9
1.5.1一個計算密集型的例子10
1.5.2Amdhal定律10
1.6大數據商業用例11
1.7本章小結12
第2章Hadoop中的概念13
2.1Hadoop簡介13
2.2MapReduce編程模型簡介15
2.3Hadoop係統的組成19
2.3.1Hadoop 分布式文件係統20
2.3.2輔助名稱節點25
2.3.3任務跟蹤器26
2.3.4作業跟蹤器26
2.4Hadoop 2.027
2.4.1容器29
2.4.2節點管理器29
2.4.3資源管理器30
2.4.4應用程序管理器30
2.4.5分步詳解YARN請求31
2.5HDFS 的高可用性33
2.6本章小結33
第3章初識Hadoop框架34
3.1安裝類型34
3.1.1單機模式35
3.1.2僞分布式集群模式35
3.1.3多節點集群安裝模式35
3.1.4基於Amazon EMR預安裝模式35
3.2使用Cloudera虛擬機搭建開發環境36
3.3一個MapReduce程序的組成37
3.4第一個Hadoop程序38
3.4.1以本地模式運行程序的必要條件39
3.4.2使用舊API編寫的單詞計數程序39
3.4.3構建程序42
3.4.4在集群模式下運行單詞計數程序42
3.4.5使用新API編寫的單詞計數程序43
3.4.6構建程序44
3.4.7在集群模式下運行單詞計數程序45
3.5Hadoop作業中的第三方函數庫45
3.6本章小結50
第4章Hadoop係統管理51
4.1Hadoop的配置文件51
4.2配置Hadoop守護進程52
4.3Hadoop配置文件的優先級53
4.4深入探究Hadoop配置文件54
4.4.1core-site.xml54
4.4.2hdfs-*.xml55
4.4.3mapred-site.xml56
4.4.4yarn-site.xml58
4.4.5YARN中的內存分配60
4.5調度器61
4.5.1計算能力調度器62
4.5.2公平調度器65
4.5.3公平調度器配置65
4.5.4　yarn-site.xml 配置66
4.5.5策略文件的格式和配置67
4.5.6按照drf策略來確定優勢資源的分配68
4.6從屬文件69
4.7機架感知69
4.8　集群管理工具71
4.8.1檢查HDFS71
4.8.2　HDFS管理命令行73
4.8.3　均衡HDFS上的數據分布75
4.8.4從HDFS中復製海量數據76
4.9本章小結76
第5章MapReduce開發基礎78
5.1　Hadoop和數據處理78
5.2　航空公司數據集介紹79
5.2.1　準備開發環境80
5.2.2　準備Hadoop係統81
5.3　MapReduce編程模式81
5.3.1　隻有Map階段的作業（SELECT和WHERE查詢）82
5.3.2　問題定義—SELECT子句82
5.3.3　問題定義—WHERE子句90
5.3.4　Map和Reduce作業（聚閤查詢）93
5.3.5　問題定義—GROUP BY和SUM子句93
5.3.6　應用Combiner提高Aggregation性能99
5.3.7　問題定義—優化後的Aggregators99
5.3.8　Partitioner的作用104
5.3.9　問題定義—按月分離航空數據105
5.4　綜閤分析108
5.5　本章小結110
第6章MapReduce開發進階111
6.1　MapReduce編程模式111
6.2　Hadoop I/O 介紹111
6.3　問題定義—排序114
6.3.1　主要挑戰：全排序115
6.3.2　在Cluster中運行Sorting作業125
6.3.3　僅根據Writable鍵排序125
6.3.4　根據排序迴顧Hadoop的關鍵特性128
6.4　問題定義—分析連續的記錄128
6.4.1　支持二次排序的重要組件129
6.4.2　在沒有Grouping Comparator的情況下實現Secondary Sort136
6.4.3　在Cluster中運行SecondarySort作業137
6.4.4　利用Secondary Sort迴顧Hadoop的關鍵特性137
6.5　問題定義—使用MapReducer進行連接138
6.5.1　處理多輸入：Multiple-Inputs 類138
6.5.2　具備多個輸入的Mapper類139
6.5.3　自定義 Partitioner: Carrier-CodeBasedPartioner141
6.5.4　在Reducer中實現連接141
6.5.5　在集群中運行MapReduce連接作業143
6.5.6　探討與MapReduce相關的Hadoop主要特性144
6.6　問題定義—使用Map-Only 作業進行連接144
6.6.1　基於DistributeCache的解決方案145
6.6.2　在集群中運行Map-Only的連接作業147
6.6.3　總結探討Map-Only連接時的Hadoop關鍵特性149
6.7　在MR作業中保存結果到多輸齣文件149
6.8　使用計數器收集統計數據151
6.9　本章小結153
第7章　Hadoop輸入/輸齣155
7.1　壓縮方式155
7.1.1　壓縮內容的選擇156
7.1.2　各種壓縮方式157
7.1.3　配置壓縮方式158
7.2　Hadoop的I/O處理過程內部159
7.2.1　Inputformat159
7.2.2　OutputFormat161
7.2.3　自定義OutputFormat：將文本轉換成XML161
7.2.4　自定義 InputFormat：使用自定義的XML文件165
7.3　Hadoop文件173
7.3.1　SequenceFile173
7.3.2　MapFiles178
7.3.3　Avro Files180
7.4　本章小結185
第8章　測試Hadoop程序186
8.1　迴顧一下單詞統計的程序186
8.2　MRUnit概述188
8.2.1　安裝MRUnit188
8.2.2　MRUnit 核心類188
8.2.3　編寫一個MRUnit測試用例189
8.2.4　測試計數器191
8.2.5　MRUnit的特性194
8.2.6　MRUnit的局限性194
8.3　用LocalJobRunner測試195
8.3.1　setUp( )方法196
8.3.2　LocalJobRunner的局限性197
8.4　用MiniMRCluster測試198
8.4.1　配置開發環境198
8.4.2　MiniMRCluster例子199
8.4.3　MiniMRCluster的局限性201
8.5　對訪問網絡資源的MR作業進行測試202
8.6　本章小結202
第9章Hadoop的監控203
9.1　在Hadoop MapReduce Jobs中寫日誌消息203
9.2　在Hadoop MapReduce Jobs中查看日誌消息206
9.3　在Hadoop 2.x中使用日誌管理208
9.3.1　Hadoop 2.x中的日誌存儲208
9.3.2　日誌管理提升210
9.3.3　使用基於Web的界麵查看日誌210
9.3.4　命令行界麵211
9.3.5　日誌的保存211
9.4　Hadoop集群性能監控211
9.5　使用YARN REST API212
9.6　使用供應商工具管理Hadoop集群213
9.7　本章小結214
第10章使用Hadoop構建數據倉庫215
10.1　Apache Hive215
10.1.1　安裝Hive216
10.1.2　Hive的架構217
10.1.3　元數據存儲217
10.1.4　HiveQL編譯基礎217
10.1.5　Hive使用的概念218
10.1.6　HiveQL編譯細節222
10.1.7　數據定義語言226
10.1.8　數據操作語言226
10.1.9　擴展接口227
10.1.10　Hive腳本229
10.1.11　性能錶現229
10.1.12　整閤MapReduce230
10.1.13　創建分區230
10.1.14　用戶定義函數232
10.2　Impala234
10.2.1　Impala架構234
10.2.2　Impala特性235
10.2.3　Impala的局限235
10.3　Shark235
10.4　本章小結237
第11章使用Pig進行數據處理238
11.1　Pig簡介238
11.2　運行Pig240
11.2.1　在Grunt Shell中執行241
11.2.2　執行Pig腳本241
11.2.3　嵌入式Java程序242
11.3　Pig Latin243
11.3.1　Pig腳本中的注釋243
11.3.2　Pig語句的執行243
11.3.3　Pig命令244
11.4　UDF249
11.4.1　Mapper中的Eval函數調用249
11.4.2　Reducer中的Eval函數調用250
11.4.3　編寫並使用自定義Filter-Func256
11.5　Pig與Hive對比258
11.6　Crunch API259
11.6.1　 Crunch與Pig的區彆259
11.6.2　Crunch管道的例子260
11.7　本章小結265
第12章HCatalog和企業級Hadoop266
12.1　HCataolg和企業級數據倉庫用戶266
12.2　HCatalog技術背景簡介 267
12.2.1　HCatalog命令行接口269
12.2.2　WebHCat269
12.2.3　HCatalog的MapReduce接口270
12.2.4　HCatalog的Pig接口273
12.2.5　HCatalog通知接口274
12.3　HCatalog的安全和認證機製274
12.4　完整的解決方案275
12.5　本章小結275
第13章使用Hadoop分析日誌277
13.1　日誌文件分析應用277
13.1.1　網絡分析277
13.1.2　安全規範與法務278
13.1.3　監控和報警279
13.1.4　物聯網279
13.2　分析步驟280
13.2.1　載入280
13.2.2　提取280
13.2.3　可視化281
13.3　Apache Flume281
13.4　Netflix Suro283
13.5　雲解決方案285
13.6　本章小結285
第14章使用HBase構建實時係統286
14.1　HBase是什麼286
14.2　典型的HBase用例場景287
14.3　HBase數據模型288
14.3.1　HBase邏輯視圖和客戶端視圖288
14.3.2　HBase與RDBMS的區彆289
14.3.3　HBase錶290
14.3.4　HBase單元格290
14.3.5　HBase列簇290
14.4　HBase命令和API291
14.4.1　獲取命令列錶：幫助命令291
14.4.2　創建錶：create命令292
14.4.3　嚮錶中加入行：put命令293
14.4.4　從錶中檢索行：get命令293
14.4.5　讀取多行：scan命令293
14.4.6　統計錶中的行數：count命令293
14.4.7　刪除行：delete命令294
14.4.8　清空錶：truncate命令294
14.4.9　刪除錶：drop命令294
14.4.10　更換錶：alter命令294
14.5　HBase架構295
14.5.1　HBase組件295
14.5.2　HBase中的壓縮與分區302
14.5.3　壓縮303
14.6　HBase配置概覽304
14.7　HBase應用程序設計305
14.7.1　長錶vs寬錶vs窄錶305
14.7.2　行鍵設計306
14.8　使用Java API操作HBase307
14.8.1　一切都是字節307
14.8.2　創建HBase錶307
14.8.3　使用HBaseAdmin類管理HBase308
14.8.4　使用Java API訪問數據308
14.9　HBase與MapReduce集成312
14.9.1　使用MapReduce任務讀取HBase錶312
14.9.2　HBase和MapReduce集群315
14.10　本章小結316
第15章Hadoop與數據科學317
15.1　Hadoop中的數據科學方法318
15.2　Apache Hama318
15.2.1　整體同步並行計算模型318
15.2.2　Hama Hello World！319
15.2.3　濛特卡洛方法321
15.2.4　K-Means聚類324
15.3　Apache Spark327
15.3.1　彈性分布式數據集（RDD）327
15.3.2　Spark與濛特卡洛算法328
15.3.3　Spark與KMeans聚類330
15.4　RHadoop332
15.5　本章小結333
第16章Hadoop與雲計算334
16.1　經濟性334
16.1.1　自有集群335
16.1.2　基於雲平颱的集群335
16.1.3　彈性336
16.1.4　按需付費336
16.1.5　競價336
16.1.6　混閤集群336
16.2　後勤保障337
16.2.1　導入/導齣337
16.2.2　數據保存337
16.3　安全性337
16.4　雲端應用模型338
16.5　雲服務商339
16.5.1　亞馬遜網絡服務（AWS）339
16.5.2　榖歌雲平颱341
16.5.3　微軟Azure342
16.5.4　選擇雲服務商342
16.6　案例學習： AWS342
16.6.1　EMR343
16.6.2　EC2345
16.7　本章小結348
第17章構建YARN應用程序349
17.1　YARN：通用分布式係統349
17.2　YARN：快速瀏覽351
17.3　創建YARN應用程序353
17.4　DownloadService.java類354
17.5　Client.java類356
17.5.1　從客戶端啓動應用管理器的步驟356
17.5.2　創建YarnClient357
17.5.3　配置應用程序357
17.5.4　啓動應用管理器360
17.5.5　監控應用360
17.6　ApplicationMaster.java362
17.6.1　啓動工作任務的步驟363
17.6.2　初始化應用管理器協議和容器管理協議364
17.6.3　在資源管理器中注冊應用管理器364
17.6.4　配置容器參數364
17.6.5　嚮資源管理器請求容器364
17.6.6　在任務節點上啓動容器364
17.6.7　等待容器結束工作任務365
17.6.8　在資源管理器中注銷應用管理器365
17.7　運行應用管理器367
17.7.1　在非托管模式中啓動應用管理器367
17.7.2　在托管模式中啓動應用管理器367
17.8　本章小結367
附錄Ａ安裝Hadoop369
附錄B使用Maven和Eclipse378
附錄CApache Ambari383

精彩書摘

　　《深入理解Hadoop（原書第2版）》：
　　如果用戶Ahmed提交瞭另外一個作業，運營組占用的集群資源就可以平分（50%資源分配給Joe，50%資源分配給Ahmed）給用戶Joe和用戶Ahmed。如果由於其他原因Ahmed僅需使用30%的資源，那麼Joe就可以使用70%的資源瞭。需要注意的是不需要殺掉任何任務來為Ahmed的作業讓齣資源。通常，在Hadoop集群中運行的作業由幾個任務組成，這幾個任務都是由調度器來負責調度的。當Joe的任務執行完畢，Joe的新任務不會被調度執行，除非用戶Joe的資源利用率低於前文中的限製。
　　繼續前麵的過程，最後所有的5個用戶都提交自己的作業，每個用戶可占用的集群資源量為該組可使用的所有資源量的20%。當任何一個用戶的作業執行完畢之後，剩餘的集群資源就會分配給未執行完作業的用戶。
　　如果有第六個用戶提交瞭自己的作業，集群已經沒有資源可供劃分使用瞭。計算能力調度器會首先嘗試完成那五個用戶提交的作業。隻有當這些作業中某一個作業完成之後，集群資源纔會分配給第六個用戶提交的作業。計算能力調度器的這個功能可以防止當有大量用戶使用集群資源時，集群資源被過度地分配。
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前言/序言

　　已經進入Apache社區發展五年多瞭，使用Hadoop係統進行開發的工作仍然富於挑戰但收獲豐厚。本書第1版在若乾年前就已經齣版瞭，在這期間，Hadoop係統已經被越來越多的企業使用，自身也得到瞭飛速發展。Hadoop2.0基於YARN框架做瞭全新升級，重寫瞭Hadoop係統的底層平颱。本書從Hadoop使用者的角度齣發講解Hadoop的實現原理，濃縮瞭Hadoop軟件係統的精華。作為作者，我們希望可以深入到源代碼級彆來理解Hadoop的運行原理及其背後的設計目標，渴望與你分享Hadoop帶給我們的啓迪。通過本書，你不僅能夠深入學習Hadoop係統，還可以對Java語言在大數據處理過程中的運用有更深入的認識。　　本書總體上介紹瞭大數據的範疇概念，然後對Hadoop進行瞭詳細講解。因為如果對大數據沒有一個總體上的認知，是不可能真正理解Hadoop係統的。本書的讀者對象具備中級Java開發能力的Hadoop開發人員。本書可以讓你成為企業中的Hadoop專傢。通過本書的學習，你可以獲得大量實用技巧，這些技巧都是我們在從事基於Hadoop的分布式數據處理係統實踐過程中總結齣來的。　　本書循序漸進地講解瞭大量的實例，會幫助你從Hadoop集群初級使用者成長為能勝任運行任何復雜應用程序的專傢。下麵是本書的一個內容綱要：　　第1章，講解大數據係統的作用，介紹各種各樣的大數據係統。　　第2章，高屋建瓴地介紹Hadoop2.0和YARN，講解Hadoop平颱的關鍵概念。　　第3章，開始Hadoop學習，構建你的第一個MapReduce程序。　　第4章，講解Hadoop平颱管理的關鍵概念要素。　　第5章、第6章和第7章是本書的重點，深入分析講解瞭MapReduce框架。你將會學習MapReduce框架所有知識點。我們以當前廣泛使用的語言SQL作為對照，來學習理解MapReduce框架的使用。利用MapReduce框架來實現SQL語言中SELECT、WHERE、GROUP BY和JOIN這些關鍵字的功能。Hadoop係統一個常用用途就是來做數據ETL。這幾章會讓你掌握如何使用MapReduce框架支持通用的數據處理功能。我們不僅僅學習MapReduce框架的API，還會學習MapReduce框架中更復雜的概念及其設計理念。　　第8章，介紹一種測試框架，這種測試框架支持MapReduce程序的單元測試和集成測試。　　第9章，講解Hadoop框架的監控和日誌。　　第10章，講解Hive框架，這是一個基於MapReduce的數據倉庫框架。　　第11章，講解Pig和Crunch框架。這些框架可以幫助使用者在Hadoop平颱上構建數據處理管道。　　第12章，講解HCatalog框架。該框架幫助企業用戶可以像訪問數據庫中的數據錶一樣，來訪問存放在Hadoop文件係統上的海量數據。　　第13章，講解如何使用Hadoop來分析處理日誌流。　　第14章，介紹HBase，這是一個基於Hadoop係統的NoSQL數據庫。你會學習許多HBase用法範例。　　第15章，對數據科學做簡要介紹。介紹瞭MapReduce框架在數學科學上的局限和不足之處。同時引入介紹新的框架，比如Spark、Hama，這些框架突破瞭MapReduce框架中的某些局限。　　第16章，簡要介紹瞭Hadoop係統在雲計算中的應用。講解如何在一個真實的生産環境中的Hadoop集群上工作。　　第17章，粗略地介紹Hadoop2.0的一個關鍵附加功能：在Hadoop上開發一個自己的類似於MapReduce框架的分布式數據處理框架。講解瞭如何基於Hadoop2.0開發一個簡單的分布式下載服務。　　緻謝Hadoop在過去的10年發展過程中，有許多廠商和獨立開發者為之貢獻代碼。Hadoop係統中也使用瞭大量的開源函數庫。我們要感謝為Hadoop係統貢獻源碼的所有開源作者所付齣的辛勤勞動。我們也要感謝那些在論壇上迴答瞭Hadoop係統相關問題的博客作者及專傢學者。他們的積極參與，使得Hadoop這樣復雜的係統變得易於使用並成為應用主流。　　我們還想感謝Apress的全體員工，他們的努力付齣使得本書內容清晰易讀。　　我們*後要感謝我們的傢庭、朋友及同事，本書在編寫過程中得到他們的一貫支持。

Hadoop：構建和管理大規模分布式數據處理係統的藝術 在當今數據爆炸式增長的時代，如何有效地處理和分析海量數據已經成為企業和組織麵臨的嚴峻挑戰。傳統的數據處理方案在麵對PB級彆的數據時，往往顯得力不從心，性能瓶頸、成本高昂、擴展性差等問題層齣不窮。正是在這樣的背景下，Hadoop應運而生，它不僅是一種技術，更是一種處理海量數據的哲學和方法論，為構建和管理大規模分布式數據處理係統提供瞭強大的解決方案。 Hadoop的核心價值：分布式存儲與並行計算 Hadoop的強大之處在於其兩大核心組件：Hadoop分布式文件係統（HDFS）和MapReduce。HDFS的設計理念是將超大規模文件分割成塊，並將這些塊分布式地存儲在集群中的多颱機器上。這種分布式存儲方式帶來瞭無與倫比的可擴展性和容錯性。即使某颱機器發生故障，數據也不會丟失，因為HDFS會自動將數據塊復製到其他健康的節點上。這種“數據本地性”的原則，也為後續的計算帶來瞭極大的效率提升。 而MapReduce則是一種分布式並行計算模型，它將復雜的計算任務分解成兩個階段：Map（映射）和Reduce（歸約）。Map階段負責將原始數據轉換成鍵值對（key-value pair），而Reduce階段則將具有相同鍵的鍵值對進行聚閤和計算。這種將計算“推”到數據所在位置的思想，極大地減少瞭網絡傳輸的開銷，顯著提高瞭數據處理的速度。 HDFS：為海量數據提供堅實的存儲基石 HDFS並非簡單的文件存儲，而是一個精心設計的分布式文件係統，其核心目標是為海量數據提供高吞吐量、高可用性和大規模擴展性。 NameNode與DataNode的協同工作： HDFS的架構由一個NameNode和多個DataNode組成。NameNode是整個文件係統的“大腦”，它負責管理所有的文件和目錄的元數據（metadata），例如文件名、目錄結構、文件塊的映射關係等。NameNode不存儲實際的數據，而是存儲這些管理信息。而DataNode則是實際存儲數據塊的節點。每一個文件在HDFS中都被分割成固定大小的數據塊（通常為128MB或256MB），這些數據塊會被復製到多個DataNode上，以保證數據的容錯性。當客戶端需要讀寫文件時，首先與NameNode交互，獲取文件的元數據和數據塊的位置信息，然後直接與相應的DataNode進行數據傳輸。 數據塊復製與容錯機製： HDFS通過數據塊復製來保證數據的可用性。默認情況下，每一個數據塊都會被復製成三個副本，分布在不同的DataNode上。當某個DataNode發生故障時，NameNode會檢測到該節點不可用，並自動啓動數據塊的重新復製過程，從其他健康的副本中選擇一個，復製到新的DataNode上，以維持數據副本的數量。這種冗餘備份機製使得HDFS能夠容忍節點故障，保證數據不會丟失。 高吞吐量與順序讀寫優化： HDFS的設計更側重於大數據量的順序讀寫，而不是小文件的隨機讀寫。這意味著它非常適閤處理大型日誌文件、多媒體數據等。通過優化數據塊的讀取和寫入方式，HDFS能夠提供非常高的吞吐量，滿足大數據分析場景的需求。 容量的彈性擴展： HDFS具備極強的水平擴展能力。當集群中的存儲容量不足時，隻需添加更多的DataNode，HDFS就能夠無縫地接納新的存儲資源，並自動地將數據塊分布到新的節點上。這種彈性擴展能力是Hadoop能夠處理TB甚至PB級彆數據的關鍵。 MapReduce：驅動海量數據並行分析的引擎 MapReduce作為Hadoop的核心計算框架，它將復雜的數據處理任務分解成一係列簡單、可並行執行的步驟，從而實現對海量數據的快速分析。 Map階段：數據的預處理與轉換： Map任務的輸入是一係列的鍵值對，通常來自HDFS中的數據塊。Map函數的任務是將這些輸入鍵值對轉換成一係列中間的鍵值對。這個過程可以理解為對原始數據的過濾、轉換、提取關鍵信息等操作。例如，在統計詞頻的場景中，Map函數可以將每一行文本分解成單詞，並為每個單詞生成一個鍵值對（單詞，1）。 Shuffle與Sort：中間結果的整理： 在Map任務完成後，MapReduce框架會自動進行Shuffle（洗牌）和Sort（排序）過程。Shuffle階段會將屬於同一個中間鍵的所有值收集起來，並發送到同一個Reduce任務。Sort階段則會對這些收集到的值進行排序，為Reduce任務的進一步處理做好準備。 Reduce階段：聚閤與最終計算： Reduce任務的輸入是中間鍵以及與該鍵關聯的所有值。Reduce函數的任務是對這些值進行聚閤計算，産生最終的輸齣鍵值對。在統計詞頻的例子中，Reduce函數會接收到一個單詞以及所有與該單詞關聯的“1”的列錶，然後將這些“1”纍加起來，得到該單詞的總齣現次數，最終輸齣（單詞，總次數）。 容錯性與任務調度： MapReduce框架也具備良好的容錯性。如果某個Map或Reduce任務在執行過程中失敗，框架會自動重新調度該任務到另一個節點上執行，確保計算任務的順利完成。同時，MapReduce的作業調度器（JobTracker）負責協調和管理整個作業的執行流程，包括任務的分配、進度跟蹤和失敗處理。 Hadoop生態係統的構建：為數據處理提供全方位支持 Hadoop的強大之處並不僅限於HDFS和MapReduce，更在於其不斷發展壯大的生態係統。這些圍繞Hadoop構建的組件，共同協作，為企業提供瞭從數據采集、存儲、處理、分析到可視化的全流程解決方案。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 隨著Hadoop的發展，MapReduce不再是唯一的計算框架。YARN作為Hadoop 2.x版本的核心組件，成為一個通用的集群資源管理器。它負責管理集群中的計算資源（CPU、內存等），並將這些資源分配給運行在集群上的各種應用程序，例如MapReduce、Spark、Storm等。YARN的齣現，極大地提升瞭Hadoop集群的靈活性和多功能性。 Spark：高性能的內存計算引擎： Apache Spark 是一個快速、通用的大規模數據處理引擎。與MapReduce不同，Spark可以將中間數據保存在內存中，避免瞭大量的磁盤I/O操作，從而大大提高瞭計算速度。Spark可以獨立運行，也可以與Hadoop YARN集成，作為Hadoop生態係統中重要的計算框架。 Hive：簡化SQL數據查詢： Apache Hive 是一個基於Hadoop的數據倉庫工具，它提供瞭一種類似SQL的查詢語言（HiveQL），允許用戶通過熟悉的SQL語法來查詢存儲在HDFS上的數據。Hive會將HiveQL語句翻譯成MapReduce或Spark作業，從而讓不熟悉Java編程的分析師也能輕鬆地進行大數據分析。 HBase：分布式NoSQL數據庫： Apache HBase 是一個運行在HDFS之上的分布式、列式存儲數據庫。它提供瞭一個隨機、實時地讀寫大數據集的接口，非常適閤需要低延遲訪問的場景，例如在綫業務、實時監控等。 ZooKeeper：分布式協調服務： Apache ZooKeeper 是一個分布式協調服務，它為分布式應用程序提供瞭一緻性、可靠性和高可用性的服務。在Hadoop集群中，ZooKeeper常被用於實現NameNode的高可用性、管理Leader選舉等關鍵任務。 Flume和Sqoop：數據采集的利器： Apache Flume 是一個分布式、可靠的、靈活的數據收集係統，它能夠有效地收集、聚閤和移動大量的日誌數據。Apache Sqoop則是一個用於在Hadoop和關係型數據庫之間傳輸數據的工具，能夠方便地將關係型數據庫中的數據導入Hadoop，或者將Hadoop處理的結果導齣到關係型數據庫。 Hadoop的應用場景：賦能各行各業的數據價值 Hadoop憑藉其強大的分布式處理能力和豐富生態係統，已經在各個行業得到瞭廣泛的應用，幫助企業釋放數據的巨大價值。 互聯網行業： 搜索引擎、社交網絡、廣告平颱等，利用Hadoop進行用戶行為分析、內容推薦、廣告精準投放、日誌分析等，優化用戶體驗，提升商業效率。 金融行業： 風險評估、反欺詐、交易監控、客戶畫像構建等，通過分析海量交易數據和客戶信息，提高決策的準確性和效率。 電信行業： 呼叫記錄分析、網絡流量監控、用戶行為分析、精準營銷等，優化網絡性能，提升客戶滿意度。 零售行業： 銷售數據分析、庫存管理、客戶購買行為分析、個性化推薦等，提升運營效率，增加銷售額。 醫療健康： 電子病曆分析、疾病預測、基因組學研究、藥物研發等，推動醫療科學的進步。 製造業： 生産過程監控、設備故障預測、供應鏈優化等，提高生産效率，降低成本。 總結：開啓智能數據時代的大門 Hadoop已經不僅僅是一個技術工具，它更是一種理念，一種將數據視為企業核心資産，並通過分布式技術充分挖掘其價值的戰略思維。通過理解Hadoop的架構原理、核心組件的工作機製以及其不斷演進的生態係統，我們能夠更好地構建、管理和利用大規模分布式數據處理係統，從而在激烈的市場競爭中占據優勢，迎接智能數據時代的到來。掌握Hadoop，就是掌握瞭在大數據浪潮中乘風破浪的強大動力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對分布式係統背後的復雜性感到好奇，而大數據處理離不開強大的分布式框架。《深入理解Hadoop（原書第2版）》這本書，給瞭我一次深入探索的機會。它不僅僅停留在錶麵的技術介紹，而是挖掘瞭 Hadoop 體係結構的設計哲學和核心思想。對於 HDFS 的設計，書中深入剖析瞭其在數據一緻性、可用性和分區容錯性（CAP理論）方麵的權衡。我瞭解到，HDFS 為瞭保證高可用性，引入瞭 Secondary Namenode（雖然在新版本中其角色有所演變，但理解其曆史作用有助於理解整體架構的演進），以及 Namenode 的高可用方案。在 MapReduce 的執行流程中，書中詳細解釋瞭 Shuffle 和 Sort 過程，以及這些過程是如何影響 MapReduce 作業性能的。更重要的是，它引導我去思考，在設計分布式係統時，需要考慮哪些關鍵因素，如何權衡各種設計決策。這本書的深度，讓我對分布式計算有瞭更宏觀的認識，也為我學習其他分布式技術打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

在實際工作中，我們經常需要處理海量數據，並且對處理效率有著很高的要求。《深入理解Hadoop（原書第2版）》這本書，為我提供瞭許多實用的技巧和最佳實踐。書中關於 MapReduce 編程的章節，不僅講解瞭基礎的 API，還深入探討瞭如何優化 MapReduce 作業的性能，例如通過調整 `mapred.job.tracker` 的參數，優化 `io.sort.mb` 和 `io.sort.spill.percent` 等配置。對於 YARN 的資源管理，書中也提供瞭很多關於如何配置 `capacity-scheduler.xml` 和 `fair-scheduler.xml` 來實現公平調度和容量調度的建議。這些內容，都直接關係到我們在生産環境中能否高效地運行 Hadoop 作業。此外，書中還涵蓋瞭 Hadoop 集群的安裝、配置和監控，以及一些常見問題的故障排除指南，這些都是我們在實際運維中會遇到的關鍵問題。總而言之，這本書是一本真正能夠指導實踐、解決實際問題的寶典。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，在數據處理領域，Hadoop都扮演著舉足輕重的角色，但對其核心機製的深入理解，卻往往讓不少開發者感到睏惑。這本書，《深入理解Hadoop（原書第2版）》，正是為填補這一鴻溝而生。它不僅僅是羅列Hadoop的API或提供簡單的操作指南，而是深入到Hadoop的每一個組件——HDFS、MapReduce、YARN——的內部工作原理。讀完第一部分，我纔真正明白，HDFS為何能實現高吞吐量和容錯性，它的 Namenode 和 Datanode 之間是如何協作的，以及數據又是如何以塊（block）的形式被分割、存儲和復製的。對於 MapReduce 編程模型，書中更是剖析得淋灕盡緻，從 InputFormat 的數據讀取，到 Mapper 和 Reducer 的具體邏輯，再到 Combiner 和 Partitioner 的優化作用，以及最後 OutputFormat 的結果輸齣，每個環節都講解得條理清晰，配閤著大量的代碼示例和圖示，即使是復雜的分布式計算流程，也變得直觀易懂。它教會我如何根據實際業務場景，設計齣高效的 MapReduce 作業，而不僅僅是套用模闆。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術充滿熱情的人，我一直在關注大數據領域的發展。《深入理解Hadoop（原書第2版）》這本書，以其詳實的內容和深刻的洞察力，吸引瞭我。它不僅僅是介紹 Hadoop 的各個組件，而是將它們置於一個更廣闊的生態係統中來考察。書中詳細介紹瞭 Hadoop 生態係統中其他重要組件，如 Hive、HBase、Spark 等，並闡述瞭它們與 Hadoop 核心組件的集成方式。例如，它解釋瞭 Hive 如何將 SQL 查詢轉換為 MapReduce 作業，HBase 如何構建在 HDFS 之上實現實時數據訪問，以及 Spark 如何利用 YARN 進行資源管理和作業調度。這讓我看到瞭一個完整的大數據處理解決方案是如何構建起來的，以及 Hadoop 在其中扮演的角色。這種“全景式”的介紹，讓我能夠更全麵地理解大數據技術的發展脈絡，以及它們之間的相互關係。

評分☆☆☆☆☆

在處理大數據時，性能的瓶頸常常令人頭疼。這本書，《深入理解Hadoop（原書第2版）》，對於解決這類問題提供瞭寶貴的視角。它不僅僅是介紹Hadoop的組件，更側重於分析這些組件在實際運行中的性能錶現，以及如何通過調整參數來優化。特彆是關於 YARN 的部分，它詳細闡述瞭 YARN 如何成為 Hadoop 集群的資源管理器，ApplicationMaster 和 NodeManager 的職責，以及調度器（如 FIFO, Capacity Scheduler, Fair Scheduler）的工作機製。理解 YARN 的調度策略，對於我們閤理分配集群資源，提高整體處理能力至關重要。書中還探討瞭 YARN 在容器化技術（如 Docker）方麵的集成，這為構建更靈活、更具彈性的數據處理平颱鋪平瞭道路。除此之外，作者還分享瞭許多在實際部署和調優過程中遇到的常見問題和解決方案，這些經驗性的總結，對於我們這些在生産環境中摸爬滾打的開發者來說，簡直是“救命稻草”。它讓我不再僅僅是“使用”Hadoop，而是能夠“駕馭”Hadoop。

評分☆☆☆☆☆

跟另一本紅皮書並成為南北雙俠，必備的書，雖然是印度阿三寫的，雖然封麵很低級

評分☆☆☆☆☆

一本很不錯的書！

評分☆☆☆☆☆

撕開那層膜有黑點，汙漬

評分☆☆☆☆☆

送貨速度慢瞭點，不過雙十一可以理解

評分☆☆☆☆☆

翻譯太差，幾乎每頁都有錯誤，將就著看吧

評分☆☆☆☆☆

618促銷買的，劃算，還沒有抽時間看

評分☆☆☆☆☆

還可以。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

感覺還可以，還是挺好的。