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黄东军 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据分析
• 大数据技术
• 实战
• 指南
• 云计算
• 分布式存储
• 数据处理
• Java

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121318214

版次：1

商品编码：12218376

包装：平装

丛书名： 大数据科学与应用丛书

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：380

字数：526000

正文语种：中文

内容简介

　　

　　大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、发展及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就的部分销售数据应用大数据进行处理分析。

作者简介

黄东军，男，教授，博士，博士生导师。毕业于中南大学计算机应用技术，先工作于中南大学信息科学与工程学院。中国计算机学会高级会员，教育部计算机科学与技术专业教学指导委员会"物联网工程专业教学研究专家组”成员。

目录

目 录
第一篇 大数据的基本概念和技术
第1章 绪论 3
1．1 时代背景 3
1．1．1 全球大数据浪潮 3
1．1．2 我国的大数据国家战略 5
1．2 大数据的概念 7
1．2．1 概念 7
1．2．2 特征 8
1．3 技术支撑体系 9
1．3．1 概览 9
1．3．2 大数据采集层 9
1．3．3 大数据存储层 10
1．3．4 大数据分析（处理与服务）层 11
1．3．5 大数据应用层 11
1．3．6 垂直视图 13
1．4 大数据人才及其能力要求 14
1．4．1 首席数据官 14
1．4．2 数据科学家（数据分析师） 15
1．4．3 大数据开发工程师 16
1．4．4 大数据运维工程师 17
1．5 本章小结 17
第2章 Hadoop大数据关键技术 19
2．1 Hadoop生态系统 19
2．1．1 架构的基本理论 19
2．1．2 主要组件及其关系 21
2．2 数据采集 24
2．2．1 结构化数据采集工具 24
2．2．2 日志文件采集工具与技术 25
2．3 大数据存储技术 29
2．3．1 相关概念 29
2．3．2 分布式文件存储系统 34
2．3．3 数据库与数据仓库 38
2．4 分布式计算框架 43
2．4．1 离线计算框架 43
2．4．2 实时流计算平台 50
2．5 数据分析平台与工具 57
2．5．1 面向大数据的数据挖掘与分析工具 57
2．5．2 机器学习 61
2．6 本章小结 66
第二篇 Hadoop大数据平台搭建与基本应用
第3章 Linux操作系统与集群搭建 69
3．1 Linux操作系统 69
3．1．1 概述 69
3．1．2 特点 70
3．1．3 Linux的组成 72
3．2 Linux安装与集群搭建 75
3．2．1 安装VMware Workstation 75
3．2．2 在VMware上安装Linux（CentOS7） 79
3．3 集群的配置 91
3．3．1 设置主机名 91
3．3．2 网络设置 93
3．3．3 关闭防火墙 98
3．3．4 安装JDK 99
3．3．5 免密钥登录配置 102
3．4 Linux基本命令 105
3．5 本章小结 112
第4章 HDFS安装与基本应用 113
4．1 HDFS概述 113
4．1．1 特点 113
4．1．2 主要组件与架构 114
4．2 HDFS架构分析 114
4．2．1 数据块 114
4．2．2 NameNode 115
4．2．3 DataNode 116
4．2．4 SecondaryNameNode 117
4．2．5 数据备份 117
4．2．6 通信协议 118
4．2．7 可靠性保证 118
4．3 文件操作过程分析 119
4．3．1 读文件 119
4．3．2 写文件 120
4．3．3 删除文件 122
4．4 Hadoop HDFS安装与配置 122
4．4．1 解压Hadoop安装包 122
4．4．2 配置Hadoop环境变量 123
4．4．3 配置Yarn环境变量 124
4．4．4 配置核心组件文件 125
4．4．5 配置文件系统 125
4．4．6 配置yarn-site．xml文件 126
4．4．7 配置MapReduce计算框架文件 128
4．4．8 配置Master的slaves文件 129
4．4．9 复制Master上的Hadoop到Slave节点 129
4．5 Hadoop集群的启动 130
4．5．1 配置操作系统环境变量 130
4．5．2 创建Hadoop数据目录 131
4．5．3 格式化文件系统 132
4．5．4 启动和关闭Hadoop 133
4．5．5 验证Hadoop是否启动成功 133
4．6 Hadoop集群的基本应用 136
4．6．1 HDFS基本命令 136
4．6．2 在Hadoop集群中运行程序 139
4．7 本章小结 141
第5章 MapReduce与Yarn 143
5．1 MapReduce程序的概念 143
5．1．1 基本编程模型 143
5．1．2 计算过程分析 144
5．2 深入理解Yarn 147
5．2．1 Yarn的基本架构 147
5．2．2 Yarn的工作流程 151
5．3 在Linux平台安装Eclipse 152
5．3．1 Eclipse简介 153
5．3．2 安装并启动Eclipse 154
5．4 开发MapReduce程序的基本方法 155
5．4．1 为Eclipse安装Hadoop插件 156
5．4．2 WordCount：第一个MapReduce程序 160
5．5 本章小结 175
第6章 Hive和HBase的安装与应用 177
6．1 在CentOS7下安装MySQL 177
6．1．1 下载或复制MySQL安装包 177
6．1．2 执行安装命令 178
6．1．3 启动MySQL 179
6．1．4 登录MySQL 179
6．1．5 使用MySQL 181
6．1．6 问题与解决办法 182
6．2 Hive安装与应用 183
6．2．1 下载并解压Hive安装包 183
6．2．2 配置Hive 184
6．2．3 启动并验证Hive 187
6．2．4 Hive的基本应用 189
6．3 ZooKeeper集群安装 190
6．3．1 ZooKeeper简介 190
6．3．2 安装ZooKeeper 191
6．3．3 配置ZooKeeper 191
6．3．4 启动和测试 193
6．4 HBase的安装与应用 195
6．4．1 解压并安装HBase 195
6．4．2 配置HBase 196
6．4．3 启动并验证HBase 199
6．4．4 HBase的基本应用 200
6．4．5 应用HBase中常见问题及其解决办法 203
6．5 本章小结 204
第7章 Sqoop和Kafka的安装与应用 205
7．1 安装部署Sqoop 205
7．1．1 下载或复制Sqoop安装包 205
7．1．2 解压并安装Sqoop 206
7．1．3 配置Sqoop 206
7．1．4 启动并验证Sqoop 208
7．1．5 测试Sqoop与MySQL的连接 209
7．2 安装部署Kafka集群 211
7．2．1 下载或复制Kafka安装包 211
7．2．2 解压缩Kafka安装包 211
7．2．3 配置Kafka集群 211
7．2．4 Kafka的初步应用 213
7．3 本章小结 218
第8章 Spark集群安装与开发环境配置 219
8．1 深入理解Spark 219
8．1．1 Spark系统架构 219
8．1．2 关键概念 221
8．2 安装与配置Scala 224
8．2．1 下载Scala安装包 225
8．2．2 安装Scala 225
8．2．3 启动并应用Scala 226
8．3 Spark集群的安装与配置 226
8．3．1 安装模式 226
8．3．2 Spark的安装 227
8．3．3 启动并验证Spark 230
8．3．4 几点说明 234
8．4 开发环境安装与配置 236
8．4．1 IDEA简介 236
8．4．2 IDEA的安装 236
8．4．3 IDEA的配置 238
8．5 本章小结 243
第9章 Spark应用基础 245
9．1 Spark程序的运行模式 245
9．1．1 Spark on Yarn-cluster 245
9．1．2 Spark on Yarn-client 246
9．2 Spark应用设计 247
9．2．1 分布式估算圆周率 248
9．2．2 基于Spark MLlib的贷款风险预测 265
9．3 本章小结 285
第三篇 数据处理与项目开发术
第10章 交互式数据处理 289
10．1 数据预处理 289
10．1．1 查看数据 289
10．1．2 数据扩展 291
10．1．3 数据过滤 292
10．1．4 数据上传 293
10．2 创建数据仓库 294
10．2．1 创建Hive数据仓库的基本命令 294
10．2．2 创建Hive分区表 296
10．3 数据分析 299
10．3．1 基本统计 299
10．3．2 用户行为分析 301
10．3．3 实时数据 303
10．4 本章小结 304
第11章 协同过滤推荐系统 305
11．1 推荐算法概述 305
11．1．1 基于人口统计学的推荐 305
11．1．2 基于内容的推荐 306
11．1．3 协同过滤推荐 307
11．2 协同过滤推荐算法分析 308
11．2．1 基于用户的协同过滤推荐 308
11．2．2 基于物品的协同过滤推荐 310
11．3 Spark MLlib推荐算法应用 312
11．3．1 ALS算法原理 312
11．3．2 ALS的应用设计 315
11．4 本章小结 329
第12章 销售数据分析系统 331
12．1 数据采集 331
12．1．1 在Windows下安装JDK 331
12．1．2 在Windows下安装Eclipse 334
12．1．3 将WebCollector项目导入Eclipse 335
12．1．4 在Windows下安装MySQL 336
12．1．5 连接JDBC 339
12．1．6 运行爬虫程序 340
12．2 在HBase集群上准备数据 342
12．2．1 将数据导入到MySQL 342
12．2．2 将MySQL表中的数据导入到HBase表中 344
12．3 安装Phoenix中间件 347
12．3．1 Phoenix架构 347
12．3．2 解压安装Phoenix 348
12．3．3 Phoenix环境配置 349
12．3．4 使用Phoenix 350
12．4 基于Web的前端开发 353
12．4．1 将Web前端项目导入Eclipse 353
12．4．2 安装Tomcat 355
12．4．3 在Eclipse中配置Tomcat 355
12．4．4 在Web浏览器中查看执行结果 359
12．5 本章小结 361

前言/序言

前 言

本书内容

本书分为三篇，共有12章。

（1）第一篇 大数据的基本概念和技术

第1章 绪论，描述大数据的时代背景与国家大数据战略，探讨大数据的概念和特性，重点阐述大数据支撑体系，包括数据采集、存储、分布式计算和应用，并讨论大数据人才特点与能力要求。

第2章 Hadoop大数据关键技术，详细介绍大数据系统涉及的主流技术，主要包括数据采集与生成、数据分布式存储、分布式计算框架、数据分析与挖掘等方面的技术和工具。

（2）第二篇 Hadoop大数据平台搭建与基本应用

第3章 Linux操作系统与集群搭建，介绍Linux集群的安装、Java开发包JDK的安装，以及集群的配置方法。

第4章 HDFS安装与基本应用，介绍Hadoop HDFS的架构、工作原理，以及Hadoop安装、配置、启动和程序的运行。

第5章 MapReduce与YARN，介绍MapReduce的工作原理，描述MapReduceV2（也就是YARN）的架构和执行流程。本章重点介绍如何设计MapReduce程序，给出了在Eclipse中实现Java语言MapReduce程序的具体过程。

第6章 Hive和HBase的安装与应用，主要介绍Hive和HBase的安装配置和应用方法，同时也介绍MySQL和ZooKeeper的安装与应用。

第7章 Sqoop和Kafka，介绍Sqoop和Kafka组件的安装及其基本应用方法。

第8章 Spark集群安装与开发环境配置，介绍Spark架构及其工作原理，详细介绍Spark开发环境的安装与配置，包括热门的IntelliJ IDEA集成开发环境的安装与基本应用。

第9章 Spark应用基础，介绍Spark程序的运行模式和应用设计方法，通过编写计算圆周率Pi、基于随机森林模型的贷款风险预测Scala程序，展示了在集成开发环境IDEA中编写Spark程序的流程。

（3）第三篇 大数据处理与项目开发

第10章 交互式数据处理，介绍如何利用Hive进行大数据处理和分析。Hive是建立在Hadoop MapReduce基础上的数据仓库工具，用户借助SQL语句，可完成很多处理和分析，因此，对实际工作者有很大帮助。

第11章 协同过滤推荐系统，介绍推荐算法的基本概念和应用，展示基于Spark的机器学库MLlib实现的协同推荐应用。

第12章 销售数据分析系统，通过一个完整的销售数据分析系统设计，展示如何利用Hadoop的各种组件开发实际的大数据应用系统。本章运用到的组件包括HDFS、MySQL、Eclipse、Phoenix、HBase、WebCollector、Sevlet、Tomcat等，所展示的数据和应用均来自真实场景，对读者有较高参考价值。

本书特点

把原理、架构、运行流程分析与实际应用融合起来介绍，融合性阐述框架优于单纯的原理分析，因为原理最终要付诸应用。

本书高度重视实践能力的培养，对系统安装、配置和应用过程给出了十分详细的描述，所有实验都是基于实际完成的操作介绍的，并配有现场截图，为读者展示了真实、详尽、可重现的场景，十分方便读者自学和钻研。

与很多大数据技术书籍不同，本书突出了数据处理本身，深入介绍了如何运用技术进行实际的数据分析，所采用的数据样本来自生产一线，所展示的项目具有实用的参考价值，读者掌握这些技术之后，就可以开始进行项目开发了。

本书的读者群

本书十分适合初学者入门和进阶。

本书也可供那些已经学习过Hadoop组件技术，但希望全面、系统地理解并掌握实际应用的读者参考。

本书对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值，书中所描述的Hadoop组件应用中遇到的各种问题及其解决办法，十分实用。

本书特别适合自学，读者完全可以利用本书给出的资源和示例，一步一步地完成各项操作和应用，体验一种登堂入室的成就感。

致谢

感谢大数据时代，感谢开源社区，感谢Apache基金会，感谢Google，感谢所有关心和热爱大数据的人们！

作者在创作本书中借鉴了中科普开（北京）科技公司的部分培训资源，在此谨表示衷心的感谢。特别感谢中南大学郑瑾副教授，本书的部分内容使用了她编撰的书稿。由衷地感谢王建新教授、李建彬教授、张祖平教授，他们耐心地审阅了本书，提出了中肯的意见和建议。非常感谢电子工业出版社田宏峰编辑，他细心专业的工作方式，给作者留下深刻印象，并为本书的高质量印装提供了保障。

由于作者水平有限，本书的错误和疏漏在所难免，恳请广大读者提出宝贵意见和建议。联系邮箱：djhuang@csu.edu.cn。

作 者

2017年5月于长沙

《数据洪流中的探险者：大数据技术实战精要》 在这个信息爆炸的时代，数据如同奔腾不息的洪流，以前所未有的速度涌现、积聚。传统的数据处理方式早已难以驾驭这股力量，一批批新兴的技术应运而生，它们不仅改变了我们认知和利用数据的方式，更驱动着各行各业的深刻变革。本书正是为你而来，旨在揭开大数据技术神秘的面纱，带你深入探索其核心原理，掌握实操技巧，让你成为驾驭数据洪流的自信探险者。 为何而读？—— 拥抱数据时代的必然选择 我们正处在一个被数据重塑的时代。从电商的个性化推荐，到金融的风控模型，从社交媒体的情感分析，到科学研究的模式发现，大数据技术的身影无处不在。理解并掌握大数据技术，已经不再是少数技术专家的专属技能，而是每一个希望在数据驱动的未来中占有一席之地的从业者，甚至是每个关注技术发展趋势的个人的必备素养。 本书将为你解答一系列核心问题： 什么是真正的大数据？ 摆脱概念的浮泛，深入理解大数据的“4V”特性（Volume、Velocity、Variety、Value），以及其背后蕴含的挑战与机遇。 为何需要新的技术栈？ 了解传统技术在处理海量、高速、多样化数据时的局限性，为何分布式计算、NoSQL数据库等新技术应运而生。 核心技术是如何运作的？ 深入剖析分布式文件系统、分布式计算框架、流式处理引擎等关键技术的底层原理，理解它们如何协同工作，高效处理海量数据。 如何将技术落地？ 提供一套行之有效的实战方法论，从数据采集、存储、处理、分析到可视化，指导你完成一个完整的大数据项目。 面向未来，趋势何在？ 探讨大数据在人工智能、机器学习、物联网等前沿领域的融合应用，展望数据技术发展的未来方向。 内容纵览：从理论到实践的深度之旅 本书的内容设计，力求在理论深度与实践可操作性之间取得最佳平衡，循序渐进地引导读者掌握大数据技术的精髓。 第一篇：理解大数据——基石与导引 第一章：数据洪流的时代召唤：认识大数据 我们将从历史的视角出发，回顾数据处理技术的演进，理解为何“大数据”的概念应运而生。 深入解析大数据的核心特征：规模庞大（Volume）、高速增长（Velocity）、种类繁多（Variety）、价值密度低（Value），并探讨这些特征带来的实际挑战，例如存储成本、处理效率、分析复杂度等。 介绍大数据技术的应用场景，涵盖商业智能、金融风控、精准营销、科学研究、公共服务等多个领域，让你直观感受大数据改变世界的强大力量。 引导读者建立对大数据技术的基本认知框架，为后续深入学习打下坚实基础。 第二章：传统数据处理的困境与革新 回顾关系型数据库（RDBMS）在处理结构化数据方面的成就，同时分析其在面对海量非结构化、半结构化数据时的性能瓶颈。 探讨ETL（Extract, Transform, Load）流程的局限性，尤其是在处理实时性要求高、数据源异构性强的大数据场景。 介绍分布式计算的基本思想：分而治之，以及其在突破单机处理能力限制方面的重要性。 为读者铺垫为何需要全新的技术架构来应对大数据时代的挑战。 第二篇：核心技术解析——构建数据处理的基石 第三章：分布式文件系统：数据存储的坚实基石 我们将聚焦于分布式文件系统的设计理念与实现方式，特别是分布式文件系统（DFS） 的概念。 深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 的架构，包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的角色与职责，以及它们如何协同工作保证数据的可靠存储与高可用性。 讲解HDFS的数据副本策略、块（Block）管理机制、文件读写流程，让你理解数据如何在集群中分散存储，以及如何高效地进行访问。 探讨HDFS的容错机制，包括数据节点失效、NameNode失效等情况下的应对策略，理解其稳定性保障。 还会提及其他分布式文件系统（如Amazon S3、Ceph等）的特性，拓宽读者的视野。 第四章：分布式计算框架：海量数据的并行处理 介绍分布式计算的两种主要模式：批处理（Batch Processing）与流处理（Stream Processing）。 批处理 方面，我们将深入讲解MapReduce 编程模型，分解其Map阶段和Reduce阶段的计算逻辑，以及Shuffle、Sort等关键过程。通过生动的例子，帮助读者理解如何将复杂的数据处理任务转化为MapReduce作业。 深入剖析YARN (Yet Another Resource Negotiator) 的架构，理解其作为集群资源管理者的角色，如何高效地调度和管理计算资源，支持MapReduce及其他计算框架的运行。 流处理 方面，我们将初步介绍流式计算的理念，为后续的流处理引擎打下基础。 分析MapReduce在某些场景下的性能瓶颈，为引出更高效的计算框架做铺垫。 第五章：内存计算与优化：加速数据处理的利器 介绍内存计算的优势，为何它能显著提升数据处理速度。 重点讲解Apache Spark 这一代表性的内存计算框架。从Spark Core的RDD（Resilient Distributed Datasets）概念入手，深入理解其弹性、容错性与分布式特性。 解析Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）调度器，以及它如何优化任务执行计划，减少磁盘I/O，实现高效的迭代计算。 介绍Spark Streaming，理解其微批处理（Micro-batching）的机制，如何实现近乎实时的数据处理。 探讨Spark SQL，了解其如何结合SQL查询与Spark的计算能力，简化结构化数据的分析。 第三篇：数据存储与管理——构建数据处理的脉络 第六章：NoSQL数据库：多样化数据存储的解决方案 介绍NoSQL（Not Only SQL）数据库的概念，以及其出现的背景，即为应对传统关系型数据库在处理大数据时的挑战。 详细阐述不同类型的NoSQL数据库： 键值存储 (Key-Value Stores)：如Redis、Amazon DynamoDB，理解其简单高效的存储模式。 列族存储 (Column-Family Stores)：如Apache HBase，深入分析其面向列的存储特性，以及如何高效存储稀疏数据。 文档数据库 (Document Databases)：如MongoDB，理解其灵活的文档结构，适合存储半结构化数据。 图数据库 (Graph Databases)：如Neo4j，介绍其用于表示实体间复杂关系的应用场景。 对比不同NoSQL数据库的优缺点，帮助读者根据具体业务需求选择合适的存储方案。 重点讲解Apache HBase 的架构与使用，包括ZooKeeper的集成、RegionServer、HMaster等组件，以及其与HDFS的结合。 第七章：数据仓库与数据湖：组织与管理海量数据的智慧 区分数据仓库（Data Warehouse）与数据湖（Data Lake）的概念、目标与适用场景。 数据仓库：介绍其结构化、面向主题、集成、非易失性的特点，以及在商业智能（BI）和报表分析中的作用。 数据湖：强调其存储原始数据、支持多样化数据格式、灵活分析的特点，是支持大数据探索性分析和机器学习的重要平台。 探讨构建现代数据平台时，数据仓库与数据湖如何协同工作，形成数据分层（Raw Zone, Curated Zone, Consumption Zone等）。 介绍用于构建数据湖的技术栈，例如Parquet、ORC等列式存储格式，以及Apache Hive、Presto/Trino等数据查询引擎。 第四篇：数据处理与分析——从数据中挖掘价值 第八章：数据预处理与ETL/ELT：清洗与整合的艺术 深入探讨大数据预处理的重要性，包括数据清洗（缺失值处理、异常值检测、重复数据去除）、数据转换（格式统一、编码转换）、数据集成（合并、匹配）等关键环节。 介绍ETL (Extract, Transform, Load) 流程在大数据场景下的挑战与演进。 重点讲解ELT (Extract, Load, Transform) 模式，尤其是在数据湖架构下的应用。 介绍数据处理工具，如Apache NiFi、Apache Sqoop等，以及它们在数据采集、传输和转换中的作用。 探讨如何设计高效、可扩展的数据管道（Data Pipelines）。 第九章：流式数据处理：实时洞察的引擎 系统介绍流式数据处理的架构与核心概念，例如事件（Event）、窗口（Window）、状态（State）等。 详细讲解Apache Kafka 作为分布式消息队列，如何实现高吞吐量、低延迟的数据流传输，以及其在构建流处理系统中的核心地位。 深入剖析Apache Flink，理解其作为新一代流处理框架的强大能力，包括事件时间处理、状态管理、Exactly-Once语义保证等。 介绍Apache Spark Streaming（及Structured Streaming）的流处理能力，以及如何与Spark的批处理能力融合。 探讨流式数据处理的应用场景，如实时监控、欺诈检测、物联网数据分析等。 第十章：数据挖掘与机器学习基础：智能分析的起点 介绍大数据分析的常见任务，如分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。 阐述机器学习在海量数据分析中的关键作用，以及为何大数据是机器学习发展的重要驱动力。 简单介绍一些经典的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means等。 介绍Apache Mahout、Spark MLlib等大数据机器学习库，以及如何利用它们在分布式环境下训练模型。 强调从数据中发现模式、洞察趋势、预测未来的重要性。 第五篇：可视化与应用——让数据说话 第十一章：数据可视化：传递洞察的语言 讲解数据可视化的重要性，如何将复杂的数据转化为易于理解的图表和仪表盘。 介绍不同类型的数据可视化图表（柱状图、折线图、散点图、饼图、地图等），以及它们适用的场景。 重点介绍大数据可视化工具，如Tableau、Power BI，以及开源工具如Apache Superset、Kibana（与Elasticsearch结合）等。 探讨如何设计富有信息量且美观的可视化报表，以有效地传达分析结果。 第十二章：大数据实践案例：理论付诸实践 本书将通过多个精心设计的实际案例，贯穿前面章节的技术知识。 例如： 电商用户行为分析：如何利用MapReduce或Spark处理用户点击流数据，进行个性化推荐模型的训练。 金融风险控制：如何利用流处理技术实时监控交易数据，识别异常交易。 社交媒体情感分析：如何采集社交媒体数据，利用NLP技术进行情感倾向分析。 物联网设备监控：如何利用Kafka、Flink处理海量传感器数据，进行实时设备状态监控与故障预警。 每个案例都会详细讲解其业务背景、技术选型、数据处理流程、关键实现细节及最终成果。 本书特点： 循序渐进，逻辑清晰：从基础概念到核心技术，再到实战应用，层层递进，适合不同阶段的读者。 理论与实践并重：深入浅出地讲解技术原理，并辅以丰富的实战指导和案例分析。 技术广度与深度兼具：覆盖大数据领域的核心技术栈，同时深入剖析关键技术的工作机制。 贴近实际应用：通过真实世界的案例，帮助读者理解技术如何解决实际业务问题。 语言通俗易懂：力求用清晰、准确的语言，避免过多的技术术语堆砌，让复杂的技术概念变得易于理解。 谁适合阅读？ 大数据技术从业者：无论你是初学者还是有一定经验的工程师，本书都能为你提供新的视角和深入的理解。 软件开发工程师：希望扩展技术栈，掌握分布式系统和海量数据处理能力的开发者。 数据分析师：希望深入了解底层数据处理技术，以便更有效地进行数据挖掘和分析。 IT架构师/技术经理：需要了解大数据技术栈的全貌，以便进行技术选型和系统设计。 对大数据技术感兴趣的学生及技术爱好者：渴望系统学习大数据技术的学习者。 踏上这段数据探索之旅，掌握驾驭数据洪流的利器，你将能够解锁数据的无限可能，在数字化浪潮中乘风破浪，实现个人与组织的价值飞跃。现在，就让我们一起，翻开这本书，开启你的大数据实战之旅！

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据分析领域摸爬滚打的从业者，我深知拥有一套系统且实用的技术指导工具是多么重要。这本《Hadoop大数据实战权威指南》在我看来，恰恰扮演了这样一个角色，而且做得相当出色。书中对于大数据处理流程的梳理，逻辑清晰，层次分明，能够帮助读者构建起一个完整的知识体系。我特别赞赏作者在阐述Spark、Hive等Hadoop生态圈内主流技术时，所采用的“由浅入深、由点及面”的讲解策略。对于Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心概念，作者都进行了详尽的解析，并结合实际的业务需求，给出了如何利用Spark进行数据 ETL、实时处理以及机器学习的实战代码示例。这些示例不仅代码风格严谨，而且注释详尽，方便读者理解和借鉴。另外，书中对Hive的优化技巧也进行了深入的探讨，包括分区的策略、分桶的实现、以及各种查询优化手段，这些都是在实际工作中能够直接派上用场的宝贵经验。总的来说，这本书的理论高度与实践深度都达到了一个令人信服的水平，它不仅是一本学习Hadoop的教科书，更是一本解决实际大数据问题的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本真正优秀的IT技术书籍，应该能够引发读者的思考，并激发他们探索更深层技术的兴趣。这本《Hadoop大数据实战权威指南》正是这样一本具有启发性的著作。它不仅仅是罗列了Hadoop的各种技术细节，更重要的是，它引导读者去理解这些技术背后的设计理念和解决问题的逻辑。在介绍Hadoop集群的部署和管理时，作者详细阐述了各个组件之间的依赖关系以及它们如何协同工作，让我对整个Hadoop生态系统有了更加立体的认识。书中关于数据安全和容错机制的讲解，也十分到位，这些都是在实际生产环境中至关重要的考量因素。通过书中提供的丰富案例，我不仅学会了如何使用Hadoop来处理海量数据，更学会了如何从数据的角度去思考业务问题，并寻找创新的解决方案。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起一套扎实的大数据技术基础，并为他们日后深入研究更高级的技术，如数据仓库、数据湖、实时计算等，打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在翻开这本书之前，我对Hadoop的认知还停留在一些模糊的概念层面，总觉得它是一个庞大而难以驾驭的系统。然而，这本书的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种非常人性化的方式，将Hadoop复杂的内部机制拆解成易于理解的部分。例如，在讲解MapReduce的设计模式时，作者不仅仅是列出几种模式，而是结合具体的业务场景，分析每种模式的应用条件和优势，让我能直观地感受到它们在解决不同问题时的巧妙之处。我最欣赏的是书中对“大数据思维”的引导，它教会我不仅仅是掌握技术的工具，更要理解大数据带来的业务价值和潜在的机遇。书中提出的很多数据建模的思路和数据治理的原则，都让我受益匪浅。即使是那些对Hadoop不是非常了解的读者，也能通过这本书，快速建立起对大数据技术栈的认识，并逐步掌握核心技能。这本书的语言风格也十分友好，没有过多生涩难懂的专业术语，即使遇到不熟悉的词汇，上下文也足够清晰，能够帮助我推断其含义。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这是一本将理论与实践完美结合的佳作。作者在书中展现出的深厚功底和丰富的实战经验，让整本书充满了智慧的光芒。我尤其喜欢它在介绍Hadoop在实际生产环境中的应用场景时，所提供的具体案例分析。这些案例涵盖了金融、电商、物联网等多个行业，让我能够清晰地看到Hadoop技术如何在真实的业务场景中发挥巨大的作用。书中对于大数据分析流程的梳理，从数据采集、清洗、存储，到分析、挖掘、可视化，每一个环节都讲解得非常细致，并提供了相应的工具和技术栈的介绍。对于那些希望将Hadoop技术应用于实际工作中的读者来说，这本书无疑是一份宝贵的财富。它不仅提供了技术上的指导，更提供了解决实际问题的思路和方法。我强烈推荐这本书给任何对Hadoop大数据技术感兴趣，或者希望提升自己在大数据领域技能的开发者、数据工程师、以及数据科学家。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期遇到的最令人惊喜的技术图书之一，它精准地把握了读者在学习Hadoop大数据领域时的痛点和需求。书中的内容详实，但绝非枯燥的理论堆砌，而是通过大量的实操案例，将抽象的概念变得生动易懂。我尤其喜欢它在介绍Hadoop生态系统时，循序渐进的讲解方式，从HDFS的分布式存储原理，到MapReduce的并行计算模型，再到YARN的资源管理，每一个环节都交代得清清楚楚，并且紧密联系实际应用场景。当我遇到一些技术难题，尝试书中给出的解决方案时，往往能迅速找到问题的症结所在，并获得有效的指导。更难能可贵的是，作者在讲解过程中，并没有回避一些复杂的细节，而是用清晰的语言和精美的图示，将这些细节一一剖析，让我能够深入理解Hadoop的工作机制，而不仅仅是停留在表面。这本书的实用性体现在每一个细节上，从环境搭建的每一个命令，到代码实现的每一个逻辑，都经过了反复的推敲和验证，这对于初学者来说，无疑是一剂强心针，能够极大地增强学习的信心和动力。即使是已经有一些Hadoop基础的读者，也能从中获得新的启发，发现自己之前忽略的知识盲点，进一步提升技能水平。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的。。

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书很好，推荐。

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东西还没有看 应该还不错吧 五分好评吧

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总体来说感觉对于我这种小白来说还可以吧，

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全书都是怎么安装软件，买了本废书，买的时候没仔细看，只看出版日期了

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总体来说感觉对于我这种小白来说还可以吧，

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通俗易懂，讲得也很详细

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挺不错的。。