Hadoop大數據實戰權威指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃東軍 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據分析
• 大數據技術
• 實戰
• 指南
• 雲計算
• 分布式存儲
• 數據處理
• Java

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121318214

版次：1

商品編碼：12218376

包裝：平裝

叢書名： 大數據科學與應用叢書

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：380

字數：526000

正文語種：中文

內容簡介

　　

　　大數據貴在落實！本書是一本講解大數據實戰的圖書，按照“深入分析組件原理、充分展示搭建過程、詳細指導應用開發”編寫。全書分為三篇，第一篇為大數據的基本概念和技術，主要介紹大數據的背景、發展及關鍵技術；第二篇為Hadoop大數據平颱搭建與基本應用，內容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇為大數據處理與項目開發，包括交互式數據處理、協同過濾推薦係統、銷售數據分析係統，並就的部分銷售數據應用大數據進行處理分析。

作者簡介

黃東軍，男，教授，博士，博士生導師。畢業於中南大學計算機應用技術，先工作於中南大學信息科學與工程學院。中國計算機學會高級會員，教育部計算機科學與技術專業教學指導委員會"物聯網工程專業教學研究專傢組”成員。

目錄

目 錄
第一篇 大數據的基本概念和技術
第1章 緒論 3
1．1 時代背景 3
1．1．1 全球大數據浪潮 3
1．1．2 我國的大數據國傢戰略 5
1．2 大數據的概念 7
1．2．1 概念 7
1．2．2 特徵 8
1．3 技術支撐體係 9
1．3．1 概覽 9
1．3．2 大數據采集層 9
1．3．3 大數據存儲層 10
1．3．4 大數據分析（處理與服務）層 11
1．3．5 大數據應用層 11
1．3．6 垂直視圖 13
1．4 大數據人纔及其能力要求 14
1．4．1 首席數據官 14
1．4．2 數據科學傢（數據分析師） 15
1．4．3 大數據開發工程師 16
1．4．4 大數據運維工程師 17
1．5 本章小結 17
第2章 Hadoop大數據關鍵技術 19
2．1 Hadoop生態係統 19
2．1．1 架構的基本理論 19
2．1．2 主要組件及其關係 21
2．2 數據采集 24
2．2．1 結構化數據采集工具 24
2．2．2 日誌文件采集工具與技術 25
2．3 大數據存儲技術 29
2．3．1 相關概念 29
2．3．2 分布式文件存儲係統 34
2．3．3 數據庫與數據倉庫 38
2．4 分布式計算框架 43
2．4．1 離綫計算框架 43
2．4．2 實時流計算平颱 50
2．5 數據分析平颱與工具 57
2．5．1 麵嚮大數據的數據挖掘與分析工具 57
2．5．2 機器學習 61
2．6 本章小結 66
第二篇 Hadoop大數據平颱搭建與基本應用
第3章 Linux操作係統與集群搭建 69
3．1 Linux操作係統 69
3．1．1 概述 69
3．1．2 特點 70
3．1．3 Linux的組成 72
3．2 Linux安裝與集群搭建 75
3．2．1 安裝VMware Workstation 75
3．2．2 在VMware上安裝Linux（CentOS7） 79
3．3 集群的配置 91
3．3．1 設置主機名 91
3．3．2 網絡設置 93
3．3．3 關閉防火牆 98
3．3．4 安裝JDK 99
3．3．5 免密鑰登錄配置 102
3．4 Linux基本命令 105
3．5 本章小結 112
第4章 HDFS安裝與基本應用 113
4．1 HDFS概述 113
4．1．1 特點 113
4．1．2 主要組件與架構 114
4．2 HDFS架構分析 114
4．2．1 數據塊 114
4．2．2 NameNode 115
4．2．3 DataNode 116
4．2．4 SecondaryNameNode 117
4．2．5 數據備份 117
4．2．6 通信協議 118
4．2．7 可靠性保證 118
4．3 文件操作過程分析 119
4．3．1 讀文件 119
4．3．2 寫文件 120
4．3．3 刪除文件 122
4．4 Hadoop HDFS安裝與配置 122
4．4．1 解壓Hadoop安裝包 122
4．4．2 配置Hadoop環境變量 123
4．4．3 配置Yarn環境變量 124
4．4．4 配置核心組件文件 125
4．4．5 配置文件係統 125
4．4．6 配置yarn-site．xml文件 126
4．4．7 配置MapReduce計算框架文件 128
4．4．8 配置Master的slaves文件 129
4．4．9 復製Master上的Hadoop到Slave節點 129
4．5 Hadoop集群的啓動 130
4．5．1 配置操作係統環境變量 130
4．5．2 創建Hadoop數據目錄 131
4．5．3 格式化文件係統 132
4．5．4 啓動和關閉Hadoop 133
4．5．5 驗證Hadoop是否啓動成功 133
4．6 Hadoop集群的基本應用 136
4．6．1 HDFS基本命令 136
4．6．2 在Hadoop集群中運行程序 139
4．7 本章小結 141
第5章 MapReduce與Yarn 143
5．1 MapReduce程序的概念 143
5．1．1 基本編程模型 143
5．1．2 計算過程分析 144
5．2 深入理解Yarn 147
5．2．1 Yarn的基本架構 147
5．2．2 Yarn的工作流程 151
5．3 在Linux平颱安裝Eclipse 152
5．3．1 Eclipse簡介 153
5．3．2 安裝並啓動Eclipse 154
5．4 開發MapReduce程序的基本方法 155
5．4．1 為Eclipse安裝Hadoop插件 156
5．4．2 WordCount：第一個MapReduce程序 160
5．5 本章小結 175
第6章 Hive和HBase的安裝與應用 177
6．1 在CentOS7下安裝MySQL 177
6．1．1 下載或復製MySQL安裝包 177
6．1．2 執行安裝命令 178
6．1．3 啓動MySQL 179
6．1．4 登錄MySQL 179
6．1．5 使用MySQL 181
6．1．6 問題與解決辦法 182
6．2 Hive安裝與應用 183
6．2．1 下載並解壓Hive安裝包 183
6．2．2 配置Hive 184
6．2．3 啓動並驗證Hive 187
6．2．4 Hive的基本應用 189
6．3 ZooKeeper集群安裝 190
6．3．1 ZooKeeper簡介 190
6．3．2 安裝ZooKeeper 191
6．3．3 配置ZooKeeper 191
6．3．4 啓動和測試 193
6．4 HBase的安裝與應用 195
6．4．1 解壓並安裝HBase 195
6．4．2 配置HBase 196
6．4．3 啓動並驗證HBase 199
6．4．4 HBase的基本應用 200
6．4．5 應用HBase中常見問題及其解決辦法 203
6．5 本章小結 204
第7章 Sqoop和Kafka的安裝與應用 205
7．1 安裝部署Sqoop 205
7．1．1 下載或復製Sqoop安裝包 205
7．1．2 解壓並安裝Sqoop 206
7．1．3 配置Sqoop 206
7．1．4 啓動並驗證Sqoop 208
7．1．5 測試Sqoop與MySQL的連接 209
7．2 安裝部署Kafka集群 211
7．2．1 下載或復製Kafka安裝包 211
7．2．2 解壓縮Kafka安裝包 211
7．2．3 配置Kafka集群 211
7．2．4 Kafka的初步應用 213
7．3 本章小結 218
第8章 Spark集群安裝與開發環境配置 219
8．1 深入理解Spark 219
8．1．1 Spark係統架構 219
8．1．2 關鍵概念 221
8．2 安裝與配置Scala 224
8．2．1 下載Scala安裝包 225
8．2．2 安裝Scala 225
8．2．3 啓動並應用Scala 226
8．3 Spark集群的安裝與配置 226
8．3．1 安裝模式 226
8．3．2 Spark的安裝 227
8．3．3 啓動並驗證Spark 230
8．3．4 幾點說明 234
8．4 開發環境安裝與配置 236
8．4．1 IDEA簡介 236
8．4．2 IDEA的安裝 236
8．4．3 IDEA的配置 238
8．5 本章小結 243
第9章 Spark應用基礎 245
9．1 Spark程序的運行模式 245
9．1．1 Spark on Yarn-cluster 245
9．1．2 Spark on Yarn-client 246
9．2 Spark應用設計 247
9．2．1 分布式估算圓周率 248
9．2．2 基於Spark MLlib的貸款風險預測 265
9．3 本章小結 285
第三篇 數據處理與項目開發術
第10章 交互式數據處理 289
10．1 數據預處理 289
10．1．1 查看數據 289
10．1．2 數據擴展 291
10．1．3 數據過濾 292
10．1．4 數據上傳 293
10．2 創建數據倉庫 294
10．2．1 創建Hive數據倉庫的基本命令 294
10．2．2 創建Hive分區錶 296
10．3 數據分析 299
10．3．1 基本統計 299
10．3．2 用戶行為分析 301
10．3．3 實時數據 303
10．4 本章小結 304
第11章 協同過濾推薦係統 305
11．1 推薦算法概述 305
11．1．1 基於人口統計學的推薦 305
11．1．2 基於內容的推薦 306
11．1．3 協同過濾推薦 307
11．2 協同過濾推薦算法分析 308
11．2．1 基於用戶的協同過濾推薦 308
11．2．2 基於物品的協同過濾推薦 310
11．3 Spark MLlib推薦算法應用 312
11．3．1 ALS算法原理 312
11．3．2 ALS的應用設計 315
11．4 本章小結 329
第12章 銷售數據分析係統 331
12．1 數據采集 331
12．1．1 在Windows下安裝JDK 331
12．1．2 在Windows下安裝Eclipse 334
12．1．3 將WebCollector項目導入Eclipse 335
12．1．4 在Windows下安裝MySQL 336
12．1．5 連接JDBC 339
12．1．6 運行爬蟲程序 340
12．2 在HBase集群上準備數據 342
12．2．1 將數據導入到MySQL 342
12．2．2 將MySQL錶中的數據導入到HBase錶中 344
12．3 安裝Phoenix中間件 347
12．3．1 Phoenix架構 347
12．3．2 解壓安裝Phoenix 348
12．3．3 Phoenix環境配置 349
12．3．4 使用Phoenix 350
12．4 基於Web的前端開發 353
12．4．1 將Web前端項目導入Eclipse 353
12．4．2 安裝Tomcat 355
12．4．3 在Eclipse中配置Tomcat 355
12．4．4 在Web瀏覽器中查看執行結果 359
12．5 本章小結 361

前言/序言

前 言

本書內容

本書分為三篇，共有12章。

（1）第一篇 大數據的基本概念和技術

第1章 緒論，描述大數據的時代背景與國傢大數據戰略，探討大數據的概念和特性，重點闡述大數據支撐體係，包括數據采集、存儲、分布式計算和應用，並討論大數據人纔特點與能力要求。

第2章 Hadoop大數據關鍵技術，詳細介紹大數據係統涉及的主流技術，主要包括數據采集與生成、數據分布式存儲、分布式計算框架、數據分析與挖掘等方麵的技術和工具。

（2）第二篇 Hadoop大數據平颱搭建與基本應用

第3章 Linux操作係統與集群搭建，介紹Linux集群的安裝、Java開發包JDK的安裝，以及集群的配置方法。

第4章 HDFS安裝與基本應用，介紹Hadoop HDFS的架構、工作原理，以及Hadoop安裝、配置、啓動和程序的運行。

第5章 MapReduce與YARN，介紹MapReduce的工作原理，描述MapReduceV2（也就是YARN）的架構和執行流程。本章重點介紹如何設計MapReduce程序，給齣瞭在Eclipse中實現Java語言MapReduce程序的具體過程。

第6章 Hive和HBase的安裝與應用，主要介紹Hive和HBase的安裝配置和應用方法，同時也介紹MySQL和ZooKeeper的安裝與應用。

第7章 Sqoop和Kafka，介紹Sqoop和Kafka組件的安裝及其基本應用方法。

第8章 Spark集群安裝與開發環境配置，介紹Spark架構及其工作原理，詳細介紹Spark開發環境的安裝與配置，包括熱門的IntelliJ IDEA集成開發環境的安裝與基本應用。

第9章 Spark應用基礎，介紹Spark程序的運行模式和應用設計方法，通過編寫計算圓周率Pi、基於隨機森林模型的貸款風險預測Scala程序，展示瞭在集成開發環境IDEA中編寫Spark程序的流程。

（3）第三篇 大數據處理與項目開發

第10章 交互式數據處理，介紹如何利用Hive進行大數據處理和分析。Hive是建立在Hadoop MapReduce基礎上的數據倉庫工具，用戶藉助SQL語句，可完成很多處理和分析，因此，對實際工作者有很大幫助。

第11章 協同過濾推薦係統，介紹推薦算法的基本概念和應用，展示基於Spark的機器學庫MLlib實現的協同推薦應用。

第12章 銷售數據分析係統，通過一個完整的銷售數據分析係統設計，展示如何利用Hadoop的各種組件開發實際的大數據應用係統。本章運用到的組件包括HDFS、MySQL、Eclipse、Phoenix、HBase、WebCollector、Sevlet、Tomcat等，所展示的數據和應用均來自真實場景，對讀者有較高參考價值。

本書特點

把原理、架構、運行流程分析與實際應用融閤起來介紹，融閤性闡述框架優於單純的原理分析，因為原理最終要付諸應用。

本書高度重視實踐能力的培養，對係統安裝、配置和應用過程給齣瞭十分詳細的描述，所有實驗都是基於實際完成的操作介紹的，並配有現場截圖，為讀者展示瞭真實、詳盡、可重現的場景，十分方便讀者自學和鑽研。

與很多大數據技術書籍不同，本書突齣瞭數據處理本身，深入介紹瞭如何運用技術進行實際的數據分析，所采用的數據樣本來自生産一綫，所展示的項目具有實用的參考價值，讀者掌握這些技術之後，就可以開始進行項目開發瞭。

本書的讀者群

本書十分適閤初學者入門和進階。

本書也可供那些已經學習過Hadoop組件技術，但希望全麵、係統地理解並掌握實際應用的讀者參考。

本書對從事大數據項目開發的專業人員也有參考價值，書中所描述的Hadoop組件應用中遇到的各種問題及其解決辦法，十分實用。

本書特彆適閤自學，讀者完全可以利用本書給齣的資源和示例，一步一步地完成各項操作和應用，體驗一種登堂入室的成就感。

緻謝

感謝大數據時代，感謝開源社區，感謝Apache基金會，感謝Google，感謝所有關心和熱愛大數據的人們！

作者在創作本書中藉鑒瞭中科普開（北京）科技公司的部分培訓資源，在此謹錶示衷心的感謝。特彆感謝中南大學鄭瑾副教授，本書的部分內容使用瞭她編撰的書稿。由衷地感謝王建新教授、李建彬教授、張祖平教授，他們耐心地審閱瞭本書，提齣瞭中肯的意見和建議。非常感謝電子工業齣版社田宏峰編輯，他細心專業的工作方式，給作者留下深刻印象，並為本書的高質量印裝提供瞭保障。

由於作者水平有限，本書的錯誤和疏漏在所難免，懇請廣大讀者提齣寶貴意見和建議。聯係郵箱：djhuang@csu.edu.cn。

作 者

2017年5月於長沙

《數據洪流中的探險者：大數據技術實戰精要》 在這個信息爆炸的時代，數據如同奔騰不息的洪流，以前所未有的速度湧現、積聚。傳統的數據處理方式早已難以駕馭這股力量，一批批新興的技術應運而生，它們不僅改變瞭我們認知和利用數據的方式，更驅動著各行各業的深刻變革。本書正是為你而來，旨在揭開大數據技術神秘的麵紗，帶你深入探索其核心原理，掌握實操技巧，讓你成為駕馭數據洪流的自信探險者。 為何而讀？—— 擁抱數據時代的必然選擇 我們正處在一個被數據重塑的時代。從電商的個性化推薦，到金融的風控模型，從社交媒體的情感分析，到科學研究的模式發現，大數據技術的身影無處不在。理解並掌握大數據技術，已經不再是少數技術專傢的專屬技能，而是每一個希望在數據驅動的未來中占有一席之地的從業者，甚至是每個關注技術發展趨勢的個人的必備素養。 本書將為你解答一係列核心問題： 什麼是真正的大數據？ 擺脫概念的浮泛，深入理解大數據的“4V”特性（Volume、Velocity、Variety、Value），以及其背後蘊含的挑戰與機遇。 為何需要新的技術棧？ 瞭解傳統技術在處理海量、高速、多樣化數據時的局限性，為何分布式計算、NoSQL數據庫等新技術應運而生。 核心技術是如何運作的？ 深入剖析分布式文件係統、分布式計算框架、流式處理引擎等關鍵技術的底層原理，理解它們如何協同工作，高效處理海量數據。 如何將技術落地？ 提供一套行之有效的實戰方法論，從數據采集、存儲、處理、分析到可視化，指導你完成一個完整的大數據項目。 麵嚮未來，趨勢何在？ 探討大數據在人工智能、機器學習、物聯網等前沿領域的融閤應用，展望數據技術發展的未來方嚮。 內容縱覽：從理論到實踐的深度之旅 本書的內容設計，力求在理論深度與實踐可操作性之間取得最佳平衡，循序漸進地引導讀者掌握大數據技術的精髓。 第一篇：理解大數據——基石與導引 第一章：數據洪流的時代召喚：認識大數據 我們將從曆史的視角齣發，迴顧數據處理技術的演進，理解為何“大數據”的概念應運而生。 深入解析大數據的核心特徵：規模龐大（Volume）、高速增長（Velocity）、種類繁多（Variety）、價值密度低（Value），並探討這些特徵帶來的實際挑戰，例如存儲成本、處理效率、分析復雜度等。 介紹大數據技術的應用場景，涵蓋商業智能、金融風控、精準營銷、科學研究、公共服務等多個領域，讓你直觀感受大數據改變世界的強大力量。 引導讀者建立對大數據技術的基本認知框架，為後續深入學習打下堅實基礎。 第二章：傳統數據處理的睏境與革新 迴顧關係型數據庫（RDBMS）在處理結構化數據方麵的成就，同時分析其在麵對海量非結構化、半結構化數據時的性能瓶頸。 探討ETL（Extract, Transform, Load）流程的局限性，尤其是在處理實時性要求高、數據源異構性強的大數據場景。 介紹分布式計算的基本思想：分而治之，以及其在突破單機處理能力限製方麵的重要性。 為讀者鋪墊為何需要全新的技術架構來應對大數據時代的挑戰。 第二篇：核心技術解析——構建數據處理的基石 第三章：分布式文件係統：數據存儲的堅實基石 我們將聚焦於分布式文件係統的設計理念與實現方式，特彆是分布式文件係統（DFS） 的概念。 深入剖析Hadoop Distributed File System (HDFS) 的架構，包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode的角色與職責，以及它們如何協同工作保證數據的可靠存儲與高可用性。 講解HDFS的數據副本策略、塊（Block）管理機製、文件讀寫流程，讓你理解數據如何在集群中分散存儲，以及如何高效地進行訪問。 探討HDFS的容錯機製，包括數據節點失效、NameNode失效等情況下的應對策略，理解其穩定性保障。 還會提及其他分布式文件係統（如Amazon S3、Ceph等）的特性，拓寬讀者的視野。 第四章：分布式計算框架：海量數據的並行處理 介紹分布式計算的兩種主要模式：批處理（Batch Processing）與流處理（Stream Processing）。 批處理 方麵，我們將深入講解MapReduce 編程模型，分解其Map階段和Reduce階段的計算邏輯，以及Shuffle、Sort等關鍵過程。通過生動的例子，幫助讀者理解如何將復雜的數據處理任務轉化為MapReduce作業。 深入剖析YARN (Yet Another Resource Negotiator) 的架構，理解其作為集群資源管理者的角色，如何高效地調度和管理計算資源，支持MapReduce及其他計算框架的運行。 流處理 方麵，我們將初步介紹流式計算的理念，為後續的流處理引擎打下基礎。 分析MapReduce在某些場景下的性能瓶頸，為引齣更高效的計算框架做鋪墊。 第五章：內存計算與優化：加速數據處理的利器 介紹內存計算的優勢，為何它能顯著提升數據處理速度。 重點講解Apache Spark 這一代錶性的內存計算框架。從Spark Core的RDD（Resilient Distributed Datasets）概念入手，深入理解其彈性、容錯性與分布式特性。 解析Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）調度器，以及它如何優化任務執行計劃，減少磁盤I/O，實現高效的迭代計算。 介紹Spark Streaming，理解其微批處理（Micro-batching）的機製，如何實現近乎實時的數據處理。 探討Spark SQL，瞭解其如何結閤SQL查詢與Spark的計算能力，簡化結構化數據的分析。 第三篇：數據存儲與管理——構建數據處理的脈絡 第六章：NoSQL數據庫：多樣化數據存儲的解決方案 介紹NoSQL（Not Only SQL）數據庫的概念，以及其齣現的背景，即為應對傳統關係型數據庫在處理大數據時的挑戰。 詳細闡述不同類型的NoSQL數據庫： 鍵值存儲 (Key-Value Stores)：如Redis、Amazon DynamoDB，理解其簡單高效的存儲模式。 列族存儲 (Column-Family Stores)：如Apache HBase，深入分析其麵嚮列的存儲特性，以及如何高效存儲稀疏數據。 文檔數據庫 (Document Databases)：如MongoDB，理解其靈活的文檔結構，適閤存儲半結構化數據。 圖數據庫 (Graph Databases)：如Neo4j，介紹其用於錶示實體間復雜關係的應用場景。 對比不同NoSQL數據庫的優缺點，幫助讀者根據具體業務需求選擇閤適的存儲方案。 重點講解Apache HBase 的架構與使用，包括ZooKeeper的集成、RegionServer、HMaster等組件，以及其與HDFS的結閤。 第七章：數據倉庫與數據湖：組織與管理海量數據的智慧 區分數據倉庫（Data Warehouse）與數據湖（Data Lake）的概念、目標與適用場景。 數據倉庫：介紹其結構化、麵嚮主題、集成、非易失性的特點，以及在商業智能（BI）和報錶分析中的作用。 數據湖：強調其存儲原始數據、支持多樣化數據格式、靈活分析的特點，是支持大數據探索性分析和機器學習的重要平颱。 探討構建現代數據平颱時，數據倉庫與數據湖如何協同工作，形成數據分層（Raw Zone, Curated Zone, Consumption Zone等）。 介紹用於構建數據湖的技術棧，例如Parquet、ORC等列式存儲格式，以及Apache Hive、Presto/Trino等數據查詢引擎。 第四篇：數據處理與分析——從數據中挖掘價值 第八章：數據預處理與ETL/ELT：清洗與整閤的藝術 深入探討大數據預處理的重要性，包括數據清洗（缺失值處理、異常值檢測、重復數據去除）、數據轉換（格式統一、編碼轉換）、數據集成（閤並、匹配）等關鍵環節。 介紹ETL (Extract, Transform, Load) 流程在大數據場景下的挑戰與演進。 重點講解ELT (Extract, Load, Transform) 模式，尤其是在數據湖架構下的應用。 介紹數據處理工具，如Apache NiFi、Apache Sqoop等，以及它們在數據采集、傳輸和轉換中的作用。 探討如何設計高效、可擴展的數據管道（Data Pipelines）。 第九章：流式數據處理：實時洞察的引擎 係統介紹流式數據處理的架構與核心概念，例如事件（Event）、窗口（Window）、狀態（State）等。 詳細講解Apache Kafka 作為分布式消息隊列，如何實現高吞吐量、低延遲的數據流傳輸，以及其在構建流處理係統中的核心地位。 深入剖析Apache Flink，理解其作為新一代流處理框架的強大能力，包括事件時間處理、狀態管理、Exactly-Once語義保證等。 介紹Apache Spark Streaming（及Structured Streaming）的流處理能力，以及如何與Spark的批處理能力融閤。 探討流式數據處理的應用場景，如實時監控、欺詐檢測、物聯網數據分析等。 第十章：數據挖掘與機器學習基礎：智能分析的起點 介紹大數據分析的常見任務，如分類、迴歸、聚類、關聯規則挖掘等。 闡述機器學習在海量數據分析中的關鍵作用，以及為何大數據是機器學習發展的重要驅動力。 簡單介紹一些經典的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、K-Means等。 介紹Apache Mahout、Spark MLlib等大數據機器學習庫，以及如何利用它們在分布式環境下訓練模型。 強調從數據中發現模式、洞察趨勢、預測未來的重要性。 第五篇：可視化與應用——讓數據說話 第十一章：數據可視化：傳遞洞察的語言 講解數據可視化的重要性，如何將復雜的數據轉化為易於理解的圖錶和儀錶盤。 介紹不同類型的數據可視化圖錶（柱狀圖、摺綫圖、散點圖、餅圖、地圖等），以及它們適用的場景。 重點介紹大數據可視化工具，如Tableau、Power BI，以及開源工具如Apache Superset、Kibana（與Elasticsearch結閤）等。 探討如何設計富有信息量且美觀的可視化報錶，以有效地傳達分析結果。 第十二章：大數據實踐案例：理論付諸實踐 本書將通過多個精心設計的實際案例，貫穿前麵章節的技術知識。 例如： 電商用戶行為分析：如何利用MapReduce或Spark處理用戶點擊流數據，進行個性化推薦模型的訓練。 金融風險控製：如何利用流處理技術實時監控交易數據，識彆異常交易。 社交媒體情感分析：如何采集社交媒體數據，利用NLP技術進行情感傾嚮分析。 物聯網設備監控：如何利用Kafka、Flink處理海量傳感器數據，進行實時設備狀態監控與故障預警。 每個案例都會詳細講解其業務背景、技術選型、數據處理流程、關鍵實現細節及最終成果。 本書特點： 循序漸進，邏輯清晰：從基礎概念到核心技術，再到實戰應用，層層遞進，適閤不同階段的讀者。 理論與實踐並重：深入淺齣地講解技術原理，並輔以豐富的實戰指導和案例分析。 技術廣度與深度兼具：覆蓋大數據領域的核心技術棧，同時深入剖析關鍵技術的工作機製。 貼近實際應用：通過真實世界的案例，幫助讀者理解技術如何解決實際業務問題。 語言通俗易懂：力求用清晰、準確的語言，避免過多的技術術語堆砌，讓復雜的技術概念變得易於理解。 誰適閤閱讀？ 大數據技術從業者：無論你是初學者還是有一定經驗的工程師，本書都能為你提供新的視角和深入的理解。 軟件開發工程師：希望擴展技術棧，掌握分布式係統和海量數據處理能力的開發者。 數據分析師：希望深入瞭解底層數據處理技術，以便更有效地進行數據挖掘和分析。 IT架構師/技術經理：需要瞭解大數據技術棧的全貌，以便進行技術選型和係統設計。 對大數據技術感興趣的學生及技術愛好者：渴望係統學習大數據技術的學習者。 踏上這段數據探索之旅，掌握駕馭數據洪流的利器，你將能夠解鎖數據的無限可能，在數字化浪潮中乘風破浪，實現個人與組織的價值飛躍。現在，就讓我們一起，翻開這本書，開啓你的大數據實戰之旅！

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在數據分析領域摸爬滾打的從業者，我深知擁有一套係統且實用的技術指導工具是多麼重要。這本《Hadoop大數據實戰權威指南》在我看來，恰恰扮演瞭這樣一個角色，而且做得相當齣色。書中對於大數據處理流程的梳理，邏輯清晰，層次分明，能夠幫助讀者構建起一個完整的知識體係。我特彆贊賞作者在闡述Spark、Hive等Hadoop生態圈內主流技術時，所采用的“由淺入深、由點及麵”的講解策略。對於Spark的RDD、DataFrame、Dataset等核心概念，作者都進行瞭詳盡的解析，並結閤實際的業務需求，給齣瞭如何利用Spark進行數據 ETL、實時處理以及機器學習的實戰代碼示例。這些示例不僅代碼風格嚴謹，而且注釋詳盡，方便讀者理解和藉鑒。另外，書中對Hive的優化技巧也進行瞭深入的探討，包括分區的策略、分桶的實現、以及各種查詢優化手段，這些都是在實際工作中能夠直接派上用場的寶貴經驗。總的來說，這本書的理論高度與實踐深度都達到瞭一個令人信服的水平，它不僅是一本學習Hadoop的教科書，更是一本解決實際大數據問題的工具書。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本真正優秀的IT技術書籍，應該能夠引發讀者的思考，並激發他們探索更深層技術的興趣。這本《Hadoop大數據實戰權威指南》正是這樣一本具有啓發性的著作。它不僅僅是羅列瞭Hadoop的各種技術細節，更重要的是，它引導讀者去理解這些技術背後的設計理念和解決問題的邏輯。在介紹Hadoop集群的部署和管理時，作者詳細闡述瞭各個組件之間的依賴關係以及它們如何協同工作，讓我對整個Hadoop生態係統有瞭更加立體的認識。書中關於數據安全和容錯機製的講解，也十分到位，這些都是在實際生産環境中至關重要的考量因素。通過書中提供的豐富案例，我不僅學會瞭如何使用Hadoop來處理海量數據，更學會瞭如何從數據的角度去思考業務問題，並尋找創新的解決方案。這本書的價值在於，它能夠幫助讀者建立起一套紮實的大數據技術基礎，並為他們日後深入研究更高級的技術，如數據倉庫、數據湖、實時計算等，打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在翻開這本書之前，我對Hadoop的認知還停留在一些模糊的概念層麵，總覺得它是一個龐大而難以駕馭的係統。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以一種非常人性化的方式，將Hadoop復雜的內部機製拆解成易於理解的部分。例如，在講解MapReduce的設計模式時，作者不僅僅是列齣幾種模式，而是結閤具體的業務場景，分析每種模式的應用條件和優勢，讓我能直觀地感受到它們在解決不同問題時的巧妙之處。我最欣賞的是書中對“大數據思維”的引導，它教會我不僅僅是掌握技術的工具，更要理解大數據帶來的業務價值和潛在的機遇。書中提齣的很多數據建模的思路和數據治理的原則，都讓我受益匪淺。即使是那些對Hadoop不是非常瞭解的讀者，也能通過這本書，快速建立起對大數據技術棧的認識，並逐步掌握核心技能。這本書的語言風格也十分友好，沒有過多生澀難懂的專業術語，即使遇到不熟悉的詞匯，上下文也足夠清晰，能夠幫助我推斷其含義。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期遇到的最令人驚喜的技術圖書之一，它精準地把握瞭讀者在學習Hadoop大數據領域時的痛點和需求。書中的內容詳實，但絕非枯燥的理論堆砌，而是通過大量的實操案例，將抽象的概念變得生動易懂。我尤其喜歡它在介紹Hadoop生態係統時，循序漸進的講解方式，從HDFS的分布式存儲原理，到MapReduce的並行計算模型，再到YARN的資源管理，每一個環節都交代得清清楚楚，並且緊密聯係實際應用場景。當我遇到一些技術難題，嘗試書中給齣的解決方案時，往往能迅速找到問題的癥結所在，並獲得有效的指導。更難能可貴的是，作者在講解過程中，並沒有迴避一些復雜的細節，而是用清晰的語言和精美的圖示，將這些細節一一剖析，讓我能夠深入理解Hadoop的工作機製，而不僅僅是停留在錶麵。這本書的實用性體現在每一個細節上，從環境搭建的每一個命令，到代碼實現的每一個邏輯，都經過瞭反復的推敲和驗證，這對於初學者來說，無疑是一劑強心針，能夠極大地增強學習的信心和動力。即使是已經有一些Hadoop基礎的讀者，也能從中獲得新的啓發，發現自己之前忽略的知識盲點，進一步提升技能水平。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這是一本將理論與實踐完美結閤的佳作。作者在書中展現齣的深厚功底和豐富的實戰經驗，讓整本書充滿瞭智慧的光芒。我尤其喜歡它在介紹Hadoop在實際生産環境中的應用場景時，所提供的具體案例分析。這些案例涵蓋瞭金融、電商、物聯網等多個行業，讓我能夠清晰地看到Hadoop技術如何在真實的業務場景中發揮巨大的作用。書中對於大數據分析流程的梳理，從數據采集、清洗、存儲，到分析、挖掘、可視化，每一個環節都講解得非常細緻，並提供瞭相應的工具和技術棧的介紹。對於那些希望將Hadoop技術應用於實際工作中的讀者來說，這本書無疑是一份寶貴的財富。它不僅提供瞭技術上的指導，更提供瞭解決實際問題的思路和方法。我強烈推薦這本書給任何對Hadoop大數據技術感興趣，或者希望提升自己在大數據領域技能的開發者、數據工程師、以及數據科學傢。

評分☆☆☆☆☆

看瞭一點，很基礎，不錯。

評分☆☆☆☆☆

東西還沒有看 應該還不錯吧 五分好評吧

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

拿到書都是變形的，差評

評分☆☆☆☆☆

拿到書都是變形的，差評

評分☆☆☆☆☆

學習下大數據，項目馬上要用瞭，還得充實下！

評分☆☆☆☆☆

拿到書都是變形的，差評

評分☆☆☆☆☆

書很好，推薦。

評分☆☆☆☆☆

很好