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[美] 卡普廖洛等 著

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• Hadoop
• SQL
• 数据分析
• 数据挖掘
• 编程指南
• 大数据技术
• 开源软件

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115333834

商品编码：1064559995

出版时间：2013-12-01

作  者:(美)卡普廖洛 等 著作 曹坤 译者 定  价:69 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2013年12月01日 页  数:318 装  帧:平装 ISBN:9787115333834 ●第1章基础知识
●1.1Hadoop和MapReduce综述
●1.2Hadoop生态系统中的Hive
●1.2.1Pig
●1.2.2HBase
●1.2.3Cascading、Crunch及其他
●1.3Java和Hive：词频统计算法
●1.4后续事情
●第2章基础操作
●2.1安装预先配置好的虚拟机
●2.2安装详细步骤
●2.2.1装Java
●2.2.2安装Hadoop
●2.2.3本地模式、伪分布式模式和分布式模式
●2.2.4测试Hadoop
●2.2.5安装Hive
●2.3Hive内部是什么
●2.4启动Hive
●2.5配置Hadoop环境
●2.5.1本地模式配置
●部分目录

内容简介

    《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，很终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。
    《Hive编程指南》适合对大数据感兴趣的爱好者以及正在使用Hadoop系统的数据库管理员阅读使用。

《数据洪流中的驾驭之道：分布式数据处理的深度探索》 在这个信息爆炸的时代，数据已不再是简单的数字或文本，而是驱动商业决策、科技创新乃至社会进步的核心动力。海量数据的涌现，对传统的单机数据处理方式提出了严峻的挑战。如何高效、可靠、可扩展地处理如此庞杂的数据集，已成为摆在所有数据从业者面前的难题。正是在这样的背景下，分布式数据处理技术应运而生，而它也为我们打开了前所未有的可能性。 《数据洪流中的驾驭之道：分布式数据处理的深度探索》并非一本介绍具体工具的书籍，它是一次关于分布式数据处理思想、原理和实践的全面梳理与深入剖析。它旨在为读者构建一个坚实的理论基础，理解分布式系统如何协同工作，如何克服单机处理的瓶颈，以及如何设计出能够应对未来数据增长挑战的解决方案。本书不拘泥于某一种特定的框架或工具，而是从更宏观、更本质的角度，带领读者领略分布式计算的魅力，掌握其核心的运作机制。 第一部分：分布式系统的基石——理解分布式计算的挑战与机遇 在深入探讨分布式处理的细节之前，本书首先会带领读者回归本源，理解为什么我们需要分布式系统，以及它所带来的根本性变革。我们将从以下几个方面展开： 数据规模的指数级增长： 探讨数据产生的速度、多样性和体量是如何超出现有单机处理能力的极限。分析大数据带来的挑战，例如存储、计算、传输等方面的瓶颈。 分布式系统的核心优势： 深入剖析分布式系统在可扩展性、容错性、可用性、并行处理能力等方面相比单机系统的巨大优势。通过生动的案例，说明分布式系统是如何实现“1+1 > 2”的效果。 分布式系统的基本模型与架构： 介绍分布式系统常见的几种架构模式，例如主从模型（Master-Slave）、对等模型（Peer-to-Peer）等，并分析它们各自的优缺点。讲解分布式系统中的关键组件，如节点、通信协议、一致性模型等。 分布式计算的难点与挑战： 坦诚地揭示分布式系统固有的复杂性，例如网络延迟、节点故障、数据一致性、并发控制等。强调理解这些挑战对于设计健壮的分布式系统至关重要。 从理论到实践的演进： 简要回顾分布式计算的发展历程，从早期的并行计算，到Hadoop生态的兴起，再到现代的云原生分布式数据平台。这有助于读者理解当前技术格局的形成原因。 第二部分：数据存储的分布式之道——海量数据的落地与管理 数据是分布式处理的载体，有效的存储是这一切的基础。本部分将聚焦于分布式数据存储的原理、技术和挑战，带领读者理解数据如何在分布式环境中被高效地组织、管理和访问。 分布式文件系统的设计哲学： 深入讲解分布式文件系统的核心思想，如数据分块（Chunking）、副本机制（Replication）、元数据管理（Metadata Management）等。分析其如何解决单机文件系统在存储容量和可用性上的限制。 分布式数据库的范式与演化： 探讨分布式数据库的多种类型，包括关系型分布式数据库、NoSQL数据库（键值存储、文档数据库、列式数据库、图数据库）等。分析不同类型的数据库在数据模型、一致性模型、查询方式上的差异，以及它们适用的场景。 数据一致性模型： 这是分布式系统中最核心也是最复杂的挑战之一。我们将详细讲解各种一致性模型，从强一致性（Strong Consistency）到最终一致性（Eventual Consistency），以及居于其中的各种模型（如因果一致性、顺序一致性等）。阐述 CAP 定理及其对分布式系统设计的指导意义。 数据分区与负载均衡： 讲解如何通过数据分区（Partitioning/Sharding）将海量数据分散到不同的节点上，以及如何实现负载均衡，确保各个节点的计算和存储资源得到充分利用，避免热点问题。 数据容错与高可用： 详细介绍分布式存储系统如何通过数据副本、故障检测、自动恢复等机制来实现数据的容错和高可用。理解这些机制如何保障在节点失效的情况下，数据依然可访问且服务不中断。 第三部分：数据计算的分布式加速——并行处理的艺术 拥有了海量数据的分布式存储，如何高效地对其进行计算，就成为了下一个关键。本部分将深入探讨分布式数据计算的原理、模型和优化技巧。 分布式计算模型： 介绍 MapReduce 模型的原理及其在并行数据处理中的开创性作用。在此基础上，进一步探讨更现代的分布式计算模型，如 Spark 的 RDD（Resilient Distributed Datasets）和 DataFrame/Dataset 抽象，以及流式处理模型。 任务调度与执行： 分析分布式计算框架中的任务调度器是如何将大规模的计算任务分解成可并行执行的子任务，并在集群中的各个节点上进行分发和执行。理解任务依赖关系、资源分配和任务的生命周期管理。 数据移动与Shuffle： 深入剖析在分布式计算过程中，数据在节点间的移动（Shuffle）是影响性能的关键环节。介绍各种优化 Shuffle 的技术，如数据压缩、本地化、广播变量等。 内存计算与迭代计算： 探讨内存计算的优势，以及它如何显著加速数据处理，尤其是在迭代式算法（如机器学习算法）的应用中。 流式数据处理的实时性： 介绍分布式流式处理的挑战，如事件顺序、延迟、状态管理等。讲解流式处理引擎的工作原理，以及如何实现近乎实时的决策和分析。 查询优化与执行计划： 在分布式数据库和数据仓库系统中，查询优化器扮演着至关重要的角色。本部分将探讨分布式查询的执行计划生成、算子下推、并行执行策略等。 第四部分：分布式系统的设计与实践——构建健壮、可扩展的数据平台 理论的理解最终要落地到实际的系统设计与构建。本部分将从更宏观的视角，指导读者如何设计和实现一个健壮、可扩展的分布式数据处理平台。 分布式系统的关键设计原则： 总结分布式系统设计的核心原则，如模块化、解耦、关注点分离、幂等性、无状态设计等。 容错与弹性设计： 深入探讨如何设计能够容忍节点故障、网络分区等问题的系统。介绍各种故障检测、隔离、降级和恢复策略。 可扩展性架构： 分析如何设计能够随着数据量和计算需求的增长而平滑扩展的系统。探讨水平扩展（Horizontal Scaling）和垂直扩展（Vertical Scaling）的权衡。 系统监控与管理： 讲解在分布式环境中，如何进行有效的系统监控，包括性能指标、资源利用率、错误日志等。介绍分布式系统的管理工具和运维实践。 数据安全与治理： 探讨在分布式数据环境中，如何保障数据的安全，包括访问控制、加密、审计等。介绍数据治理的重要性，以及如何管理数据的生命周期、质量和合规性。 生态系统的选择与整合： 简要介绍当前主流的分布式数据处理生态系统，如 Hadoop 生态、Spark 生态、以及云原生数据平台等。指导读者如何根据实际需求选择合适的工具和技术栈，并进行有效的整合。 未来趋势展望： 展望分布式数据处理技术的未来发展方向，例如 Serverless 数据处理、AI 与分布式计算的深度融合、图计算、图数据库的兴起等。 本书的目标读者： 《数据洪流中的驾驭之道：分布式数据处理的深度探索》面向所有对大数据处理感兴趣的从业者，包括但不限于： 软件工程师： 希望深入理解大数据处理底层原理，从而能够更好地设计和开发分布式数据应用。 数据工程师： 寻求提升在分布式数据平台的设计、搭建、运维和优化方面的能力。 数据科学家/分析师： 希望理解其所使用的数据工具背后是如何工作的，以便更有效地进行数据探索、模型训练和结果分析。 系统架构师： 需要在设计大规模数据处理系统时，做出明智的技术选型和架构决策。 对分布式系统和大数据技术有浓厚兴趣的学生和研究人员。 本书不仅仅提供知识，更重要的是培养读者一种解决分布式数据挑战的思维方式。通过对核心原理的深入剖析，读者将能够举一反三，灵活应对各种实际问题，最终在数据洪流中找到属于自己的驾驭之道。它将是一本陪伴你从入门到精通，不断深入理解分布式数据处理世界的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，最近工作接触到大数据领域，对Hive产生了浓厚的兴趣，于是入手了这本《Hive编程指南》。这本书的深度和广度都令我印象深刻。它并没有停留在简单罗列HiveQL语法，而是深入探讨了Hive的架构，包括HiveServer2、Metastore等核心组件的工作原理。这对于理解Hive的性能瓶颈和进行故障排查非常有帮助。书中关于Hive与其他Hadoop组件（如HDFS、YARN）的集成讲解也非常到位，让我能够更全面地理解Hive在整个大数据生态中的位置。我特别喜欢书中关于数据仓库设计思想的讨论，它将Hive的应用场景与数据仓库的构建理念紧密结合，让我从更宏观的角度去思考如何设计和管理数据。虽然我之前对SQL有一些基础，但Hive的很多特性，如延迟计算、Schema on Read等，都与传统关系型数据库有很大不同，这本书恰好弥补了我的知识盲区。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hive编程指南》在我看来，是一本非常实用的案头必备手册。它不像某些技术书籍那样，只是简单地介绍API或者命令，而是从解决实际问题的角度出发，循循善诱。我尤其欣赏书中关于数据加载和ETL（Extract, Transform, Load）流程的讲解。作者详细介绍了各种数据源（如CSV、JSON、Parquet）如何高效地加载到Hive表中，并且提供了多种ETL策略，包括使用INSERT OVERWRITE、INSERT INTO以及与Sqoop等工具的结合使用。这些内容对于日常数据处理和迁移工作非常有指导意义。另外，书中关于Hive的SQL优化技巧，比如如何选择合适的文件格式（Orc、Parquet）、如何进行分区和分桶的合理设计，以及如何利用索引来加速查询，都给我留下了深刻的印象。总的来说，这本书内容详实，逻辑清晰，对于想要在实际工作中熟练运用Hive进行数据分析和开发的读者来说，绝对是一本不可多得的好书。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hive编程指南》真是让我大开眼界！我本来对Hive一直停留在“听说过”的阶段，觉得它离我的日常开发工作有点远。但读了这本书，我发现我的想法完全错了。作者用了一种非常接地气的方式，一步步地把我从零基础带入了Hive的世界。一开始，我以为会充斥着各种复杂的SQL语法和底层原理，读起来会枯燥乏味。没想到，书中大量的实例和清晰的图示，让我能够立刻理解每个概念。比如，关于Hive的数据模型，作者没有直接抛出抽象的概念，而是通过一个生动的电商数据分析场景，讲解了什么是表、分区、桶，以及它们在实际数据处理中的作用。我特别喜欢书中关于性能优化的章节，它不像其他技术书籍那样堆砌理论，而是提供了大量可以直接套用的实践技巧。例如，在处理大型数据集时，如何合理地使用JOIN，如何避免不必要的全表扫描，这些都对我后续实际项目的数据查询效率提升起到了至关重要的作用。这本书就像一位耐心的老师，总是在我即将迷失方向的时候，给予我最及时的指引。我强烈推荐给所有对大数据处理感兴趣，但又不知道从何下手的朋友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析师，我一直在寻找能够有效处理海量数据的方法，《Hive编程指南》这本书可以说是近期我读过的最令我满意的技术书籍了。它不仅仅是关于Hive语法本身，更重要的是，作者在书中穿插了大量关于大数据处理最佳实践的理念。比如，在讨论数据倾斜的问题时，书中不仅详细解释了数据倾斜的成因，还提供了几种非常实用的解决方法，比如调整MapReduce的并行度、使用bucket join、甚至是自定义hash函数等。这些技巧对于在实际工作中优化查询性能至关重要，直接关系到数据分析的效率。我个人最受益的部分是关于Hive与Spark SQL的对比分析，它让我明白了在不同场景下，选择哪种工具更合适，以及如何在这两种技术之间进行平滑的迁移。这本书的语言风格比较严谨，但又不失易读性，让我能够深入理解Hive的底层逻辑，而不是仅仅停留在表面。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚看完《Hive编程指南》，感觉像是打开了一个全新的视野。在此之前，我对Hadoop生态中的SQL类查询一直有些模糊的概念，总是觉得它与传统的关系型数据库SQL存在着巨大的差异，学习起来会非常困难。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者在开篇就很好地解释了Hive的设计理念，它并不是一个独立的数据库系统，而是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，这让我对它的定位有了清晰的认识。书中对HiveQL语法的讲解也非常细致，从基本的SELECT、FROM、WHERE语句，到更复杂的聚合函数、窗口函数，每一个知识点都配有翔实的例子，而且这些例子都非常有针对性，能直接反映Hive在处理大数据场景下的特性。我尤其欣赏书中关于UDF（用户自定义函数）的讲解，这部分内容让我看到了Hive的强大扩展性，不再局限于内置函数，可以根据实际需求开发自己的函数来满足复杂的业务逻辑。这本书的结构安排非常合理，循序渐进，不会让初学者感到 overwhelming。

评分☆☆☆☆☆

学习hadoop挺不错，虽然没看！但是感觉挺好

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

好还不怎么用到

评分☆☆☆☆☆

对京东的产品定价越来越失望

评分☆☆☆☆☆

好还不怎么用到

评分☆☆☆☆☆

哦送给小区门口了给定人民太无聊啦

评分☆☆☆☆☆

包装很好，是正品，买来看看。

评分☆☆☆☆☆

很好的hive方面的书籍,送货也很快

评分☆☆☆☆☆

包装很好，是正品，买来看看。