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陆嘉恒 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式存储
• 分布式计算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 数据分析
• 集群
• Java

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111395836

版次：2

商品编码：11116710

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-11-01

用纸：胶版纸

页数：516

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

第1版广受好评，第2版基于Hadoop及其相关技术新版本撰写，从多角度做了全面的修订和补充。《Hadoop实战（第2版）》不仅详细讲解了新一代的Hadoop技术，而且全面介绍了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等重要技术，是系统学习Hadoop技术的先选之作！
　　

　　

海报：

内容简介

　　《Hadoop实战（第2版）》能满足读者全面学习新的Hadoop技术及其相关技术（Hive、HBase等）的需求，是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。第1版上市后广受好评，被誉为学习Hadoop技术的经典著作之一。与第1版相比，第2版技术更新颖，所有技术都针对新版进行了更新；内容更全面，几乎每一个章节都增加了新内容，而且增加了新的章节；实战性更强，案例更丰富；细节更完美，对第1版中存在的缺陷和不足进行了修正。

　　本书内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容。实战性强，不仅为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，而且还包括Yahoo！等多个大公司的企业级案例，可操作系极强。

　　《Hadoop实战（第2版）》全书一共19章：第1~2章首先对Hadoop进行了全方位的宏观介绍，然后介绍了Hadoop在三大主流操作系统平台上的安装与配置方法；第3~6章分别详细讲解了MapReduce计算模型、MapReduce的工作机制、MapReduce应用的开发方法，以及多个精巧的MapReduce应用案例；第7章全面讲解了Hadoop的I/O操作；第8章对YARN进行了介绍；第9章对HDFS进行了详细讲解和分析；第10章细致地讲解了Hadoop的管理；第11~17章对Hadoop大生态系统中的Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等技术进行了详细的讲解；第18章讲解了Hadoop的各种常用插件，以及Hadoop插件的开发方法；第19章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、百度、Facebook等企业中的应用案例。

作者简介

　　陆嘉恒，资深数据库专家和云计算技术专家，对Hadoop及其相关技术有非常深入的研究，主持了多个分布式云计算项目的研究与实施，积累了丰富的实践经验。获得新加坡国立大学博士学位，美国加利福尼亚大学尔湾分校(University of California， Irvine) 博士后，现为中国人民大学教授，博士生导师。此外，他对数据挖掘和Web信息搜索等技术也有深刻的认识。

目录

前　言
第1章　Hadoop简介
1.1　什么是Hadoop
1.1.1　Hadoop概述
1.1.2　Hadoop的历史
1.1.3　Hadoop的功能与作用
1.1.4　Hadoop的优势
1.1.5　Hadoop应用现状和发展趋势
1.2　Hadoop项目及其结构
1.3　Hadoop体系结构
1.4　Hadoop与分布式开发
1.5　Hadoop计算模型—MapReduce
1.6　Hadoop数据管理
1.6.1　HDFS的数据管理
1.6.2　HBase的数据管理
1.6.3　Hive的数据管理
1.7　Hadoop集群安全策略
1.8　本章小结
第2章　Hadoop的安装与配置
2.1　在Linux上安装与配置Hadoop
2.1.1　安装JDK 1.6
2.1.2　配置SSH免密码登录
2.1.3　安装并运行Hadoop
2.2　在Mac OSX上安装与配置Hadoop
2.2.1　安装Homebrew
2.2.2　使用Homebrew安装Hadoop
2.2.3　配置SSH和使用Hadoop
2.3　在Windows上安装与配置Hadoop
2.3.1　安装JDK 1.6或更高版本
2.3.2　安装Cygwin
2.3.3　配置环境变量
2.3.4　安装sshd服务
2.3.5　启动sshd服务
2.3.6　配置SSH免密码登录
2.3.7　安装并运行Hadoop
2.4　安装和配置Hadoop集群
2.4.1　网络拓扑
2.4.2　定义集群拓扑
2.4.3　建立和安装Cluster
2.5　日志分析及几个小技巧
2.6　本章小结
第3章　MapReduce计算模型
3.1　为什么要用MapReduce
3.2　MapReduce计算模型
3.2.1　MapReduce Job
3.2.2　Hadoop中的Hello World程序
3.2.3　MapReduce的数据流和控制流
3.3　MapReduce任务的优化
3.4　Hadoop流
3.4.1　Hadoop流的工作原理
3.4.2　Hadoop流的命令
3.4.3　两个例子
3.5　Hadoop Pipes
3.6　本章小结
第4章　开发MapReduce应用程序
4.1　系统参数的配置
4.2　配置开发环境
4.3　编写MapReduce程序
4.3.1　Map处理
4.3.2　Reduce处理
4.4　本地测试
4.5　运行MapReduce程序
4.5.1　打包
4.5.2　在本地模式下运行
4.5.3　在集群上运行
4.6　网络用户界面
4.6.1　JobTracker页面
4.6.2　工作页面
4.6.3　返回结果
4.6.4　任务页面
4.6.5　任务细节页面
4.7　性能调优
4.7.1　输入采用大文件
4.7.2　压缩文件
4.7.3　过滤数据
4.7.4　修改作业属性
4.8　MapReduce工作流
4.8.1　复杂的Map和Reduce函数
4.8.2　MapReduce Job中全局共享数据
4.8.3　链接MapReduce Job
4.9　本章小结
第5章　MapReduce应用案例
5.1　单词计数
5.1.1　实例描述
5.1.2　设计思路
5.1.3　程序代码
5.1.4　代码解读
5.1.5　程序执行
5.1.6　代码结果
5.1.7　代码数据流
5.2　数据去重
5.2.1　实例描述
5.2.2　设计思路
5.2.3　程序代码
5.3　排序
5.3.1　实例描述
5.3.2　设计思路
5.3.3　程序代码
5.4　单表关联
5.4.1　实例描述
5.4.2　设计思路
5.4.3　程序代码
5.5　多表关联
5.5.1　实例描述
5.5.2　设计思路
5.5.3　程序代码
5.6　本章小结
第6章　MapReduce工作机制
6.1　MapReduce作业的执行流程
6.1.1　MapReduce任务执行总流程
6.1.2　提交作业
6.1.3　初始化作业
6.1.4　分配任务
6.1.5　执行任务
6.1.6　更新任务执行进度和状态
6.1.7　完成作业
6.2　错误处理机制
6.2.1　硬件故障
6.2.2　任务失败
6.3　作业调度机制
6.4　Shuffle和排序
6.4.1　Map端
6.4.2　Reduce端
6.4.3　shuffle过程的优化
6.5　任务执行
6.5.1　推测式执行
6.5.2　任务JVM重用
6.5.3　跳过坏记录
6.5.4　任务执行环境
6.6　本章小结
第7章　Hadoop IO操作
7.1　IO操作中的数据检查
7.2　数据的压缩
7.2.1　Hadoop对压缩工具的选择
7.2.2　压缩分割和输入分割
7.2.3　在MapReduce程序中使用压缩
7.3　数据的IO中序列化操作
7.3.1　Writable类
7.3.2　实现自己的Hadoop数据类型
7.4　针对Mapreduce的文件类
7.4.1　SequenceFile类
7.4.2　MapFile类
7.4.3　ArrayFile、SetFile和BloomMapFile
7.5　本章小结
第8章　下一代MapReduce：YARN
8.1　MapReduce V2设计需求
8.2　MapReduce V2主要思想和架构
8.3　MapReduce V2设计细节
8.4　MapReduce V2优势
8.5　本章小结
第9章　HDFS详解
9.1　Hadoop的文件系统
9.2　HDFS简介
9.3　HDFS体系结构
9.3.1　HDFS的相关概念
9.3.2　HDFS的体系结构
9.4　HDFS的基本操作
9.4.1　HDFS的命令行操作
9.4.2　HDFS的Web界面
9.5　HDFS常用Java API详解
9.5.1　使用Hadoop URL读取数据
9.5.2　使用FileSystem API读取数据
9.5.3　创建目录
9.5.4　写数据
9.5.5　删除数据
9.5.6　文件系统查询
9.6　HDFS中的读写数据流
9.6.1　文件的读取
9.6.2　文件的写入
9.6.3　一致性模型
9.7　HDFS命令详解
9.7.1　通过distcp进行并行复制
9.7.2　HDFS的平衡
9.7.3　使用Hadoop归档文件
9.7.4　其他命令
9.8　WebHDFS
9.8.1　WebHDFS的配置
9.8.2　WebHDFS命令
9.9　本章小结
第10章　Hadoop的管理
10.1　HDFS文件结构
10.2　Hadoop的状态监视和管理工具
10.2.1　审计日志
10.2.2　监控日志
10.2.3　Metrics
10.2.4　Java管理扩展
10.2.5　Ganglia
10.2.6　Hadoop管理命令
10.3　Hadoop集群的维护
10.3.1　安全模式
10.3.2　Hadoop的备份
10.3.3　Hadoop的节点管理
10.3.4　系统升级
10.4　本章小结
第11章　Hive详解
11.1　Hive简介
11.1.1　Hive的数据存储
11.1.2　Hive的元数据存储
11.2　Hive的基本操作
11.2.1　在集群上安装Hive
11.2.2　配置MySQL存储Hive元数据
11.2.3　配置Hive
11.3　Hive QL详解
11.3.1　数据定义（DDL）操作
11.3.2　数据操作（DML）
11.3.3　SQL操作
11.3.4　Hive QL使用实例
11.4　Hive网络（Web UI）接口
11.4.1　Hive网络接口配置
11.4.2　Hive网络接口操作实例
11.5　Hive的JDBC接口
11.5.1　Eclipse环境配置
11.5.2　程序实例
11.6　Hive的优化
11.7　本章小结
第12章　HBase详解
12.1　HBase简介
12.2　HBase的基本操作
12.2.1　HBase的安装
12.2.2　运行HBase
12.2.3　HBase Shell
12.2.4　HBase配置
12.3　HBase体系结构
12.3.1　HRegion
12.3.2　HRegion服务器
12.3.3　HBase Master服务器
12.3.4　ROOT表和META表
12.3.5　ZooKeeper
12.4　HBase数据模型
12.4.1　数据模型
12.4.2　概念视图
12.4.3　物理视图
12.5　HBase与RDBMS
12.6　HBase与HDFS
12.7　HBase客户端
12.8　Java API
12.9　HBase编程
12.9.1　使用Eclipse开发HBase应用程序
12.9.2　HBase编程
12.9.3　HBase与MapReduce
12.10　模式设计
12.10.1　模式设计应遵循的原则
12.10.2　学生表
12.10.3　事件表
12.11　本章小结
第13章　Mahout详解
13.1　Mahout简介
13.2　Mahout的安装和配置
13.3　Mahout API简介
13.4　Mahout中的频繁模式挖掘
13.4.1　什么是频繁模式挖掘
13.4.2　Mahout中的频繁模式挖掘
13.5　Mahout中的聚类和分类
13.5.1　什么是聚类和分类
13.5.2　Mahout中的数据表示
13.5.3　将文本转化成向量
13.5.4　Mahout中的聚类、分类算法
13.5.5　算法应用实例
13.6　Mahout应用：建立一个推荐引擎
13.6.1　推荐引擎简介
13.6.2　使用Taste构建一个简单的推荐引擎
13.6.3　简单分布式系统下基于产品的推荐系统简介
13.7　本章小结
第14章　Pig详解
14.1　Pig简介
14.2　Pig的安装和配置
14.2.1　Pig的安装条件
14.2.2　Pig的下载、安装和配置
14.2.3　Pig运行模式
14.3　Pig Latin语言
14.3.1　Pig Latin语言简介
14.3.2　Pig Latin的使用
14.3.3　Pig Latin的数据类型
14.3.4　Pig Latin关键字
14.4　用户定义函数
14.4.1　编写用户定义函数
14.4.2　使用用户定义函数
14.5　Zebra简介
14.5.1　Zebra的安装
14.5.2　Zebra的使用简介
14.6　Pig实例
14.6.1　Local模式
14.6.2　MapReduce模式
14.7　Pig进阶
14.7.1　数据实例
14.7.2　Pig数据分析
14.8　本章小结
第15章　ZooKeeper详解
15.1　ZooKeeper简介
15.1.1　ZooKeeper的设计目标
15.1.2　数据模型和层次命名空间
15.1.3　ZooKeeper中的节点和临时节点
15.1.4　ZooKeeper的应用
15.2　ZooKeeper的安装和配置
15.2.1　安装ZooKeeper
15.2.2　配置ZooKeeper
15.2.3　运行ZooKeeper
15.3　ZooKeeper的简单操作
15.3.1　使用ZooKeeper命令的简单操作步骤
15.3.2　ZooKeeper API的简单使用
15.4　ZooKeeper的特性
15.4.1　ZooKeeper的数据模型
15.4.2　ZooKeeper会话及状态
15.4.3　ZooKeeper watches
15.4.4　ZooKeeper ACL
15.4.5　ZooKeeper的一致性保证
15.5　使用ZooKeeper进行Leader选举
15.6　ZooKeeper锁服务
15.6.1　ZooKeeper中的锁机制
15.6.2　ZooKeeper提供的一个写锁的实现
15.7　使用ZooKeeper创建应用程序
15.7.1　使用Eclipse开发ZooKeeper应用程序
15.7.2　应用程序实例
15.8　BooKeeper
15.9　本章小结

第16章　Avro详解
第17章　Chukwa详解
第18章　Hadoop的常用插件与开发
第19章　企业应用实例
……
本章参考资料
附录A　云计算在线检测平台
附录B　Hadoop安装、运行与使用说明
附录C　使用DistributedCache的MapReduce程序
附录D　使用ChainMapper和ChainReducer的MapReduce程序

前言/序言

　　为什么写这本书

　　计算技术已经改变了我们的工作、学习和生活。分布式的云计算技术是当下IT领域最热门的话题之一，它通过整合资源，为降低成本和能源消耗提供了一种简化、集中的计算平台。这种低成本、高扩展、高性能的特点促使其迅速发展，遍地开发，悄然改变着整个行业的面貌。社会各界对云计算的广泛研究和应用无疑证明了这一点：在学术界，政府和很多高校十分重视对云计算技术的研究和投入；在产业界，各大IT公司也在研究和开发相关的云计算产品上投入了大量的资源。这些研究和应用推动与云计算相关的新兴技术和产品不断涌现，传统的信息服务产品向云计算模式转型。

　　Hadoop作为Apache基金会的开源项目，是云计算研究和应用最具代表性的产品。Hadoop分布式框架为开发者提供了一个分布式系统的基础架构，用户可以在不了解分布式系统底层细节的情况下开发分布式的应用，充分利用由Hadoop统一起来的集群存储资源、网络资源和计算资源，实现基于海量数据的高速运算和存储。

　　在编写本书第一版时，鉴于Hadoop技术本身和应用环境较为复杂，入门和实践难度较大，而关于Hadoop的参考资料又非常少，笔者根据自己的实际研究和使用经历，理论与实践并重，从基础出发，为读者全面呈现了Hadoop的相关知识，旨在为Hadoop学习者提供一本工具书。但是时至今日，Hadoop的版本已从本书第一版介绍的0.20升级至正式版1.0，读者的需求也从入门发展到更加深入地了解Hadoop的实现细节，了解Hadoop的更新和发展的趋势，了解Hadoop在企业中的应用。虽然本书第一版受到广大Hadoop学习者的欢迎，但是为了保持对最新版Hadoop的支持，进一步满足读者的需求，继续推动Hadoop技术在国内的普及和发展，笔者不惜时间和精力，搜集资料，亲自实践，编写了本书第二版。

　　第2版与第1版的区别

　　基于Hadoop 1.0版本和相关项目的最新版，本书在第1版的基础上进行了更新和调整：

　　每章都增加了新内容（如第1章增加了与Hadoop安全相关的知识，第2增加了在Max OS X系统上安装Hadoop的介绍，第9章增加了WebHDFS等）；

　　部分章节深入剖析了Hadoop源码；

　　增加了对Hadoop接口及实践方面的介绍（附录C和附录D）；

　　增加了对下一代MapReduce的介绍（第8章）；

　　将企业应用介绍移到本书最后并更新了内容（第19章）；

　　增加了对Hadoop安装和代码执行的集中介绍（附录B）。

　　本书面向的读者

　　在编写本书时，笔者力图使不同背景、职业和层次的读者都能从这本书中获益。

　　如果你是专业技术人员，本书将带领你深入云计算的世界，全面掌握Hadoop及其相关技术细节，帮助你使用Hadoop技术解决当前面临的问题。

　　如果你是系统架构人员，本书将成为你搭建Hadoop集群、管理集群，并迅速定位和解决问题的工具书。

　　如果你是高等院校计算机及相关专业的学生，本书将为你在课堂之外了解最新的IT技术打开了一扇窗户，帮助你拓宽视野，完善知识结构，为迎接未来的挑战做好知识储备。

　　在学习本书之前，大家应该具有如下的基础：

　　要有一定的分布式系统的基础知识，对文件系统的基本操作有一定的了解。

　　要有一定的Linux操作系统的基础知识。

　　有较好的编程基础和阅读代码的能力，尤其是要能够熟练使用Java语言。

　　对数据库、数据仓库、系统监控，以及网络爬虫等知识最好也能有一些了解。

　　如何阅读本书

　　从整体内容上讲，本书包括19章和4个附录。前10章、第18章、第19章和4个附录主要介绍了Hadoop背景知识、Hadoop集群安装和代码执行、MapReduce机制及编程知识、HDFS实现细节及管理知识、Hadoop应用。第11章至第17章结合最新版本详细介绍了与Hadoop相关的其他项目，分别为Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa，以备读者扩展知识面之用。

　　在阅读本书时，笔者建议大家先系统地学习Hadoop部分的理论知识（第1章、第3章、第6章至第10章），这样可对Hadoop的核心内容和实现机制有一个很好的理解。在此基础上，读者可进一步学习Hadoop部分的实践知识（第2章、第4章、第5章、第18章、第19章和4个附录），尝试搭建自己的Hadoop集群，编写并运行自己的MapReduce代码。对于本书中关于Hadoop相关项目的介绍，大家可以有选择地学习。在内容的编排上，各章的知识点是相对独立的，是并行的关系，因此大家可以有选择地进行学习。当然，如果时间允许，还是建议大家系统地学习全书的内容，这样能够对Hadoop系统的机制有一个完整而系统的理解，为今后深入地研究和实践Hadoop及云计算技术打下坚实的基础。

　　另外，笔者希望大家在学习本书时能一边阅读，一边根据书中的指导动手实践，亲自实践本书中所给出的编程范例。例如，先搭建一个自己的云平台，如果条件受限，可以选择伪分布的方式。

　　在线资源及勘误

　　在本书的附录中，提供了一个基于Hadoop的云计算在线测试平台，大家可以先注册一个免费账户，然后即可体验Hadoop平台，通过该平台大家可在线编写MapReduce应用并进行自动验证。如果大家希望获得该平台的验证码，或者希望获得完全编程测试和理论测试的权限，请发邮件。读者也可访问Hadoop的官方网站阅读官方介绍文档，下载学习示例代码。

　　在本书的撰写和相关技术的研究中，尽管笔者投入了大量的精力、付出了艰辛的努力，但是受知识水平所限，书中存在不足和疏漏之处在所难免，恳请大家批评指正。如果有任何问题和建议，可发送电子邮件。

　　致谢

　　在本书的编写过程中，很多Hadoop方面的实践者和研究者做了大量的工作，他们是冯博亮、程明、徐文韬、张林林、朱俊良、许翔、陈东伟、谭果、林春彬等，在此表示感谢。

　　陆嘉恒

　　2012年6月于北京

大数据时代下的技术基石：深入解析分布式计算框架 在信息爆炸、数据洪流滚滚向前的今天，如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，已成为决定企业乃至国家竞争力的核心要素。大数据技术的崛起，为我们打开了前所未有的机遇之门，同时也带来了巨大的挑战。在这个背景下，一批强大的分布式计算框架应运而生，它们如同新时代的基石，支撑起整个大数据生态的运转。本文将深入探讨其中最具代表性的技术，揭示其核心原理、架构设计以及在实际应用中的价值，旨在为读者构建一个清晰、全面的技术图景，帮助大家更好地驾驭大数据浪潮。 第一部分：分布式存储的基石——海量数据的高可用与可靠承载 处理海量数据，首要解决的问题便是如何将其安全、可靠地存储起来。传统的单机存储方案，在面对PB甚至EB级别的数据时，显得捉襟见肘，其扩展性、可靠性和可用性都难以满足需求。分布式存储的出现，正是为了应对这一挑战。 1. 分块存储与数据冗余： 分布式存储的核心思想是将海量数据分割成更小的块（block），并将这些块分布存储在集群中的多个节点上。这种分块存储的方式，不仅能够突破单机存储容量的限制，更能为后续的并行处理奠定基础。然而，数据的分布必然伴随着硬件故障的风险。为了保证数据的安全性和可靠性，分布式存储系统引入了数据冗余机制。最常见的方式是数据复制（Replication），即为每个数据块在集群中保留多个副本。当一个节点发生故障时，其他副本依然能够保证数据的可用性，系统可以平滑地进行故障恢复，不影响业务的正常运行。另一种数据冗余方式是纠删码（Erasure Coding），它通过数学算法将原始数据块编码成多个片段，即使部分片段丢失，也能通过剩余片段重构出原始数据。相比于数据复制，纠删码在节省存储空间方面具有显著优势，特别适合存储成本敏感的大规模数据场景。 2. 元数据管理： 在分布式存储系统中，如何高效地管理海量数据块的位置信息、副本信息以及其他元数据，是至关重要的。元数据服务需要具备高可用性和可扩展性，以应对数据的频繁读写和集群的动态变化。常用的元数据管理方案包括集中式元数据服务器（如HDFS的NameNode）和分布式元数据管理。集中式方案实现简单，但存在单点故障风险；分布式方案则通过多个节点协同管理元数据，提高了系统的可用性和容错能力。元数据服务的性能直接影响到整个存储系统的读写性能，因此优化元数据管理是提升系统效率的关键。 3. 强一致性与最终一致性： 在分布式环境下，如何保证数据的一致性，是一个复杂而关键的问题。强一致性要求任何时刻，所有副本的数据都是最新的，读操作总是能获取到最新写入的数据。实现强一致性通常需要复杂的协调机制，可能会牺牲一定的可用性和性能。而最终一致性则允许在一段时间内，不同副本的数据可能存在短暂的差异，但最终会达到一致状态。在许多大数据应用场景中，例如日志分析、离线数据处理等，对实时性要求不高，最终一致性方案能够提供更高的可用性和吞吐量。根据不同的业务需求，系统会选择合适的强弱一致性策略。 第二部分：分布式计算的引擎——海量数据的高效并行处理 存储了海量数据之后，如何快速、高效地对其进行分析和处理，成为下一个核心挑战。分布式计算框架应运而生，它们能够将复杂的计算任务分解成多个子任务，并在集群中的多个计算节点上并行执行，从而极大地缩短计算时间。 1. 批处理框架：MapReduce的经典范式 MapReduce是分布式批处理计算的开创性框架，其核心思想是将计算任务分为两个主要阶段：Map和Reduce。Map阶段负责对输入数据进行初步的处理和转换，产生一系列的键值对（key-value pairs）。Reduce阶段则负责对Map阶段产生的中间结果进行聚合、统计或进一步的计算，最终输出结果。MapReduce的强大之处在于其对复杂计算的抽象能力，以及在分布式环境下自动处理任务调度、数据分发、节点容错等问题。尽管MapReduce在设计上存在一些不足，如任务执行周期长、灵活性受限等，但它奠定了分布式批处理计算的基础，并催生了后续更先进的计算框架。 2. 流处理框架：实时洞察的加速器 与批处理一次性处理大量静态数据不同，流处理框架专注于实时处理连续不断的数据流。这些数据可能来自传感器、用户行为日志、交易记录等，它们以毫秒级的速度产生。流处理框架能够对数据进行即时分析，并根据分析结果触发相应的行动，如实时告警、个性化推荐、欺诈检测等。流处理的特点在于其低延迟、高吞吐以及能够处理无界数据。常见的流处理框架如Apache Storm、Apache Flink和Apache Spark Streaming，它们通过不同的设计理念和技术实现，提供了强大的实时数据处理能力。例如，Flink以其“精确一次”的语义保障和灵活的状态管理，在复杂的流式应用中表现出色。 3. 内存计算框架：加速数据分析的利器 传统的磁盘I/O成为数据处理的瓶颈，为了进一步提升计算效率，内存计算框架应运而生。这类框架将数据尽可能地加载到内存中进行计算，从而避免了频繁的磁盘读写操作，极大地加快了数据分析的速度。Apache Spark是其中最著名的代表。Spark提供了Resilient Distributed Datasets (RDDs)和DataFrames/Datasets等抽象，支持内存计算、迭代计算以及多种计算模型（批处理、流处理、图计算、机器学习）。Spark的统一API和出色的性能，使其成为当前大数据处理领域的主流选择。 第三部分：生态系统的构建与协同——大数据价值的最大化释放 分布式存储和计算框架构成了大数据处理的核心，但一个完整的大数据生态系统远不止于此。它们需要与其他组件协同工作，才能真正释放数据的价值。 1. 数据仓库与数据湖： 为了更好地管理和组织海量数据，数据仓库和数据湖扮演着重要角色。数据仓库通常存储经过结构化、清洗和转化的业务数据，用于支持传统的商业智能（BI）和报表分析。而数据湖则能够存储各种原始格式的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，为探索性数据分析和机器学习提供了更广阔的空间。 2. 数据处理与分析工具： 除了底层的计算框架，还需要一系列工具来方便用户进行数据处理、查询和分析。SQL on Hadoop工具，如Apache Hive和Apache Impala，允许用户使用熟悉的SQL语言来查询存储在分布式文件系统中的数据。交互式查询引擎，如Presto和Athena，则提供了低延迟的交互式查询能力。 3. 数据治理与安全： 随着数据量的不断增长和应用场景的复杂化，数据治理变得越来越重要。这包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理以及数据安全和隐私保护。安全措施如数据加密、访问控制、审计日志等，确保数据的合规性和安全性。 4. 机器学习与人工智能： 大数据为机器学习和人工智能提供了丰富的燃料。基于分布式计算框架，可以构建和训练大规模的机器学习模型，实现预测分析、模式识别、自然语言处理等高级应用。Apache Spark MLlib等库提供了丰富的机器学习算法。 总结 大数据技术的发展日新月异，其核心在于分布式存储和分布式计算。理解这些底层技术的原理和架构，是掌握大数据能力的关键。从数据的可靠存储到高效并行处理，再到整个生态系统的协同运作，每一步都凝聚着无数技术创新的结晶。本文所探讨的分布式存储和计算框架，仅仅是冰山一角，它们共同构建了一个强大的技术体系，为我们应对数据洪流、挖掘数据价值提供了坚实的基础。在这个日新月异的时代，持续学习和探索大数据领域的最新进展，将是我们在数字化浪潮中保持竞争力的不二法门。

评分☆☆☆☆☆

《Hadoop实战（第2版）》这本书，如同我期待已久的一份珍贵礼物。作为一个对数据充满好奇心的在校学生，我一直渴望能够掌握处理海量数据的强大工具，而Hadoop，正是这个领域最璀璨的明星。这本书的“实战”二字，让我看到了将理论知识转化为实际技能的可能。我希望这本书能够带领我从零开始，逐步建立起对Hadoop的全面认知，包括其核心的分布式文件系统HDFS，以及强大的分布式计算框架MapReduce。我希望能够通过书中清晰的讲解和丰富的示例，理解Hadoop的工作原理，并能够亲手搭建一个简单的Hadoop集群，进行一些基础的数据处理实验。我对书中关于数据存储、数据处理、以及集群调优方面的介绍尤为期待，我相信这些内容将为我未来在相关领域的学习和研究打下坚实的基础。这本书，将是我在探索大数据世界过程中，一个不可或缺的向导。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Hadoop实战（第2版）》这本书，我首先注意到的是它严谨的结构和详尽的内容。作为一名在IT行业摸爬滚打多年的老兵，我深知一本优秀的技术书籍，不仅要有深刻的理论洞察，更要有贴近实际的应用价值。我对Hadoop这个技术领域一直保持着高度的关注，因为它代表了大数据时代的核心生产力。这本书的“实战”二字，让我看到了它区别于其他理论性书籍的独特性，我期待它能为我提供一套完整的、可操作的Hadoop学习路线图。我尤其希望书中能够深入剖析Hadoop生态系统中的各个组件，例如YARN的资源管理机制、Hive的数据仓库解决方案、HBase的NoSQL数据库应用等，并详细讲解它们在实际项目中的部署、配置和优化方法。我希望通过阅读这本书，能够提升自己对Hadoop集群的管理和维护能力，以及在复杂大数据场景下进行系统设计和故障排查的实操技能。这本书，无疑将是我在Hadoop技术深度探索道路上的一块重要基石。

评分☆☆☆☆☆

《Hadoop实战（第2版）》这本书，对我来说，简直是一场及时雨。作为一名刚入行不久的数据分析师，我发现自己经常在数据处理方面力不从心，尤其是面对那些规模庞大、结构复杂的数据集时，传统的处理方式显得捉襟见肘。Hadoop，这个名词早已耳熟能详，但我一直苦于找不到一条清晰的学习路径。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。我非常期待书中能够详细介绍Hadoop的核心概念，比如分布式存储、分布式计算的原理，以及HDFS、MapReduce等关键组件的运作方式。我希望能通过阅读这本书，掌握如何使用Hadoop来管理和分析海量数据，解决实际工作中遇到的数据难题。书中提到的“实战”部分，更是让我眼前一亮，我希望能够看到真实的企业级应用案例，学习如何在实际场景中运用Hadoop来解决业务问题，比如如何进行数据清洗、数据转换、以及构建数据仓库等。这本书将是我深入理解并掌握Hadoop技术的强大助推器。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《Hadoop实战（第2版）》这本书，迫不及待地翻阅起来。封面设计简洁大气，书脊的印刷也很清晰，这给我留下了不错的初印象。我一直对大数据技术很感兴趣，尤其是在实际工作中，经常会遇到海量数据的处理需求，而Hadoop作为大数据领域的翘楚，其重要性不言而喻。这本书的副标题“实战”二字，让我对它充满了期待，毕竟理论性的讲解固然重要，但能够将知识与实际操作相结合，才是学习的关键。我希望通过这本书，能够系统地了解Hadoop的架构原理、核心组件以及它们是如何协同工作的。特别是对于HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，我希望能够深入理解其设计理念和实现机制，以便在未来的项目开发中能够游刃有余地运用。此外，随着大数据生态的不断发展，Hadoop也衍生出了许多优秀的子项目，如Hive、HBase、Spark等，我同样希望能在这本书中找到关于这些技术的一些入门级介绍，为我进一步学习这些更高级的技术打下坚实的基础。总而言之，这本书的出现，正是我当前学习需求的一个有力补充，我期待它能带领我开启一段充实的大数据探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Hadoop实战（第2版）》这本书，我立刻被它扎实的理论功底和丰富的实践案例所吸引。作为一名资深的数据工程师，我深知理论知识的边界，而“实战”这两个字，正是点亮我学习热情的火种。我一直认为，学习一项技术，最有效的方式莫过于亲手去搭建、去配置、去调试。这本书的目录设计清晰，从基础概念到高级应用，循序渐进，理论与实践并重。我尤其关注书中关于Hadoop集群的搭建与优化部分，这往往是初学者最容易遇到的挑战。我希望能够从中找到详细的步骤指导，以及一些常见的疑难杂症的解决方案，帮助我快速构建起自己的Hadoop环境，并能对其进行有效的性能调优。此外，书中对于MapReduce编程模型和API的讲解，我希望能得到更深入的理解，尤其是在处理复杂计算逻辑时的技巧和最佳实践。对于那些在实际工作中可能遇到的性能瓶颈和故障排查，我也希望能从书中获得一些宝贵的经验和方法论，以便在未来的工作中能够事半功倍。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的大数据专家，在耐心指导着每一位学习者。

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书拿到手里很脏，包装太差了！

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还没看

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大数据Hadoop初学者必备手册

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这本书挺不错的~~~~~~~~~~~~~~~

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学习Hadoop的好书，注重实战。

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超级棒，值得推荐！！

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学大数据必备准备学习下

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很好，很不错，很喜欢，确实不错。很便宜，很好。好

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感觉还可以，刚刚开始接触大数据，争取看完