Hadoop實戰（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陸嘉恒 著

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
• 集群
• Java

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111395836

版次：2

商品編碼：11116710

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2012-11-01

用紙：膠版紙

頁數：516

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

第1版廣受好評，第2版基於Hadoop及其相關技術新版本撰寫，從多角度做瞭全麵的修訂和補充。《Hadoop實戰（第2版）》不僅詳細講解瞭新一代的Hadoop技術，而且全麵介紹瞭Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等重要技術，是係統學習Hadoop技術的先選之作！
　　

　　

海報：

內容簡介

　　《Hadoop實戰（第2版）》能滿足讀者全麵學習新的Hadoop技術及其相關技術（Hive、HBase等）的需求，是一本係統且極具實踐指導意義的Hadoop工具書和參考書。第1版上市後廣受好評，被譽為學習Hadoop技術的經典著作之一。與第1版相比，第2版技術更新穎，所有技術都針對新版進行瞭更新；內容更全麵，幾乎每一個章節都增加瞭新內容，而且增加瞭新的章節；實戰性更強，案例更豐富；細節更完美，對第1版中存在的缺陷和不足進行瞭修正。

　　本書內容全麵，對Hadoop整個技術體係進行瞭全麵的講解，不僅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心內容，而且還包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等與Hadoop技術相關的重要內容。實戰性強，不僅為各個知識點精心設計瞭大量經典的小案例，而且還包括Yahoo！等多個大公司的企業級案例，可操作係極強。

　　《Hadoop實戰（第2版）》全書一共19章：第1~2章首先對Hadoop進行瞭全方位的宏觀介紹，然後介紹瞭Hadoop在三大主流操作係統平颱上的安裝與配置方法；第3~6章分彆詳細講解瞭MapReduce計算模型、MapReduce的工作機製、MapReduce應用的開發方法，以及多個精巧的MapReduce應用案例；第7章全麵講解瞭Hadoop的I/O操作；第8章對YARN進行瞭介紹；第9章對HDFS進行瞭詳細講解和分析；第10章細緻地講解瞭Hadoop的管理；第11~17章對Hadoop大生態係統中的Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等技術進行瞭詳細的講解；第18章講解瞭Hadoop的各種常用插件，以及Hadoop插件的開發方法；第19章分析瞭Hadoop在Yahoo！、eBay、百度、Facebook等企業中的應用案例。

作者簡介

　　陸嘉恒，資深數據庫專傢和雲計算技術專傢，對Hadoop及其相關技術有非常深入的研究，主持瞭多個分布式雲計算項目的研究與實施，積纍瞭豐富的實踐經驗。獲得新加坡國立大學博士學位，美國加利福尼亞大學爾灣分校(University of California， Irvine) 博士後，現為中國人民大學教授，博士生導師。此外，他對數據挖掘和Web信息搜索等技術也有深刻的認識。

目錄

前　言
第1章　Hadoop簡介
1.1　什麼是Hadoop
1.1.1　Hadoop概述
1.1.2　Hadoop的曆史
1.1.3　Hadoop的功能與作用
1.1.4　Hadoop的優勢
1.1.5　Hadoop應用現狀和發展趨勢
1.2　Hadoop項目及其結構
1.3　Hadoop體係結構
1.4　Hadoop與分布式開發
1.5　Hadoop計算模型—MapReduce
1.6　Hadoop數據管理
1.6.1　HDFS的數據管理
1.6.2　HBase的數據管理
1.6.3　Hive的數據管理
1.7　Hadoop集群安全策略
1.8　本章小結
第2章　Hadoop的安裝與配置
2.1　在Linux上安裝與配置Hadoop
2.1.1　安裝JDK 1.6
2.1.2　配置SSH免密碼登錄
2.1.3　安裝並運行Hadoop
2.2　在Mac OSX上安裝與配置Hadoop
2.2.1　安裝Homebrew
2.2.2　使用Homebrew安裝Hadoop
2.2.3　配置SSH和使用Hadoop
2.3　在Windows上安裝與配置Hadoop
2.3.1　安裝JDK 1.6或更高版本
2.3.2　安裝Cygwin
2.3.3　配置環境變量
2.3.4　安裝sshd服務
2.3.5　啓動sshd服務
2.3.6　配置SSH免密碼登錄
2.3.7　安裝並運行Hadoop
2.4　安裝和配置Hadoop集群
2.4.1　網絡拓撲
2.4.2　定義集群拓撲
2.4.3　建立和安裝Cluster
2.5　日誌分析及幾個小技巧
2.6　本章小結
第3章　MapReduce計算模型
3.1　為什麼要用MapReduce
3.2　MapReduce計算模型
3.2.1　MapReduce Job
3.2.2　Hadoop中的Hello World程序
3.2.3　MapReduce的數據流和控製流
3.3　MapReduce任務的優化
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　兩個例子
3.5　Hadoop Pipes
3.6　本章小結
第4章　開發MapReduce應用程序
4.1　係統參數的配置
4.2　配置開發環境
4.3　編寫MapReduce程序
4.3.1　Map處理
4.3.2　Reduce處理
4.4　本地測試
4.5　運行MapReduce程序
4.5.1　打包
4.5.2　在本地模式下運行
4.5.3　在集群上運行
4.6　網絡用戶界麵
4.6.1　JobTracker頁麵
4.6.2　工作頁麵
4.6.3　返迴結果
4.6.4　任務頁麵
4.6.5　任務細節頁麵
4.7　性能調優
4.7.1　輸入采用大文件
4.7.2　壓縮文件
4.7.3　過濾數據
4.7.4　修改作業屬性
4.8　MapReduce工作流
4.8.1　復雜的Map和Reduce函數
4.8.2　MapReduce Job中全局共享數據
4.8.3　鏈接MapReduce Job
4.9　本章小結
第5章　MapReduce應用案例
5.1　單詞計數
5.1.1　實例描述
5.1.2　設計思路
5.1.3　程序代碼
5.1.4　代碼解讀
5.1.5　程序執行
5.1.6　代碼結果
5.1.7　代碼數據流
5.2　數據去重
5.2.1　實例描述
5.2.2　設計思路
5.2.3　程序代碼
5.3　排序
5.3.1　實例描述
5.3.2　設計思路
5.3.3　程序代碼
5.4　單錶關聯
5.4.1　實例描述
5.4.2　設計思路
5.4.3　程序代碼
5.5　多錶關聯
5.5.1　實例描述
5.5.2　設計思路
5.5.3　程序代碼
5.6　本章小結
第6章　MapReduce工作機製
6.1　MapReduce作業的執行流程
6.1.1　MapReduce任務執行總流程
6.1.2　提交作業
6.1.3　初始化作業
6.1.4　分配任務
6.1.5　執行任務
6.1.6　更新任務執行進度和狀態
6.1.7　完成作業
6.2　錯誤處理機製
6.2.1　硬件故障
6.2.2　任務失敗
6.3　作業調度機製
6.4　Shuffle和排序
6.4.1　Map端
6.4.2　Reduce端
6.4.3　shuffle過程的優化
6.5　任務執行
6.5.1　推測式執行
6.5.2　任務JVM重用
6.5.3　跳過壞記錄
6.5.4　任務執行環境
6.6　本章小結
第7章　Hadoop IO操作
7.1　IO操作中的數據檢查
7.2　數據的壓縮
7.2.1　Hadoop對壓縮工具的選擇
7.2.2　壓縮分割和輸入分割
7.2.3　在MapReduce程序中使用壓縮
7.3　數據的IO中序列化操作
7.3.1　Writable類
7.3.2　實現自己的Hadoop數據類型
7.4　針對Mapreduce的文件類
7.4.1　SequenceFile類
7.4.2　MapFile類
7.4.3　ArrayFile、SetFile和BloomMapFile
7.5　本章小結
第8章　下一代MapReduce：YARN
8.1　MapReduce V2設計需求
8.2　MapReduce V2主要思想和架構
8.3　MapReduce V2設計細節
8.4　MapReduce V2優勢
8.5　本章小結
第9章　HDFS詳解
9.1　Hadoop的文件係統
9.2　HDFS簡介
9.3　HDFS體係結構
9.3.1　HDFS的相關概念
9.3.2　HDFS的體係結構
9.4　HDFS的基本操作
9.4.1　HDFS的命令行操作
9.4.2　HDFS的Web界麵
9.5　HDFS常用Java API詳解
9.5.1　使用Hadoop URL讀取數據
9.5.2　使用FileSystem API讀取數據
9.5.3　創建目錄
9.5.4　寫數據
9.5.5　刪除數據
9.5.6　文件係統查詢
9.6　HDFS中的讀寫數據流
9.6.1　文件的讀取
9.6.2　文件的寫入
9.6.3　一緻性模型
9.7　HDFS命令詳解
9.7.1　通過distcp進行並行復製
9.7.2　HDFS的平衡
9.7.3　使用Hadoop歸檔文件
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　本章小結
第10章　Hadoop的管理
10.1　HDFS文件結構
10.2　Hadoop的狀態監視和管理工具
10.2.1　審計日誌
10.2.2　監控日誌
10.2.3　Metrics
10.2.4　Java管理擴展
10.2.5　Ganglia
10.2.6　Hadoop管理命令
10.3　Hadoop集群的維護
10.3.1　安全模式
10.3.2　Hadoop的備份
10.3.3　Hadoop的節點管理
10.3.4　係統升級
10.4　本章小結
第11章　Hive詳解
11.1　Hive簡介
11.1.1　Hive的數據存儲
11.1.2　Hive的元數據存儲
11.2　Hive的基本操作
11.2.1　在集群上安裝Hive
11.2.2　配置MySQL存儲Hive元數據
11.2.3　配置Hive
11.3　Hive QL詳解
11.3.1　數據定義（DDL）操作
11.3.2　數據操作（DML）
11.3.3　SQL操作
11.3.4　Hive QL使用實例
11.4　Hive網絡（Web UI）接口
11.4.1　Hive網絡接口配置
11.4.2　Hive網絡接口操作實例
11.5　Hive的JDBC接口
11.5.1　Eclipse環境配置
11.5.2　程序實例
11.6　Hive的優化
11.7　本章小結
第12章　HBase詳解
12.1　HBase簡介
12.2　HBase的基本操作
12.2.1　HBase的安裝
12.2.2　運行HBase
12.2.3　HBase Shell
12.2.4　HBase配置
12.3　HBase體係結構
12.3.1　HRegion
12.3.2　HRegion服務器
12.3.3　HBase Master服務器
12.3.4　ROOT錶和META錶
12.3.5　ZooKeeper
12.4　HBase數據模型
12.4.1　數據模型
12.4.2　概念視圖
12.4.3　物理視圖
12.5　HBase與RDBMS
12.6　HBase與HDFS
12.7　HBase客戶端
12.8　Java API
12.9　HBase編程
12.9.1　使用Eclipse開發HBase應用程序
12.9.2　HBase編程
12.9.3　HBase與MapReduce
12.10　模式設計
12.10.1　模式設計應遵循的原則
12.10.2　學生錶
12.10.3　事件錶
12.11　本章小結
第13章　Mahout詳解
13.1　Mahout簡介
13.2　Mahout的安裝和配置
13.3　Mahout API簡介
13.4　Mahout中的頻繁模式挖掘
13.4.1　什麼是頻繁模式挖掘
13.4.2　Mahout中的頻繁模式挖掘
13.5　Mahout中的聚類和分類
13.5.1　什麼是聚類和分類
13.5.2　Mahout中的數據錶示
13.5.3　將文本轉化成嚮量
13.5.4　Mahout中的聚類、分類算法
13.5.5　算法應用實例
13.6　Mahout應用：建立一個推薦引擎
13.6.1　推薦引擎簡介
13.6.2　使用Taste構建一個簡單的推薦引擎
13.6.3　簡單分布式係統下基於産品的推薦係統簡介
13.7　本章小結
第14章　Pig詳解
14.1　Pig簡介
14.2　Pig的安裝和配置
14.2.1　Pig的安裝條件
14.2.2　Pig的下載、安裝和配置
14.2.3　Pig運行模式
14.3　Pig Latin語言
14.3.1　Pig Latin語言簡介
14.3.2　Pig Latin的使用
14.3.3　Pig Latin的數據類型
14.3.4　Pig Latin關鍵字
14.4　用戶定義函數
14.4.1　編寫用戶定義函數
14.4.2　使用用戶定義函數
14.5　Zebra簡介
14.5.1　Zebra的安裝
14.5.2　Zebra的使用簡介
14.6　Pig實例
14.6.1　Local模式
14.6.2　MapReduce模式
14.7　Pig進階
14.7.1　數據實例
14.7.2　Pig數據分析
14.8　本章小結
第15章　ZooKeeper詳解
15.1　ZooKeeper簡介
15.1.1　ZooKeeper的設計目標
15.1.2　數據模型和層次命名空間
15.1.3　ZooKeeper中的節點和臨時節點
15.1.4　ZooKeeper的應用
15.2　ZooKeeper的安裝和配置
15.2.1　安裝ZooKeeper
15.2.2　配置ZooKeeper
15.2.3　運行ZooKeeper
15.3　ZooKeeper的簡單操作
15.3.1　使用ZooKeeper命令的簡單操作步驟
15.3.2　ZooKeeper API的簡單使用
15.4　ZooKeeper的特性
15.4.1　ZooKeeper的數據模型
15.4.2　ZooKeeper會話及狀態
15.4.3　ZooKeeper watches
15.4.4　ZooKeeper ACL
15.4.5　ZooKeeper的一緻性保證
15.5　使用ZooKeeper進行Leader選舉
15.6　ZooKeeper鎖服務
15.6.1　ZooKeeper中的鎖機製
15.6.2　ZooKeeper提供的一個寫鎖的實現
15.7　使用ZooKeeper創建應用程序
15.7.1　使用Eclipse開發ZooKeeper應用程序
15.7.2　應用程序實例
15.8　BooKeeper
15.9　本章小結

第16章　Avro詳解
第17章　Chukwa詳解
第18章　Hadoop的常用插件與開發
第19章　企業應用實例
……
本章參考資料
附錄A　雲計算在綫檢測平颱
附錄B　Hadoop安裝、運行與使用說明
附錄C　使用DistributedCache的MapReduce程序
附錄D　使用ChainMapper和ChainReducer的MapReduce程序

前言/序言

　　為什麼寫這本書

　　計算技術已經改變瞭我們的工作、學習和生活。分布式的雲計算技術是當下IT領域最熱門的話題之一，它通過整閤資源，為降低成本和能源消耗提供瞭一種簡化、集中的計算平颱。這種低成本、高擴展、高性能的特點促使其迅速發展，遍地開發，悄然改變著整個行業的麵貌。社會各界對雲計算的廣泛研究和應用無疑證明瞭這一點：在學術界，政府和很多高校十分重視對雲計算技術的研究和投入；在産業界，各大IT公司也在研究和開發相關的雲計算産品上投入瞭大量的資源。這些研究和應用推動與雲計算相關的新興技術和産品不斷湧現，傳統的信息服務産品嚮雲計算模式轉型。

　　Hadoop作為Apache基金會的開源項目，是雲計算研究和應用最具代錶性的産品。Hadoop分布式框架為開發者提供瞭一個分布式係統的基礎架構，用戶可以在不瞭解分布式係統底層細節的情況下開發分布式的應用，充分利用由Hadoop統一起來的集群存儲資源、網絡資源和計算資源，實現基於海量數據的高速運算和存儲。

　　在編寫本書第一版時，鑒於Hadoop技術本身和應用環境較為復雜，入門和實踐難度較大，而關於Hadoop的參考資料又非常少，筆者根據自己的實際研究和使用經曆，理論與實踐並重，從基礎齣發，為讀者全麵呈現瞭Hadoop的相關知識，旨在為Hadoop學習者提供一本工具書。但是時至今日，Hadoop的版本已從本書第一版介紹的0.20升級至正式版1.0，讀者的需求也從入門發展到更加深入地瞭解Hadoop的實現細節，瞭解Hadoop的更新和發展的趨勢，瞭解Hadoop在企業中的應用。雖然本書第一版受到廣大Hadoop學習者的歡迎，但是為瞭保持對最新版Hadoop的支持，進一步滿足讀者的需求，繼續推動Hadoop技術在國內的普及和發展，筆者不惜時間和精力，搜集資料，親自實踐，編寫瞭本書第二版。

　　第2版與第1版的區彆

　　基於Hadoop 1.0版本和相關項目的最新版，本書在第1版的基礎上進行瞭更新和調整：

　　每章都增加瞭新內容（如第1章增加瞭與Hadoop安全相關的知識，第2增加瞭在Max OS X係統上安裝Hadoop的介紹，第9章增加瞭WebHDFS等）；

　　部分章節深入剖析瞭Hadoop源碼；

　　增加瞭對Hadoop接口及實踐方麵的介紹（附錄C和附錄D）；

　　增加瞭對下一代MapReduce的介紹（第8章）；

　　將企業應用介紹移到本書最後並更新瞭內容（第19章）；

　　增加瞭對Hadoop安裝和代碼執行的集中介紹（附錄B）。

　　本書麵嚮的讀者

　　在編寫本書時，筆者力圖使不同背景、職業和層次的讀者都能從這本書中獲益。

　　如果你是專業技術人員，本書將帶領你深入雲計算的世界，全麵掌握Hadoop及其相關技術細節，幫助你使用Hadoop技術解決當前麵臨的問題。

　　如果你是係統架構人員，本書將成為你搭建Hadoop集群、管理集群，並迅速定位和解決問題的工具書。

　　如果你是高等院校計算機及相關專業的學生，本書將為你在課堂之外瞭解最新的IT技術打開瞭一扇窗戶，幫助你拓寬視野，完善知識結構，為迎接未來的挑戰做好知識儲備。

　　在學習本書之前，大傢應該具有如下的基礎：

　　要有一定的分布式係統的基礎知識，對文件係統的基本操作有一定的瞭解。

　　要有一定的Linux操作係統的基礎知識。

　　有較好的編程基礎和閱讀代碼的能力，尤其是要能夠熟練使用Java語言。

　　對數據庫、數據倉庫、係統監控，以及網絡爬蟲等知識最好也能有一些瞭解。

　　如何閱讀本書

　　從整體內容上講，本書包括19章和4個附錄。前10章、第18章、第19章和4個附錄主要介紹瞭Hadoop背景知識、Hadoop集群安裝和代碼執行、MapReduce機製及編程知識、HDFS實現細節及管理知識、Hadoop應用。第11章至第17章結閤最新版本詳細介紹瞭與Hadoop相關的其他項目，分彆為Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa，以備讀者擴展知識麵之用。

　　在閱讀本書時，筆者建議大傢先係統地學習Hadoop部分的理論知識（第1章、第3章、第6章至第10章），這樣可對Hadoop的核心內容和實現機製有一個很好的理解。在此基礎上，讀者可進一步學習Hadoop部分的實踐知識（第2章、第4章、第5章、第18章、第19章和4個附錄），嘗試搭建自己的Hadoop集群，編寫並運行自己的MapReduce代碼。對於本書中關於Hadoop相關項目的介紹，大傢可以有選擇地學習。在內容的編排上，各章的知識點是相對獨立的，是並行的關係，因此大傢可以有選擇地進行學習。當然，如果時間允許，還是建議大傢係統地學習全書的內容，這樣能夠對Hadoop係統的機製有一個完整而係統的理解，為今後深入地研究和實踐Hadoop及雲計算技術打下堅實的基礎。

　　另外，筆者希望大傢在學習本書時能一邊閱讀，一邊根據書中的指導動手實踐，親自實踐本書中所給齣的編程範例。例如，先搭建一個自己的雲平颱，如果條件受限，可以選擇僞分布的方式。

　　在綫資源及勘誤

　　在本書的附錄中，提供瞭一個基於Hadoop的雲計算在綫測試平颱，大傢可以先注冊一個免費賬戶，然後即可體驗Hadoop平颱，通過該平颱大傢可在綫編寫MapReduce應用並進行自動驗證。如果大傢希望獲得該平颱的驗證碼，或者希望獲得完全編程測試和理論測試的權限，請發郵件。讀者也可訪問Hadoop的官方網站閱讀官方介紹文檔，下載學習示例代碼。

　　在本書的撰寫和相關技術的研究中，盡管筆者投入瞭大量的精力、付齣瞭艱辛的努力，但是受知識水平所限，書中存在不足和疏漏之處在所難免，懇請大傢批評指正。如果有任何問題和建議，可發送電子郵件。

　　緻謝

　　在本書的編寫過程中，很多Hadoop方麵的實踐者和研究者做瞭大量的工作，他們是馮博亮、程明、徐文韜、張林林、硃俊良、許翔、陳東偉、譚果、林春彬等，在此錶示感謝。

　　陸嘉恒

　　2012年6月於北京

大數據時代下的技術基石：深入解析分布式計算框架 在信息爆炸、數據洪流滾滾嚮前的今天，如何有效地收集、存儲、處理和分析海量數據，已成為決定企業乃至國傢競爭力的核心要素。大數據技術的崛起，為我們打開瞭前所未有的機遇之門，同時也帶來瞭巨大的挑戰。在這個背景下，一批強大的分布式計算框架應運而生，它們如同新時代的基石，支撐起整個大數據生態的運轉。本文將深入探討其中最具代錶性的技術，揭示其核心原理、架構設計以及在實際應用中的價值，旨在為讀者構建一個清晰、全麵的技術圖景，幫助大傢更好地駕馭大數據浪潮。 第一部分：分布式存儲的基石——海量數據的高可用與可靠承載 處理海量數據，首要解決的問題便是如何將其安全、可靠地存儲起來。傳統的單機存儲方案，在麵對PB甚至EB級彆的數據時，顯得捉襟見肘，其擴展性、可靠性和可用性都難以滿足需求。分布式存儲的齣現，正是為瞭應對這一挑戰。 1. 分塊存儲與數據冗餘： 分布式存儲的核心思想是將海量數據分割成更小的塊（block），並將這些塊分布存儲在集群中的多個節點上。這種分塊存儲的方式，不僅能夠突破單機存儲容量的限製，更能為後續的並行處理奠定基礎。然而，數據的分布必然伴隨著硬件故障的風險。為瞭保證數據的安全性和可靠性，分布式存儲係統引入瞭數據冗餘機製。最常見的方式是數據復製（Replication），即為每個數據塊在集群中保留多個副本。當一個節點發生故障時，其他副本依然能夠保證數據的可用性，係統可以平滑地進行故障恢復，不影響業務的正常運行。另一種數據冗餘方式是糾刪碼（Erasure Coding），它通過數學算法將原始數據塊編碼成多個片段，即使部分片段丟失，也能通過剩餘片段重構齣原始數據。相比於數據復製，糾刪碼在節省存儲空間方麵具有顯著優勢，特彆適閤存儲成本敏感的大規模數據場景。 2. 元數據管理： 在分布式存儲係統中，如何高效地管理海量數據塊的位置信息、副本信息以及其他元數據，是至關重要的。元數據服務需要具備高可用性和可擴展性，以應對數據的頻繁讀寫和集群的動態變化。常用的元數據管理方案包括集中式元數據服務器（如HDFS的NameNode）和分布式元數據管理。集中式方案實現簡單，但存在單點故障風險；分布式方案則通過多個節點協同管理元數據，提高瞭係統的可用性和容錯能力。元數據服務的性能直接影響到整個存儲係統的讀寫性能，因此優化元數據管理是提升係統效率的關鍵。 3. 強一緻性與最終一緻性： 在分布式環境下，如何保證數據的一緻性，是一個復雜而關鍵的問題。強一緻性要求任何時刻，所有副本的數據都是最新的，讀操作總是能獲取到最新寫入的數據。實現強一緻性通常需要復雜的協調機製，可能會犧牲一定的可用性和性能。而最終一緻性則允許在一段時間內，不同副本的數據可能存在短暫的差異，但最終會達到一緻狀態。在許多大數據應用場景中，例如日誌分析、離綫數據處理等，對實時性要求不高，最終一緻性方案能夠提供更高的可用性和吞吐量。根據不同的業務需求，係統會選擇閤適的強弱一緻性策略。 第二部分：分布式計算的引擎——海量數據的高效並行處理 存儲瞭海量數據之後，如何快速、高效地對其進行分析和處理，成為下一個核心挑戰。分布式計算框架應運而生，它們能夠將復雜的計算任務分解成多個子任務，並在集群中的多個計算節點上並行執行，從而極大地縮短計算時間。 1. 批處理框架：MapReduce的經典範式 MapReduce是分布式批處理計算的開創性框架，其核心思想是將計算任務分為兩個主要階段：Map和Reduce。Map階段負責對輸入數據進行初步的處理和轉換，産生一係列的鍵值對（key-value pairs）。Reduce階段則負責對Map階段産生的中間結果進行聚閤、統計或進一步的計算，最終輸齣結果。MapReduce的強大之處在於其對復雜計算的抽象能力，以及在分布式環境下自動處理任務調度、數據分發、節點容錯等問題。盡管MapReduce在設計上存在一些不足，如任務執行周期長、靈活性受限等，但它奠定瞭分布式批處理計算的基礎，並催生瞭後續更先進的計算框架。 2. 流處理框架：實時洞察的加速器 與批處理一次性處理大量靜態數據不同，流處理框架專注於實時處理連續不斷的數據流。這些數據可能來自傳感器、用戶行為日誌、交易記錄等，它們以毫秒級的速度産生。流處理框架能夠對數據進行即時分析，並根據分析結果觸發相應的行動，如實時告警、個性化推薦、欺詐檢測等。流處理的特點在於其低延遲、高吞吐以及能夠處理無界數據。常見的流處理框架如Apache Storm、Apache Flink和Apache Spark Streaming，它們通過不同的設計理念和技術實現，提供瞭強大的實時數據處理能力。例如，Flink以其“精確一次”的語義保障和靈活的狀態管理，在復雜的流式應用中錶現齣色。 3. 內存計算框架：加速數據分析的利器 傳統的磁盤I/O成為數據處理的瓶頸，為瞭進一步提升計算效率，內存計算框架應運而生。這類框架將數據盡可能地加載到內存中進行計算，從而避免瞭頻繁的磁盤讀寫操作，極大地加快瞭數據分析的速度。Apache Spark是其中最著名的代錶。Spark提供瞭Resilient Distributed Datasets (RDDs)和DataFrames/Datasets等抽象，支持內存計算、迭代計算以及多種計算模型（批處理、流處理、圖計算、機器學習）。Spark的統一API和齣色的性能，使其成為當前大數據處理領域的主流選擇。 第三部分：生態係統的構建與協同——大數據價值的最大化釋放 分布式存儲和計算框架構成瞭大數據處理的核心，但一個完整的大數據生態係統遠不止於此。它們需要與其他組件協同工作，纔能真正釋放數據的價值。 1. 數據倉庫與數據湖： 為瞭更好地管理和組織海量數據，數據倉庫和數據湖扮演著重要角色。數據倉庫通常存儲經過結構化、清洗和轉化的業務數據，用於支持傳統的商業智能（BI）和報錶分析。而數據湖則能夠存儲各種原始格式的數據，包括結構化、半結構化和非結構化數據，為探索性數據分析和機器學習提供瞭更廣闊的空間。 2. 數據處理與分析工具： 除瞭底層的計算框架，還需要一係列工具來方便用戶進行數據處理、查詢和分析。SQL on Hadoop工具，如Apache Hive和Apache Impala，允許用戶使用熟悉的SQL語言來查詢存儲在分布式文件係統中的數據。交互式查詢引擎，如Presto和Athena，則提供瞭低延遲的交互式查詢能力。 3. 數據治理與安全： 隨著數據量的不斷增長和應用場景的復雜化，數據治理變得越來越重要。這包括數據質量管理、元數據管理、數據生命周期管理以及數據安全和隱私保護。安全措施如數據加密、訪問控製、審計日誌等，確保數據的閤規性和安全性。 4. 機器學習與人工智能： 大數據為機器學習和人工智能提供瞭豐富的燃料。基於分布式計算框架，可以構建和訓練大規模的機器學習模型，實現預測分析、模式識彆、自然語言處理等高級應用。Apache Spark MLlib等庫提供瞭豐富的機器學習算法。 總結 大數據技術的發展日新月異，其核心在於分布式存儲和分布式計算。理解這些底層技術的原理和架構，是掌握大數據能力的關鍵。從數據的可靠存儲到高效並行處理，再到整個生態係統的協同運作，每一步都凝聚著無數技術創新的結晶。本文所探討的分布式存儲和計算框架，僅僅是冰山一角，它們共同構建瞭一個強大的技術體係，為我們應對數據洪流、挖掘數據價值提供瞭堅實的基礎。在這個日新月異的時代，持續學習和探索大數據領域的最新進展，將是我們在數字化浪潮中保持競爭力的不二法門。

評分☆☆☆☆☆

《Hadoop實戰（第2版）》這本書，如同我期待已久的一份珍貴禮物。作為一個對數據充滿好奇心的在校學生，我一直渴望能夠掌握處理海量數據的強大工具，而Hadoop，正是這個領域最璀璨的明星。這本書的“實戰”二字，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際技能的可能。我希望這本書能夠帶領我從零開始，逐步建立起對Hadoop的全麵認知，包括其核心的分布式文件係統HDFS，以及強大的分布式計算框架MapReduce。我希望能夠通過書中清晰的講解和豐富的示例，理解Hadoop的工作原理，並能夠親手搭建一個簡單的Hadoop集群，進行一些基礎的數據處理實驗。我對書中關於數據存儲、數據處理、以及集群調優方麵的介紹尤為期待，我相信這些內容將為我未來在相關領域的學習和研究打下堅實的基礎。這本書，將是我在探索大數據世界過程中，一個不可或缺的嚮導。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Hadoop實戰（第2版）》這本書，我首先注意到的是它嚴謹的結構和詳盡的內容。作為一名在IT行業摸爬滾打多年的老兵，我深知一本優秀的技術書籍，不僅要有深刻的理論洞察，更要有貼近實際的應用價值。我對Hadoop這個技術領域一直保持著高度的關注，因為它代錶瞭大數據時代的核心生産力。這本書的“實戰”二字，讓我看到瞭它區彆於其他理論性書籍的獨特性，我期待它能為我提供一套完整的、可操作的Hadoop學習路綫圖。我尤其希望書中能夠深入剖析Hadoop生態係統中的各個組件，例如YARN的資源管理機製、Hive的數據倉庫解決方案、HBase的NoSQL數據庫應用等，並詳細講解它們在實際項目中的部署、配置和優化方法。我希望通過閱讀這本書，能夠提升自己對Hadoop集群的管理和維護能力，以及在復雜大數據場景下進行係統設計和故障排查的實操技能。這本書，無疑將是我在Hadoop技術深度探索道路上的一塊重要基石。

評分☆☆☆☆☆

拿到《Hadoop實戰（第2版）》這本書，我立刻被它紮實的理論功底和豐富的實踐案例所吸引。作為一名資深的數據工程師，我深知理論知識的邊界，而“實戰”這兩個字，正是點亮我學習熱情的火種。我一直認為，學習一項技術，最有效的方式莫過於親手去搭建、去配置、去調試。這本書的目錄設計清晰，從基礎概念到高級應用，循序漸進，理論與實踐並重。我尤其關注書中關於Hadoop集群的搭建與優化部分，這往往是初學者最容易遇到的挑戰。我希望能夠從中找到詳細的步驟指導，以及一些常見的疑難雜癥的解決方案，幫助我快速構建起自己的Hadoop環境，並能對其進行有效的性能調優。此外，書中對於MapReduce編程模型和API的講解，我希望能得到更深入的理解，尤其是在處理復雜計算邏輯時的技巧和最佳實踐。對於那些在實際工作中可能遇到的性能瓶頸和故障排查，我也希望能從書中獲得一些寶貴的經驗和方法論，以便在未來的工作中能夠事半功倍。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的大數據專傢，在耐心指導著每一位學習者。

評分☆☆☆☆☆

《Hadoop實戰（第2版）》這本書，對我來說，簡直是一場及時雨。作為一名剛入行不久的數據分析師，我發現自己經常在數據處理方麵力不從心，尤其是麵對那些規模龐大、結構復雜的數據集時，傳統的處理方式顯得捉襟見肘。Hadoop，這個名詞早已耳熟能詳，但我一直苦於找不到一條清晰的學習路徑。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一空白。我非常期待書中能夠詳細介紹Hadoop的核心概念，比如分布式存儲、分布式計算的原理，以及HDFS、MapReduce等關鍵組件的運作方式。我希望能通過閱讀這本書，掌握如何使用Hadoop來管理和分析海量數據，解決實際工作中遇到的數據難題。書中提到的“實戰”部分，更是讓我眼前一亮，我希望能夠看到真實的企業級應用案例，學習如何在實際場景中運用Hadoop來解決業務問題，比如如何進行數據清洗、數據轉換、以及構建數據倉庫等。這本書將是我深入理解並掌握Hadoop技術的強大助推器。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到《Hadoop實戰（第2版）》這本書，迫不及待地翻閱起來。封麵設計簡潔大氣，書脊的印刷也很清晰，這給我留下瞭不錯的初印象。我一直對大數據技術很感興趣，尤其是在實際工作中，經常會遇到海量數據的處理需求，而Hadoop作為大數據領域的翹楚，其重要性不言而喻。這本書的副標題“實戰”二字，讓我對它充滿瞭期待，畢竟理論性的講解固然重要，但能夠將知識與實際操作相結閤，纔是學習的關鍵。我希望通過這本書，能夠係統地瞭解Hadoop的架構原理、核心組件以及它們是如何協同工作的。特彆是對於HDFS（Hadoop分布式文件係統）和MapReduce，我希望能夠深入理解其設計理念和實現機製，以便在未來的項目開發中能夠遊刃有餘地運用。此外，隨著大數據生態的不斷發展，Hadoop也衍生齣瞭許多優秀的子項目，如Hive、HBase、Spark等，我同樣希望能在這本書中找到關於這些技術的一些入門級介紹，為我進一步學習這些更高級的技術打下堅實的基礎。總而言之，這本書的齣現，正是我當前學習需求的一個有力補充，我期待它能帶領我開啓一段充實的大數據探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

同事選的技術書，看起來很不錯的呢

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上

評分☆☆☆☆☆

認真看瞭要，支持

評分☆☆☆☆☆

還沒來的及看呢，期待不錯

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物美價廉，不可多得，建議購買，京東商品，值得信賴

評分☆☆☆☆☆

好好學習，天天嚮上

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還沒看，明天開始看

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我傢爸爸買的 買的 不知道怎麼樣

評分☆☆☆☆☆

不錯 想學習學習 小貴 但還是不錯的 快遞也快 棒