Hadoop大数据处理技术基础与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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安俊秀，王鹏，靳宇倡 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据处理
• 大数据技术
• 分布式存储
• MapReduce
• HDFS
• 数据分析
• 大数据实践
• Java

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115400741

版次：01

商品编码：11808226

包装：平装

丛书名： 21世纪高等院校云计算和大数据人才培养规划教材

开本：16开

出版时间：2015-12-01

页数：291

正文语种：中文

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市场空白
专家团队
广泛调研
内容基础
循序渐进
资源丰富
本书的体系结构及内容做了精心的设计，实现理论指导实践、实践提升理论的良性循环。按照“模块理论－模块实践”这一思路进行编排，通过不断地螺旋迭代逐渐让学生掌握Hadoop的体系架构及各组件的功能及相应典型案例。在内容编写方面，注意难点分散、循序渐进；在实例选取方面，注意实用性强、针对性强。

内容简介

全书共有12章，从Hadoop起源开始，介绍了Hadoop的安装和配置，并对Hadoop的组件分别进行了介绍，包括HDFS分布式存储系统，MapReduce计算框架，海量数据库HBase，Hive数据仓库，Pig、ZooKeeper管理系统等知识，最后对Hadoop实时数据处理技术作了简单介绍，旨在让读者了解当前的其它的大数据处理技术。本书除了对Hadoop的理论进行说明之外，还对如何使用各组件进行了介绍，但介绍的只是基础的使用，没有涉及到底层的高级内容，所以本书只是起一个引导作用，旨在让读者了解Hadoop并能够使用Hadoop的基本功能，并不是学习Hadoop的完全手册。
本书适用于高等院校的学生；是云计算专业、物联网专业及云计算与大数据专业的核心基础课程，也是计算机相关专业的一门新增专业课或选修课；适合于零售及云计算与大数据技术相关的培训班等使用。

作者简介

　安俊秀，女，教授，西安交通大学攻读计算机科学与技术专业，获工学硕士学位。中国计算机学会高级会员；中国电子学会高级会员；成都市科技攻关计划评审专家；成都军区项目评审专家；汕尾市科技顾问团首席顾问。

　　在科研工作方面，一直从事云计算与大数据、信息智能搜索与计算社会方面的研究工作。近五年来就此发表论文40余篇，其中**作者20余篇，核心期刊以上占15余篇。主编或参与完成专著3部、教材4部，6部由***出版社出版。获得国家发明专利2项（2014授权），实用新型专利授权12项。获得软件著作权13项。科研项目20项，其中作为项目负责人承担省部级项目3项；作为主研人员参与***项目6项、省级项目6项。

目录

Hadoop基础与实践
第1章Hadoop概述
1．1 Hadoop来源和动机
1．2 Hadoop体系架构
1．3 Hadoop与分布式开发
1．4 Hadoop行业应用案例分析
1．4．1 Hadoop在门户网站的应用
1．4．2 Hadoop在搜索引擎中的应用
1．4．3 Hadoop在电商平台中的应用
1．5小结
第2章Hadoop安装与配置管理
2．1 实验准备
2．2 配置一个单节点环境
2．2．1 运行一个虚拟系统CentOS
2．2．2 配置网络
2．2．3创建新的用户组和用户
2．2．4上传文件到CentOS并配置Java、Hadoop环境
2．2．5 修改Hadoop2．2配置文件
2．2．6修改CentOS主机名
2．2．7绑定hostname与IP
2．2．8关闭防火墙
2．3节点之间的免密码通信
2．3．1什么是SSH
2．3．2 拷贝虚拟机节点
2．3．3 配置SSH免密码登录
2．4 Hadoop的启动和测试
2．4．1 格式化文件系统
2．4．2启动HDFS
2．4．3 启动Yarn
2．4．4 管理JobHistory Server
2．4．5 集群验证
2．4．6 需要了解的默认配置
2．5动态管理节点
2．5．1 动态增加和删除datanode
2．5．2 动态修改TaskTracker
2．6小结
第3章HDFS技术
3．1HDFS的特点
3．2HDFS架构
3．2．1数据块
3．2．2元数据节点与数据节点
3．2．3辅助元数据节点
3．2．4安全模式
3．2．5负载均衡
3．2．6垃圾回收
3．3HDFS Shell命令
3．3．1文件处理命令
3．3．2dfsadmin命令
3．3．3namenode命令
3．3．4fsck命令
3．3．5pipes命令
3．3．6job命令
3．4HDFS中Java API的使用
3．4．1上传文件
3．4．2新建文件
3．4．3查看文件详细信息
3．4．4下载文件
3．5RPC通信
3．5．1反射机制
3．5．2代理模式与动态代理
3．5．3Hadoop RPC机制与源码分析
3．6小结
第4章Map/Reduce技术
4．1 什么是Map/Reduce
4．2 Map/Reduce编程模型
4．2．1 MapReduce编程模型简介
4．2．2 Map/Reduce简单模型
4．2．3 Map/Reduce复杂模型
4．2．4 Map/Reduce编程实例–WordCount
4．3 Map/Reduce数据流
4．3．1分片、格式化数据源（InputFormat）
4．3．2 Map过程
4．3．3 Shuffle过程
4．3．4 Reduce过程
4．3．5文件写入（OutputFormat）
4．4 Map/Reduce任务流程
4．4．1 MRv2基本组成
4．4．2 Yarn基本组成
4．4．3 任务流程
4．5 Map/Reduce的Streaming和Pipe
4．5．1 Hadoop Streaming
4．5．2 Hadoop Pipe
4．6 Map/Reduce性能调优
4．7Map/Reduce实战
4．7．1 快速入门
4．7．2简单使用Eclipse插件
4．8小结
第5章Hadoop I/O操作
5．1HDFS数据完整性
5．1．1校验和
5．1．2DataBlockScanner
5．2基于文件的数据结构
5．2．1SequenceFile存储
5．2．2MapFile
5．2．3SequenceFile转换为MapFile
5．3压缩
5．3．1Codec
5．3．2本地库
5．3．3如何选择压缩格式
5．4序列化
5．4．1Writable接口
5．4．2WritableComparable
5．4．3Hadoop writable基本类型
5．4．4自定义writable类型
5．5小结
第6章海量数据库HBase技术
6．1 初识HBase
6．2 HBase表视图
6．2．1概念视图
6．2．2物理视图
6．3HBase物理存储模型
6．4安装HBase
6．4．1HBase单节点安装
6．4．2HBase伪分布式安装
6．4．3HBase完全分布式安装
6．5HBaseShell
6．5．1general一般操作
6．5．2ddl操作
6．5．3dml操作
6．5．4小结
6．6小结
第7章ZooKeeper技术
7．1 分布式协调技术
7．2 实现者
7．3 角色
7．4 ZooKeeper数据模型
7．4．1Znode
7．4．2ZooKeeper中的时间
7．4．3ZooKeeper节点属性
7．4．4watch触发器
7．5 ZooKeeper集群安装
7．6 ZooKeeper主要Shell操作
7．7 典型运用场景
7．7．1数据发布与订阅
7．7．2统一命名服务（Name Service）
7．7．3分布通知/协调（Distribution of notification/coordination）
7．8小结
第8章分布式数据仓库技术Hive
8．1 Hive出现原因
8．2 Hive服务组成
8．3 Hive安装
8．3．1 Hive基本安装
8．3．2 MySQL安装
8．3．3 Hive配置
8．4 Hive Shell介绍
8．5HiveQL详解
8．5．1 Hive管理数据方式
8．5．2 Hive表DDL操作
8．5．3 Hive表DML操作
8．6小结
第9章分布式数据分析工具Pig
9．1 Pig的安装和配置
9．2 Pig基本概念
9．3 Pig保留关键字
9．4使用Pig
9．4．1 Pig命令行选项
9．4．2 Pig的两种运行模式
9．4．3 Pig相关Shell命令详解
9．4．4Pig程序运行方式
9．4．5 Pig输入与输出
9．5模式（Schemas）
9．6 Pig相关函数详解
9．7小结
第10章 Hadoop与RDBMS数据迁移工具Sqoop
10．1 Sqoop基本安装
10．2 Sqoop配置
10．3 Sqoop相关功能
10．4 Hive、Pig和Sqoop三者之间的关系
10．5小结
第11章Hadoop1．x与Hadoop2．x的比较
11．1 Hadoop发展历程
11．2 Hadoop1．x与Hadoop2．x之间的差异
11．2．1 Hadoop1与Hadoop2体系结构对比
11．2．2 Hadoop1与Hadoop2之间配置差异
11．2．3 Hadoop2的Yarn框架
11．2．4 HDFS联邦机制（Federation）
11．3小结
第12章Hadoop实时数据处理技术
12．1 Storm-Yarn
12．1．1 Apache Storm组成结构
12．1．2 Storm数据流
12．1．3 Storm-Yarn产生背景
12．1．4 Storm-Yarn功能介绍
12．2 Apache Spark
12．2．1 Apache Spark组成结构
12．2．2 Apache Spark扩展功能
12．3 Storm与Spark的比较
12．4小结
附录一：使用Eclipse提交Hadoop任务相关错误解决
附录二：常用Pig内置函数简介

前言/序言

《海量数据炼金术：从零开始掌握分布式存储与计算》 在这个信息爆炸的时代，我们每天都在产生海量的数据。这些数据蕴藏着巨大的价值，但如何有效地存储、管理和分析它们，却成为了摆在企业和个人面前的一大挑战。传统的单机系统已无法应对日益增长的数据规模和处理需求，分布式系统应运而生，而其中最核心、最具代表性的技术便是分布式存储与计算。 本书将带你深入探索分布式存储与计算的奥秘，为你揭示如何将分散在无数节点上的数据凝聚成一体，并赋予它们强大的分析能力。我们不谈论任何特定的技术框架，而是聚焦于分布式系统背后的核心理念、关键原理以及实际应用中所面临的共性问题与解决方案。 第一部分：分布式存储的基石——数据如何安身立命 在本部分，我们将从最基础的概念出发，构建你对分布式存储的认知框架。 数据分布的艺术： 为什么需要分布式存储？其核心优势体现在哪些方面？我们将探讨数据量爆炸式增长的必然趋势，以及单点存储的瓶颈。随后，我们将深入剖析数据分布的几种基本策略，例如： 数据分片（Sharding）： 如何将大规模数据集分割成更小的、可管理的单元，并分散存储在不同的节点上？我们将详细讲解数据分片的原理、常见的分片键选择策略（如基于范围、哈希、目录等），以及分片带来的读写性能提升和可用性增强。 数据冗余与一致性： 分布式存储并非仅仅是将数据分散，更重要的是保证数据的安全性和可用性。我们将讨论数据冗余（Replication）的重要性，包括副本策略（如主从复制、多主复制），以及如何在副本之间维护数据的一致性。我们将介绍 CAP 定理的哲学思想，理解一致性、可用性和分区容错性三者之间的权衡，并探讨 quorum 机制等保证强一致性的方法。 存储系统的演进： 从早期的分布式文件系统到如今的各种分布式对象存储，存储技术是如何一步步发展至今的？我们将回顾分布式文件系统的发展历程，理解其在海量数据存储中的地位。同时，我们也会浅析对象存储的优势，包括其扁平化的命名空间、易于扩展性和良好的元数据管理能力。 可靠性与容错： 在分布式环境中，节点故障是常态。如何设计一个能够应对节点失效、网络隔离等问题的存储系统？我们将重点关注容错机制的设计，包括故障检测、节点剔除、数据恢复等环节，以及一些常见的容错模式。 第二部分：分布式计算的引擎——数据如何被驱动以产生洞察 存储了海量数据之后，如何从中挖掘有价值的信息，是分布式计算的核心目标。 计算的并行之美： 为什么分布式计算能够处理海量数据？我们将深入理解并行计算和分布式计算的概念，以及它们如何协同工作。我们会分析任务分解、任务调度、结果合并等计算过程中的关键步骤。 MapReduce 范式的启示： 尽管具体的框架各不相同，但 MapReduce 思想作为分布式计算的基石，其核心理念至今仍影响深远。我们将详细解析 Map 和 Reduce 操作的本质，以及它们如何通过一系列的中间数据交换来完成复杂的计算任务。我们将通过一个具体的例子，来形象地展示 MapReduce 的工作流程。 计算的调度与优化： 在分布式集群中，如何高效地将计算任务分配给各个节点，并确保资源的合理利用？我们将探讨任务调度器的作用，包括公平调度、容量调度等策略。同时，我们也会触及计算优化的重要性，例如数据本地性（Data Locality）的原则，即“将计算移动到数据附近”，以最大限度地减少网络传输带来的开销。 内存计算的革命： 随着硬件技术的发展，内存计算逐渐成为提升处理速度的重要手段。我们将探讨内存计算的优势，以及它在某些场景下如何超越传统的磁盘 I/O 密集型计算。 第三部分：构建分布式系统的实践智慧 理论是基础，实践出真知。在本部分，我们将回归实际应用，探讨构建和管理分布式系统时需要考虑的关键问题。 集群管理与监控： 如何管理一个庞大的分布式集群？我们需要一个有效的集群管理系统来负责节点的注册、状态监控、资源分配等。我们将讨论监控的重要性，以及如何通过各种指标来洞察集群的健康状况。 网络通信的挑战： 在分布式系统中，节点之间的网络通信至关重要。我们将探讨网络延迟、带宽限制等问题，以及如何通过高效的网络协议和通信机制来优化性能。 可扩展性的设计原则： 成功的分布式系统必须具备良好的可扩展性，能够轻松应对不断增长的数据量和用户访问。我们将深入探讨水平扩展（Scale Out）和垂直扩展（Scale Up）的区别，以及如何在系统设计之初就融入可扩展性的思想。 安全与隐私的考量： 在处理海量数据时，安全和隐私问题不容忽视。我们将讨论数据加密、访问控制、权限管理等方面的安全措施，以及如何遵守相关法律法规。 本书将以清晰的逻辑、生动的语言，结合丰富的实例，带领读者循序渐进地掌握分布式存储与计算的核心技术。无论你是想深入了解大数据处理的底层原理，还是希望在实际项目中构建高效可靠的数据处理平台，本书都将是你不可或缺的指南。我们将一同解锁海量数据的无限潜力，将其转化为驱动创新与发展的强大动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，从Hadoop的基础概念到高级应用，循序渐进，逻辑清晰。作者首先介绍了Hadoop的整体架构和核心组件，然后深入讲解了HDFS、MapReduce、YARN等关键技术，并结合实际案例进行演示。在掌握了基础知识后，书中还介绍了Hive、HBase、Spark等Hadoop生态系统中的重要组件，以及它们在数据仓库、NoSQL数据库和实时计算等方面的应用。这种由浅入深的讲解方式，让我在学习过程中能够逐步建立起完整的知识体系，避免了学习过程中可能出现的知识断层。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得学习技术最好的方式就是“做中学”，而这本书恰恰满足了我这一点。书中的实践部分非常扎实，它不仅仅是提供了几个简单的命令，而是引导我们去搭建一个完整的Hadoop环境，并解决实际问题。我跟着书中的步骤，成功地配置了一个Hadoop集群，并且执行了一些实际的数据分析任务。例如，书中关于如何使用Hadoop处理海量日志数据的案例，让我学到了很多实用的技巧，比如如何设计MapReduce作业来提取关键信息、如何进行数据清洗和去重，以及如何将处理后的结果存储到HDFS中。这个过程让我深刻体会到Hadoop在实际业务中的应用价值，也为我未来的工作打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

之前我总觉得Hadoop是一个相对独立的框架，但这本书让我看到了Hadoop与其它大数据组件的融合。作者在介绍Hadoop的核心组件的同时，也详细讲解了Spark、Storm、Kafka等与之相关的技术，并阐述了它们与Hadoop之间的关系和协同工作方式。特别是Spark的介绍，让我了解到它在内存计算方面的优势，以及如何与Hadoop的HDFS和YARN集成，从而实现更快的迭代计算和更复杂的数据分析。我还学习到了如何利用Kafka进行实时数据流的处理，以及如何将Kafka的数据导入Hadoop进行离线分析。这种“生态视角”的讲解，让我对整个大数据技术栈有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常适合初学者，作者没有使用过于生僻的专业术语，而是用通俗易懂的语言来解释复杂的概念。即使是对大数据领域完全没有接触过的读者，也能轻松上手。我在阅读过程中，经常会遇到一些之前在其他地方看过但没理解透彻的概念，比如“MapReduce的shuffle过程”，在这本书里得到了非常清晰的解释。作者用图示和代码结合的方式，一步步地剖析了数据从Mapper输出到Reducer输入的整个过程，包括数据分区、排序和合并等关键环节，让我对MapReduce的内部机制有了醍醐灌顶的理解。这种深入浅出的讲解方式，极大地降低了学习门槛，也让我对Hadoop的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装就很有分量，拿到手里沉甸甸的，封面设计也简洁大气，一看就知道是干货满满。我一直对大数据处理技术非常感兴趣，特别是Hadoop作为这个领域的基石，更是我学习的重点。读完这本书，我感觉像是进入了一个全新的世界，很多之前模糊的概念都变得清晰起来。作者在讲述Hadoop的各个组成部分，比如HDFS、MapReduce、YARN时，都用了非常生动的比喻和详实的案例，让我不再觉得枯燥的技术术语像天书一样难懂。尤其是在讲解HDFS的分布式存储原理时，作者深入浅出地分析了数据的块分裂、副本冗余以及 Namenode 和 Datanode 的协同工作机制，还详细介绍了 NameNode 的元数据管理和 Datanode 的数据存储与读写流程，以及如何处理节点故障和数据恢复，这部分内容让我对分布式文件系统的健壮性和可靠性有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

对于想要进入大数据领域工作的我来说，这本书无疑是一本宝藏。它不仅提供了扎实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将这些理论付诸实践。书中提供的丰富的实践案例和详细的操作指南，让我能够独立完成Hadoop集群的搭建、配置和管理，并且能够运用Hadoop进行实际的数据分析和处理。这不仅仅是知识的积累，更是能力的提升。我感觉到，通过这本书的学习，我已经具备了参与大数据项目的基础技能，为我未来的职业发展打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我特别喜欢这本书的实践章节，它不是那种只讲理论然后就丢给读者的书。作者提供了很多实际操作的步骤和代码示例，让我们可以一步一步地搭建自己的Hadoop集群，并进行实际的数据处理。我跟着书中的指导，成功地在虚拟机上部署了一个伪分布式Hadoop环境，并且运行了几个经典的MapReduce例子，比如Word Count。这个过程虽然有挑战，但跟着书中的详细解释，我一点点地克服了遇到的问题。作者在讲解MapReduce编程模型时，非常注重实际的应用场景，比如如何设计Mapper和Reducer来处理不同类型的数据，如何进行数据预处理和后处理，以及如何优化MapReduce作业的性能。我还学习到了如何使用Hadoop的生态系统中的其他工具，如Hive和HBase，来更高效地进行数据分析和存储，这让我觉得这本书的内容非常贴合实际工作需求，而且具有很高的实操价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一个比较注重细节的学习者，在阅读这本书时，我发现作者在每一个技术点的讲解上都非常细致。比如在介绍HDFS的容错机制时，作者不仅解释了副本机制，还详细说明了NameNode的HA（高可用）方案，包括Active/Standby Namenode的切换、ZooKeeper在选举中的作用等。这种对技术细节的深入挖掘，让我能够真正理解Hadoop的稳定性和可靠性是如何实现的，也让我对Hadoop的底层原理有了更透彻的认识。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，Hadoop不再是那个遥不可及的“高大上”技术，而变得触手可及。作者的讲解风格非常务实，总是能将抽象的技术概念与实际的应用场景相结合。例如，在讲解MapReduce编程时，作者不仅仅提供了代码模板，还结合了实际的业务需求，比如如何从海量用户行为日志中提取用户画像，如何对电商平台的商品进行推荐等。这种“贴近业务”的讲解方式，让我能够更快地将所学知识应用到实际工作中，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在阅读之前，我对Hadoop的理解仅限于“一个处理大数据的框架”。读完这本书，我才真正认识到Hadoop的庞大生态系统和其背后精妙的设计思想。作者对Hadoop的整体架构进行了非常细致的剖析，从分布式存储到分布式计算，再到资源管理，各个模块之间的配合被阐述得淋漓尽致。我印象最深刻的是对YARN的讲解，它作为Hadoop 2.x 的核心组件，承担着集群资源的统一管理和调度任务。作者详细解释了ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等核心组件的功能和交互方式，以及它们如何协同工作来支持各种分布式应用。这部分内容让我对Hadoop集群的资源利用率和吞吐量的提升有了直观的认识，也理解了为什么Hadoop能够成为大数据处理领域的翘楚。

评分☆☆☆☆☆

性价比高

评分☆☆☆☆☆

内容一般般吧，没有很大的帮助

评分☆☆☆☆☆

京东发货速度快，很喜欢这样购物

评分☆☆☆☆☆

很基础的书。不错

评分☆☆☆☆☆

还可以

评分☆☆☆☆☆

京东发货速度快，很喜欢这样购物

评分☆☆☆☆☆

有一点郁闷，不知道运气太差，还是什么原因，书的封面有污渍，而且书的边缘没啊包装好，有痕迹。其他没什么毛病。

评分☆☆☆☆☆

书看起来还是不错的

评分☆☆☆☆☆

比较细，比较浅