Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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範東來 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據處理
• 分布式存儲
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• Hive
• Spark
• 數據分析

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115427465

版次：02

商品編碼：11954403

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

頁數：351

正文語種：中文

編輯推薦

Hadoop是目前受關注的大數據處理平颱和解決方案，並且已經廣泛應用於生産環境。本書基於新的Hadoop（CDH5，Apache Hadoop 2.6）版本介紹Hadoop技術的相關知識，不但詳細介紹瞭Hadoop、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Sqoop和HBase等，還深入探討瞭Hadoop、HBase的運維和性能調優，並包含瞭一個具有代錶性的完整的基於Hadoop的商業智能係統的設計和實現。
本書的大特點是麵嚮實踐。基礎篇介紹Hadoop及相關組件的同時，包含瞭大量動手實例，而應用篇包含的基於Hadoop的完整實例脫胎於生産環境的真實項目。在應用篇中，讀者不僅能夠通過項目實戰鞏固基礎篇的學習效果，還能學習商業智能係統的開發過程。
本書由淺至深，從理論基礎到項目實戰，適閤Hadoop的初學者閱讀，也可以作為高等院校相關課程的教學參考書。
本書主要內容
? 包含瞭Hadoop新版本的幾乎所有主要特性，是Hadoop目前成熟的形態。
? 深入介紹瞭NoSQL架構模式、HBase的架構和實現，以及HBase的高級特性。
? 深入介紹瞭統一資源管理和調度平颱的範型和YARN實現。
? 深入介紹瞭Hadoop、HBase性能調優，滿足海量數據處理的需求。
? 包含瞭一個完整的項目實戰，從需求定義、係統設計和架構後到代碼實現。
? 包含瞭一個機器學習算法應用實戰，利用Hadoop進行大數據挖掘，從數據中尋找模式。

內容簡介

本書介紹瞭Hadoop技術的相關知識，並將理論知識與實際項目相結閤。全書共分為三個部分：基礎篇、應用篇和總結篇。基礎篇詳細介紹瞭Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，並深入探討瞭Hadoop的運維和調優；應用篇則包含瞭一個具有代錶性的完整的基於Hadoop的商業智能係統的設計和實現；結束篇對全書進行總結，並對技術發展做瞭展望。

作者簡介

範東來，北京航空航天大學碩士，技術圖書作者和譯者，著有《Hadoop海量數據處理》（該書颱灣繁體字版為《Hadoop：BigData技術詳解與專案實作》），譯有《解讀NoSQL》。BBD（數聯銘品）大數據技術部負責人，大數據平颱架構師，極客學院布道師。研究方嚮：並行圖挖掘、去中心化應用。

目錄

目錄

基礎篇：Hadoop基礎

第1章　緒論　2
1．1　Hadoop和雲計算　2
1．1．1　Hadoop的電梯演講　2
1．1．2　Hadoop生態圈　3
1．1．3　雲計算的定義　6
1．1．4　雲計算的類型　7
1．1．5　Hadoop和雲計算　8
1．2　Hadoop和大數據　9
1．2．1　大數據的定義　9
1．2．2　大數據的結構類型　10
1．2．3　大數據行業應用實例　12
1．2．4　Hadoop和大數據　13
1．2．5　其他大數據處理平颱　14
1．3　數據挖掘和商業智能　15
1．3．1　數據挖掘的定義　15
1．3．2　數據倉庫　17
1．3．3　操作數據庫係統和數據倉庫係統的區彆　18
1．3．4　為什麼需要分離的數據倉庫　19
1．3．5　商業智能　19
1．3．6　大數據時代的商業智能　20
1．4　小結　21
第2章　環境準備　22
2．1　Hadoop的發行版本選擇　22
2．1．1　Apache Hadoop　22
2．1．2　CDH　22
2．1．3　Hadoop的版本　23
2．1．4　如何選擇Hadoop的版本　25
2．2　Hadoop架構　26
2．2．1　Hadoop HDFS架構　27
2．2．2　YARN架構　28
2．2．3　Hadoop架構　28
2．3　安裝Hadoop　29
2．3．1　安裝運行環境　30
2．3．2　修改主機名和用戶名　36
2．3．3　配置靜態IP地址　36
2．3．4　配置SSH無密碼連接　37
2．3．5　安裝JDK　38
2．3．6　配置Hadoop　39
2．3．7　格式化HDFS　42
2．3．8　啓動Hadoop並驗證安裝　42
2．4　安裝Hive　43
2．4．1　安裝元數據庫　44
2．4．2　修改Hive配置文件　44
2．4．3　驗證安裝　45
2．5　安裝HBase　46
2．5．1　解壓文件並修改Zookeeper相關配置　46
2．5．2　配置節點　46
2．5．3　配置環境變量　47
2．5．4　啓動並驗證　47
2．6　安裝Sqoop　47
2．7　Cloudera Manager　48
2．8　小結　51
第3章　Hadoop的基石：HDFS　52
3．1　認識HDFS　52
3．1．1　HDFS的設計理念　54
3．1．2　HDFS的架構　54
3．1．3　HDFS容錯　58
3．2　HDFS讀取文件和寫入文件　58
3．2．1　塊的分布　59
3．2．2　數據讀取　60
3．2．3　寫入數據　61
3．2．4　數據完整性　62
3．3　如何訪問HDFS　63
3．3．1　命令行接口　63
3．3．2　Java API　66
3．3．3　其他常用的接口　75
3．3．4　Web UI　75
3．4　HDFS中的新特性　76
3．4．1　NameNode HA　76
3．4．2　NameNode Federation　78
3．4．3　HDFS Snapshots　79
3．5　小結　79
第4章　YARN：統一資源管理和調平颱　80
4．1　YARN是什麼　80
4．2　統一資源管理和調度平颱範型　81
4．2．1　集中式調度器　81
4．2．2　雙層調度器　81
4．2．3　狀態共享調度器　82
4．3　YARN的架構　82
4．3．1　ResourceManager　83
4．3．2　NodeManager　85
4．3．3　ApplicationMaster　87
4．3．4　YARN的資源錶示模型Container　87
4．4　YARN的工作流程　88
4．5　YARN的調度器　89
4．5．1　YARN的資源管理機製　89
4．5．2　FIFO Scheduler　90
4．5．3　Capacity Scheduler　90
4．5．4　Fair Scheduler　91
4．6　YARN命令行　92
4．7　Apache Mesos　95
4．8　小結　96
第5章　分而治之的智慧：MapReduce　97
5．1　認識MapReduce　97
5．1．1　MapReduce的編程思想　98
5．1．2　MapReduce運行環境　100
5．1．3　MapReduce作業和任務　102
5．1．4　MapReduce的計算資源劃分　102
5．1．5　MapReduce的局限性　103
5．2　Hello Word Count　104
5．2．1　Word Count的設計思路　104
5．2．2　編寫Word Count　105
5．2．3　運行程序　107
5．2．4　還能更快嗎　109
5．3　MapReduce的過程　109
5．3．1　從輸入到輸齣　109
5．3．2　input　110
5．3．3　map及中間結果的輸齣　112
5．3．4　shuffle　113
5．3．5　reduce及最後結果的輸齣　115
5．3．6　sort　115
5．3．7　作業的進度組成　116
5．4　MapReduce的工作機製　116
5．4．1　作業提交　117
5．4．2　作業初始化　118
5．4．3　任務分配　118
5．4．4　任務執行　118
5．4．5　任務完成　118
5．4．6　推測執行　119
5．4．7　MapReduce容錯　119
5．5　MapReduce編程　120
5．5．1　Writable類　120
5．5．2　編寫Writable類　123
5．5．3　編寫Mapper類　124
5．5．4　編寫Reducer類　125
5．5．5　控製shuffle　126
5．5．6　控製sort　128
5．5．7　編寫main函數　129
5．6　MapReduce編程實例：連接　130
5．6．1　設計思路　131
5．6．2　編寫Mapper類　131
5．6．3　編寫Reducer類　132
5．6．4　編寫main函數　133
5．7　MapReduce編程實例：二次排序　134
5．7．1　設計思路　134
5．7．2　編寫Mapper類　135
5．7．3　編寫Partitioner類　136
5．7．4　編寫SortComparator類　136
5．7．5　編寫Reducer類　137
5．7．6　編寫main函數　137
5．8　MapReduce編程實例：全排序　139
5．8．1　設計思路　139
5．8．2　編寫代碼　140
5．9　小結　141
第6章　SQL on Hadoop：Hive　142
6．1　認識Hive　142
6．1．1　從MapReduce到SQL　143
6．1．2　Hive架構　144
6．1．3　Hive與關係型數據庫的區彆　146
6．1．4　Hive命令的使用　147
6．2　數據類型和存儲格式　149
6．2．1　基本數據類型　149
6．2．2　復雜數據類型　149
6．2．3　存儲格式　150
6．2．4　數據格式　151
6．3　HQL：數據定義　152
6．3．1　Hive中的數據庫　152
6．3．2　Hive中的錶　154
6．3．3　創建錶　154
6．3．4　管理錶　156
6．3．5　外部錶　156
6．3．6　分區錶　156
6．3．7　刪除錶　158
6．3．8　修改錶　158
6．4　HQL：數據操作　159
6．4．1　裝載數據　159
6．4．2　通過查詢語句嚮錶中插入數據　160
6．4．3　利用動態分區嚮錶中插入數據　160
6．4．4　通過CTAS加載數據　161
6．4．5　導齣數據　161
6．5　HQL：數據查詢　162
6．5．1　SELECT…FROM語句　162
6．5．2　WHERE語句　163
6．5．3　GROUP BY和HAVING語句　164
6．5．4　JOIN語句　164
6．5．5　ORDER BY和SORT BY語句　166
6．5．6　DISTRIBUTE BY和SORT BY
語句　167
6．5．7　CLUSTER BY　167
6．5．8　分桶和抽樣　168
6．5．9　UNION ALL　168
6．6　Hive函數　168
6．6．1　標準函數　168
6．6．2　聚閤函數　168
6．6．3　錶生成函數　169
6．7　Hive用戶自定義函數　169
6．7．1　UDF　169
6．7．2　UDAF　170
6．7．3　UDTF　171
6．7．4　運行　173
6．8　小結　173
第7章　SQL to Hadoop ： Sqoop　174
7．1　一個Sqoop示例　174
7．2　導入過程　176
7．3　導齣過程　178
7．4　Sqoop的使用　179
7．4．1　codegen　180
7．4．2　create-hive-table　180
7．4．3　eval　181
7．4．4　export　181
7．4．5　help　182
7．4．6　import　182
7．4．7　import-all-tables　183
7．4．8　job　184
7．4．9　list-databases　184
7．4．10　list-tables　184
7．4．11　merge　184
7．4．12　metastore　185
7．4．13　version　186
7．5　小結　186
第8章　HBase：HadoopDatabase　187
8．1　酸和堿：兩種數據庫事務方法論　187
8．1．1　ACID　188
8．1．2　BASE　188
8．2　CAP定理　188
8．3　NoSQL的架構模式　189
8．3．1　鍵值存儲　189
8．3．2　圖存儲　190
8．3．3　列族存儲　191
8．3．4　文檔存儲　192
8．4　HBase的架構模式　193
8．4．1　行鍵、列族、列和單元格　193
8．4．2　HMaster　194
8．4．3　Region和RegionServer　195
8．4．4　WAL　195
8．4．5　HFile　195
8．4．6　Zookeeper　197
8．4．7　HBase架構　197
8．5　HBase寫入和讀取數據　198
8．5．1　Region定位　198
8．5．2　HBase寫入數據　199
8．5．3　HBase讀取數據　199
8．6　HBase基礎API　200
8．6．1　創建錶　201
8．6．2　插入　202
8．6．3　讀取　203
8．6．4　掃描　204
8．6．5　刪除單元格　206
8．6．6　刪除錶　207
8．7　HBase高級API　207
8．7．1　過濾器　208
8．7．2　計數器　208
8．7．3　協處理器　209
8．8　小結　214
第9章　Hadoop性能調優和運維　215
9．1　Hadoop客戶端　215
9．2　Hadoop性能調優　216
9．2．1　選擇閤適的硬件　216
9．2．2　操作係統調優　218
9．2．3　JVM調優　219
9．2．4　Hadoop參數調優　219
9．3　Hive性能調優　225
9．3．1　JOIN優化　226
9．3．2　Reducer的數量　226
9．3．3　列裁剪　226
9．3．4　分區裁剪　226
9．3．5　GROUP BY優化　226
9．3．6　閤並小文件　227
9．3．7　MULTI-GROUP BY和MULTI-INSERT　228
9．3．8　利用UNION ALL 特性　228
9．3．9　並行執行　228
9．3．10　全排序　228
9．3．11　Top N　229
9．4　HBase調優　229
9．4．1　通用調優　229
9．4．2　客戶端調優　230
9．4．3　寫調優　231
9．4．4　讀調優　231
9．4．5　錶設計調優　232
9．5　Hadoop運維　232
9．5．1　集群節點動態擴容和卸載　233
9．5．2　利用SecondaryNameNode恢復NameNode　234
9．5．3　常見的運維技巧　234
9．5．4　常見的異常處理　235
9．6　小結　236

應用篇：商業智能係統項目實戰

第10章　在綫圖書銷售商業智能係統　238
10．1　項目背景　238
10．2　功能需求　239
10．3　非功能需求　240
10．4　小結　240
第11章　係統結構設計　241
11．1　係統架構　241
11．2　功能設計　242
11．3　數據倉庫結構　243
11．4　係統網絡拓撲與硬件選型　246
11．4．1　係統網絡拓撲　246
11．4．2　係統硬件選型　248
11．5　技術選型　249
11．5．1　平颱選型　249
11．5．2　係統開發語言選型　249
11．6　小結　249
第12章　在開發之前　250
12．1　新建一個工程　250
12．1．1　安裝Python　250
12．1．2　安裝PyDev插件　251
12．1．3　新建PyDev項目　252
12．2　代碼目錄結構　253
12．3　項目的環境變量　253
12．4　如何調試　254
12．5　小結　254
第13章　實現數據導入導齣模塊　255
13．1　處理流程　255
13．2　導入方式　256
13．2．1　全量導入　256
13．2．2　增量導入　256
13．3　讀取配置文件　257
13．4　SqoopUtil　261
13．5　整閤　262
13．6　導入說明　262
13．7　導齣模塊　263
13．8　小結　265
第14章　實現數據分析工具模塊　266
14．1　處理流程　266
14．2　讀取配置文件　266
14．3　HiveUtil　268
14．4　整閤　268
14．5　數據分析和報錶　269
14．5．1　OLAP和Hive　269
14．5．2　OLAP和多維模型　270
14．5．3　選MySQL還是選HBase　272
14．6　小結　273
第15章　實現業務數據的數據清洗
模塊　274
15．1　ETL　274
15．1．1　數據抽取　274
15．1．2　數據轉換　274
15．1．3　數據清洗工具　275
15．2　處理流程　275
15．3　數據去重　276
15．3．1　産生原因　276
15．3．2　去重方法　277
15．3．3　一個很有用的UDF：
RowNum　277
15．3．4　第二種去重方法　279
15．3．5　進行去重　279
15．4　小結　282
第16章　實現點擊流日誌的數據清洗
模塊　283
16．1　數據倉庫和Web　283
16．2　處理流程　285
16．3　字段的獲取　285
16．4　編寫MapReduce作業　288
16．4．1　編寫IP地址解析器　288
16．4．2　編寫Mapper類　291
16．4．3　編寫Partitioner類　295
16．4．4　編寫SortComparator類　295
16．4．5　編寫Reducer類　297
16．4．6　編寫main函數　298
16．4．7　通過Python調用jar文件　299
16．5　還能做什麼　300
16．5．1　網站分析的指標　300
16．5．2　網站分析的決策支持　301
16．6　小結　301
第17章　實現購書轉化率分析模塊　302
17．1　漏鬥模型　302
17．2　處理流程　303
17．3　讀取配置文件　303
17．4　提取所需數據　304
17．5　編寫轉化率分析MapReduce作業　305
17．5．1　編寫Mapper類　306
17．5．2　編寫Partitioner類　308
17．5．3　編寫SortComparator類　309
17．5．4　編寫Reducer類　310
17．5．5　編寫Driver類　312
17．5．6　通過Python模塊調用jar文件　314
17．6　對中間結果進行匯總得到最終 結果　314
17．7　整閤　316
17．8　小結　316
第18章　實現購書用戶聚類模塊　317
18．1　物以類聚　317
18．2　聚類算法　318
18．2．1　k-means算法　318
18．2．2　Canopy算法　319
18．2．3　數據嚮量化　320
18．2．4　數據歸一化　321
18．2．5　相似性度量　322
18．3　用MapReduce實現聚類算法　323
18．3．1　Canopy算法與MapReduce　323
18．3．2　k-means算法與MapReduce　323
18．3．3　Apache Mahout　324
18．4　處理流程　324
18．5　提取數據並做歸一化　325
18．6　維度相關性　327
18．6．1　維度的選取　327
18．6．2　相關係數與相關係數矩陣　328
18．6．3　計算相關係數矩陣　328
18．7　使用Mahout完成聚類　329
18．7．1　使用Mahout　329
18．7．2　解析Mahout的輸齣　332
18．7．3　得到聚類結果　334
18．8　得到最終結果　335
18．9　評估聚類結果　337
18．9．1　一份不適閤聚類的數據　337
18．9．2　簇間距離和簇內距離　337
18．9．3　計算平均簇間距離　338
18．10　小結　339
第19章　實現調度模塊　340
19．1　工作流　340
19．2　編寫代碼　341
19．3　crontab　342
19．4　讓數據說話　343
19．5　小結　344

結束篇：總結和展望

第20章　總結和展望　346
20．1　總結　346
20．2　BDAS　347
20．3　Dremel係技術　348
20．4　Pregel係技術　349
20．5　Docker和Kubernetes　350
20．6　數據集成工具NiFi　350
20．7　小結　351

參考文獻　352

前言/序言

《大數據時代的新篇章：掌控海量數據的終極指南》 在信息爆炸的今天，數據以前所未有的速度和規模增長，幾乎滲透到社會經濟的每一個角落。從社交媒體上的用戶互動，到物聯網設備的實時監測，再到科學研究的海量實驗數據，處理和分析這些海量數據已成為驅動創新、決策優化和競爭優勢的關鍵。然而，如何有效地捕捉、存儲、處理和解讀這些龐雜的數據，一直是擺在企業和開發者麵前的巨大挑戰。傳統的單機處理方式早已不堪重負，一種新的、分布式、可擴展的數據處理範式應運而生，它正在深刻地改變我們理解和利用信息的方式。 本書正是應運而生，旨在為讀者提供一套全麵、深入且實踐性強的指南，幫助您掌握處理海量數據的核心技術和方法。它不是一本理論空談的學術著作，也不是一套零散的技術集閤，而是一條清晰的、通往大數據處理精通之路的導航。我們深知，在技術飛速發展的浪潮中，掌握核心原理和實踐技巧同等重要。因此，本書在理論闡述上力求嚴謹深刻，在技術講解上追求精準實用，並輔以大量真實案例和項目實戰，確保您能夠真正地將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 核心理念與技術基石：構建堅實的大數據處理基礎 海量數據的處理並非一蹴而就，它建立在一係列精巧的設計和強大的技術之上。本書將首先帶您深入理解大數據處理的核心理念。我們將探討為什麼傳統的數據處理方法會失效，以及分布式計算如何成為應對海量數據的必然選擇。您將瞭解到，分布式係統設計的關鍵在於其“分解”和“協同”的能力，即如何將龐大的任務分解成更小的、可獨立執行的子任務，並利用多颱計算機的算力協同完成。 在此基礎上，本書將詳細剖析支撐海量數據處理的關鍵技術，重點聚焦於那些已經證明其強大生命力和廣泛應用前景的分布式計算框架。您將有機會係統學習到分布式文件係統的設計思想與實現機製。理解這些文件係統如何打破單機存儲的瓶頸，實現數據的可靠存儲、高可用性和海量擴展性，是進行大數據處理的第一步。我們將深入探討其數據分片、副本管理、容錯機製等核心要素，並通過實際操作來加深理解。 接著，我們將目光投嚮分布式計算框架，這是海量數據處理的大腦。您將學習到如何利用這些強大的框架來並行處理海量數據。本書將詳細講解不同計算模型的優勢與劣勢，以及它們如何被設計用來解決各種類型的大數據處理問題。從批處理到流式處理，從MapReduce的經典範式到更現代的計算引擎，我們將為您梳理清晰的技術脈絡。 深入探索分布式計算模型：解鎖數據處理的強大引擎 在分布式計算領域，MapReduce無疑是一個裏程碑式的模型。本書將對MapReduce模型進行全麵而深入的剖析。您將理解Map（映射）和Reduce（歸約）這兩個核心階段如何協同工作，將復雜的數據處理任務分解成一係列簡單的鍵值對操作。我們將詳細解釋MapReduce的執行流程、任務調度、數據shuffle過程，以及如何通過優化Map和Reduce的實現來提升處理效率。通過學習MapReduce，您將掌握一種經典的、理解大規模並行計算的思維方式。 然而，隨著大數據處理需求的日益復雜和多樣化，單一的MapReduce模型已無法滿足所有場景。因此，本書將進一步拓展您的視野，介紹更先進、更高效的分布式計算框架。您將深入瞭解分布式內存計算框架的強大能力。這類框架能夠將數據加載到內存中進行計算，極大地提高瞭數據訪問和處理的速度，尤其適用於迭代式算法和交互式查詢。我們將詳細介紹其工作原理、內存管理策略以及在實際應用中的優勢。 此外，本書還將涵蓋流式數據處理的技術。在實時數據分析需求日益增長的今天，如何高效地處理源源不斷湧入的數據流，是大數據處理的一個重要方嚮。您將學習到能夠實現低延遲、高吞吐量流式計算的框架，瞭解其事件驅動模型、窗口操作、狀態管理等關鍵概念，並掌握如何構建實時的監控、分析和響應係統。 構建高效的數據存儲與管理體係：為海量數據提供堅實後盾 處理海量數據離不開強大的數據存儲與管理能力。本書將為您揭示構建高效、可擴展數據存儲體係的關鍵技術。您將學習到分布式關係型數據庫的原理和實踐，理解它們如何通過分區、復製等技術來實現對海量結構化數據的存儲和查詢。 更重要的是，我們將重點介紹NoSQL數據庫在海量數據處理中的重要作用。NoSQL數據庫以其靈活的數據模型、高可擴展性和優異的性能，在處理半結構化和非結構化數據方麵展現齣獨特的優勢。本書將深入探討不同類型的NoSQL數據庫，包括鍵值存儲、文檔數據庫、列族數據庫和圖數據庫，分析它們的適用場景、核心特性和優缺點，並提供實踐指導，幫助您選擇和使用最適閤您業務需求的數據存儲方案。 數據倉庫與數據湖：係統化管理與分析海量數據 為瞭實現對海量數據的有效管理和深度分析，數據倉庫和數據湖的概念與技術不可或缺。本書將為您深入解析數據倉庫的設計原則、數據建模技術（如星型模型、雪花模型），以及其在商業智能和決策支持中的作用。您將學習如何構建一個集中的、經過清洗和轉換的數據存儲庫，為企業提供統一的數據視圖。 同時，本書也將重點介紹數據湖這一新興的數據管理範式。與數據倉庫不同，數據湖能夠以原始格式存儲海量數據，並在需要時進行Schema定義和處理。您將理解數據湖的架構、數據攝取、數據治理以及如何利用各種工具和技術在數據湖中進行探索性分析和機器學習。本書將幫助您理解如何根據不同的業務需求，選擇和構建閤適的數據倉庫或數據湖解決方案。 實戰齣真知：項目驅動的學習與應用 理論的學習固然重要，但將知識轉化為解決實際問題的能力，纔是本書追求的最終目標。因此，本書將貫穿大量的項目實戰環節。我們將從實際的數據處理場景齣發，引導讀者一步步構建完整的解決方案。 您將有機會參與到實際的數據采集、清洗、轉換、存儲、分析和可視化的全過程。我們將提供詳細的代碼示例、配置文件和操作步驟，讓您能夠親手搭建和配置各種大數據處理組件。例如，您將學習如何使用分布式文件係統存儲海量日誌數據，如何利用分布式計算框架對這些數據進行統計分析，如何使用NoSQL數據庫存儲用戶行為數據，以及如何構建一個數據管道來處理實時數據流。 這些實戰項目將涵蓋從基礎的數據處理任務到更復雜的分析場景，例如： 海量日誌分析與監控： 構建一個係統，能夠高效地采集、存儲和分析海量服務器日誌，實現實時監控、故障排查和性能優化。 社交媒體數據挖掘： 處理海量的社交媒體數據，分析用戶情感、熱門話題和社交網絡結構。 電商用戶行為分析： 收集和分析用戶在電商平颱上的瀏覽、搜索和購買行為，為個性化推薦和營銷活動提供支持。 物聯網設備數據處理： 實時處理來自物聯網設備的傳感器數據，進行狀態監測、異常檢測和預測性維護。 通過這些項目的實踐，您將不僅僅是學習API的使用，更能深刻理解不同組件之間的協作關係，掌握排查和解決實際問題的方法，從而真正地掌握海量數據的處理能力。 走嚮精通：優化、監控與生態係統 在掌握瞭海量數據處理的基礎技術和實戰經驗後，本書還將引導您走嚮精通。我們將深入探討性能優化的各種策略。您將學習如何調優分布式計算任務的參數，如何優化數據存儲的結構和查詢方式，以及如何識彆和解決性能瓶頸。 係統監控與管理是保證大數據係統穩定運行的關鍵。本書將介紹常用的監控工具和技術，幫助您瞭解如何監測係統的資源利用率、任務執行狀態和數據流轉情況，以及如何進行故障預警和快速響應。 此外，我們還將簡要介紹大數據生態係統中其他重要的技術和工具，例如數據可視化工具、機器學習平颱、數據治理工具等，幫助您構建一個更加完善和強大的數據處理能力。 擁抱未來：持續學習與創新 大數據技術仍在快速發展，新的框架和工具不斷湧現。本書旨在為您打下堅實的技術基礎，培養解決問題的思維能力，使您能夠快速適應和學習新的技術。我們鼓勵您保持對大數據領域的好奇心，持續學習，不斷探索，在海量數據的浪潮中發現機遇，引領創新。 無論您是希望深入理解大數據處理的技術原理，還是渴望掌握一套能夠應對海量數據挑戰的實用技能，亦或是希望通過實踐項目提升自己的實戰能力，本書都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一起踏上這段激動人心的大數據探索之旅，解鎖海量數據蘊藏的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我醍醐灌頂！我一直對大數據處理領域充滿好奇，也嘗試過一些零散的資料，但總感覺像是在大海撈針。直到我翻開這本《Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版）》，纔算真正找到瞭北。從Hadoop的架構設計，到HDFS的讀寫原理，再到MapReduce的編程模型，書中講解得是那麼循序漸進，清晰明瞭。我尤其喜歡它對每一個概念的深入剖析，而不是簡單地羅列。比如，在講到HDFS的NameNode和DataNode時，作者並沒有止步於介紹它們的功能，而是詳細闡述瞭它們之間的通信機製、數據塊的存儲策略以及容錯機製，讓我對整個分布式文件係統的運作有瞭透徹的理解。讀完這部分，再去看相關的API文檔，感覺就像是打開瞭新世界的大門，很多之前模糊不清的地方都變得豁然開朗。而且，書中還結閤瞭大量的實際案例，比如如何構建一個數據倉庫、如何進行日誌分析等等，這些都讓我覺得學到的知識不再是空中樓閣，而是可以直接應用於實際工作中。這種理論與實踐緊密結閤的教學方式，無疑大大提升瞭我的學習效率和學習興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版）》真是刷新瞭我對技術書籍的認知。它最大的優點在於其“詳解”二字絕非虛名。書中對於Hadoop各個子項目的原理講解，深入到源碼層麵，但又不會讓人感到枯燥。比如，在講解YARN（Yet Another Resource Negotiator）時，作者詳細闡述瞭ApplicationMaster、ResourceManager、NodeManager之間的交互流程，以及資源申請、調度、任務執行等整個生命周期。這種細緻入微的講解，讓我明白瞭YARN如何成為Hadoop 2.x 的核心，以及它為Hadoop帶來瞭哪些革命性的改變。更重要的是，書中並沒有停留在理論層麵，而是穿插瞭大量的代碼示例和配置指導，讓我可以一邊閱讀一邊動手實踐。當我按照書中的步驟搭建起一個Hadoop集群，運行第一個MapReduce程序時，那種成就感是無法言喻的。這本書的“項目實戰”部分也做得非常齣色，通過幾個真實世界的數據處理場景，將前文中講解的理論知識融會貫通，讓我在解決實際問題的能力上得到瞭顯著提升。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我入手這本《Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版）》的時候，心裏是抱著試試看的心態。畢竟市麵上關於Hadoop的書籍琳琅滿目，質量參差不齊。但這本書給我的驚喜程度遠超預期。它不像有些書那樣，上來就拋齣一堆晦澀難懂的概念，而是從最基礎的分布式係統概念講起，逐步深入到Hadoop的核心組件。書中對MapReduce編程範式的講解堪稱教科書級彆，每一個階段（Map、Shuffle、Reduce）的細節都描繪得繪聲繪色，特彆是對於 Shuffle 過程的剖析，簡直是解開瞭我多年的睏惑。我之前一直搞不懂為什麼MapReduce能夠高效地處理海量數據，讀完這部分的講解，我纔明白原來背後有如此精妙的設計。更讓我驚喜的是，書中還花瞭相當大的篇幅介紹瞭Spark，並將其與Hadoop生態係統中的其他組件（如Hive、HBase）進行瞭整閤的實踐指導。這對於我這樣一個希望全麵掌握大數據處理技術的讀者來說，簡直是太及時瞭！因為我知道，在實際工作中，很少有公司隻用Hadoop而不用Spark。這種與時俱進的內容更新，讓這本書的價值倍增，讓我感覺自己花齣去的每一分錢都值瞭。

評分☆☆☆☆☆

說實話，閱讀《Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版）》的過程，對我來說更像是一次沉浸式的學習體驗。這本書最大的魅力在於其內容的深度和廣度都達到瞭一個相當高的水平，同時又能夠照顧到不同層次的讀者。對於我這種已經有一定Hadoop基礎的人來說，書中對一些高級特性的深入剖析，比如Hadoop的安全性（Kerberos認證）和HA（高可用）配置，讓我受益匪淺。這些內容往往是在初級教程中被忽略的，但在實際生産環境中卻是至關重要的。此外，書中還對Hadoop的未來發展趨勢進行瞭一些探討，並推薦瞭一些相關的工具和技術，這讓我對整個大數據領域的發展有瞭更清晰的認識，也為我未來的學習方嚮指明瞭道路。總而言之，這本書不僅是一本技術手冊，更是一份關於大數據處理的“行動指南”，強烈推薦給所有對Hadoop感興趣的開發者、架構師和數據工程師。

評分☆☆☆☆☆

對於像我這樣，從零開始接觸Hadoop技術棧的初學者來說，這本《Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版）》簡直是一盞指路明燈。它沒有故弄玄虛，而是用最樸實、最清晰的語言，把復雜的概念一一分解。我尤其喜歡書中對Hadoop生態係統中各個組件之間關係的梳理。例如，它清楚地說明瞭Hive如何利用MapReduce（或者Spark）來執行SQL查詢，HBase又如何與HDFS協同工作。這種係統性的講解，幫助我構建瞭一個完整的Hadoop知識體係，而不是零散的知識點。書中提到的“海量數據處理”並非隻是一個口號，而是貫穿始終的主綫。作者在講解每一個技術點時，都會強調它在處理大規模數據時的優勢和設計思想，讓我能夠從宏觀上理解Hadoop的價值所在。而且，書中還涉及瞭一些調優的技巧，例如如何優化MapReduce的性能、如何選擇閤適的數據存儲格式等等，這些都是在實際工作中非常寶貴的經驗。

評分☆☆☆☆☆

京東買書方便快捷，贊

評分☆☆☆☆☆

包裝很好，味道不錯，價格便宜

評分☆☆☆☆☆

瞭解hadoop,內容還可以

評分☆☆☆☆☆

好書。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

這本書很基礎，比較適閤初學Hadoop生態圈的人，尤其是書前一章講的這些大的方麵的一些東西，漲姿勢。。

評分☆☆☆☆☆

優惠還行，差不多就得瞭

評分☆☆☆☆☆

瞭解hadoop,內容還可以

評分☆☆☆☆☆

還有沒看，書的質量沒什麼問題

評分☆☆☆☆☆

很喜歡本書的風格，帶著人一步步動手做！