大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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毛德操 編

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據處理
• 分布式係統
• 源代碼分析
• MapReduce
• HDFS
• Java
• 雲計算
• 大數據技術

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 浙江大學

ISBN：9787308166690

商品編碼：12152789725

開本：16

齣版時間：2017-03-01

基本信息

• 商品名稱：大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)
• 作者：毛德操
• 定價：128
• 齣版社：浙江大學
• ISBN號：9787308166690

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-03-01
• 印刷時間：2017-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：771
• 字數：1223韆字

內容提要

Hadoop是目前采用*廣、*重要的一種開源的大 數據處理平颱，讀懂Hadoop的源代碼，深入理解其各 種機理，對於掌握大數據處理的技術有著顯而易見的 重要性。毛德操著的《大數據處理係統(Hadoop源代 碼情景分析)》從大數據處理的原理開始，講到 Hadoop的由來，進而講述對於代碼的研究方法，然後 以Hadoop作為樣本，較為詳盡地逐一分析大數據處理 平颱各核心組成部分的代碼，並從宏觀上講述這些部 分的聯係和作用。本書沿用作者獨特而廣受歡迎的情 景分析方法和風格，深入淺齣直白易懂，可以作為大 數據係統**課程的教材，也可用作計算機軟件專業 和其他相關專業大學本科高年級學生和研究生深入學 習大數據係統的參考書。同時，還可以作為各行業從 事軟件開發和數據挖掘的工程師、研究人員以及其他 對大數據處理技術感興趣者的自學教材。
    

目錄

**章 大數據與Hadoop
1.1 什麼是大數據
1.2 大數據的用途
1.3 並行計算
1.4 數據流
1.5 函數式程序設計與Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大數據處理平颱
1.8 Hadoop的由來和發展
1.9 Hadoop的MapReduce計算框架
1.10 Hadoop的分布式容錯文件係統HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 麵嚮對象的程序設計
2.4 怎樣閱讀分析Hadoop的代碼
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop係統的結構
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 狀態機
3.5 資源管理器ResourceManager
3.6 資源調度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC機製
4.1 RPC與RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection機製
4.4 RM節點上的RPC服務
4.5 RPC客戶端的創建
第5章 Hadoop作業的提交
5.1 從“地方”到“中央”
5.2 示例一：采用老API的ValueAggregatorJob
5.3 示例二：采用新API的WordCount
5.4 示例三：采用ToolRunner的QuasiMonteCarlo
5.5 從Job.submit()開始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作業的調度與指派
6.1 作業的受理
6.2 NM節點的心跳和容器周轉
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager與任務投運
7.1 AMLauncher與任務投運
7.2 MRAppMaster或AM的創建
7.3 資源本地化
7.4 容器的投運
第8章 MRAppMaster與作業投運
8.1 MRAppMaster
8.2 App資源與容器
8.3 容器的跨節點投送和啓動
8.4 目標節點上的容器投運
8.5 Uber模式下的本地容器分配與投運
8.6 任務的啓動
8.7 MapTask的運行
8.8 ReduceTask的投運
第9章 YARN子係統的計算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client與ApplicationMaster
**0章 MapReduce框架中的數據流
10.1 數據流和工作流
10.2 Mapper的輸入
10.3 Mapper的輸齣緩衝區MapOutputBuffer
10.4 作為Collector的MapOutputBuffer
10.5 環形緩衝區kvbuffer
10.6 對MapoutputBuffer的輸齣
10.7 Sort和Spill
10.8 Map計算的終結與Spill文件的閤並
10.9 Reduce階段
10.10 Merge
10.11 Reduce階段的輸入和輸齣
**1章 Hadoop的文件係統HDFS
11.1 文件的分布與容錯
11.2 目錄節點NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件係統目錄FSDirectory
11.5 文件係統映像FsImage
11.6 文件係統*改記錄FSEditLog
11.7 FSEditLog與Journal
11.8 EditLog記錄的重演
11.9 版本升級與故障恢復
**2章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 數據塊的存儲
12.3 RamDisk復份的持久化存儲
12.4 目錄掃描綫程DirectoryScanner
12.5 數據塊掃描綫程DataBlockScanner
**3章 DataNode與NameNode的互動
13.1 DataNode與NameNode的互動
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
**4章 DataNode間的互動
14.1 數據塊的接收和存儲
14.2 命令DNA_TRANSFER的執行
**5章 HDFS的文件訪問
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打開文件流程
15.4 HDFS的讀文件流程
15.5 HDFS的創建文件流程
15.6 文件租約
15.7 HDFS的寫文件流程
15.8 實例
**6章 Hadoop的容錯機製
16.1 容錯與高可用
16.2 HDFS的HA機製
16.3 NameNode的倒換
16.4 Zookeeper與自動倒換
16.5 YARN的HA機製
**7章 Hadoop的安全機製
17.1 大數據集群的安全問題
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的來源和流轉
17.4 Token的使用
**8章 Hadoop的人機界麵
18.1 Hadoop的命令行界麵
18.2 Hadoop的Web界麵
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 對網頁的訪問
**9章 Hadoop的部署和啓動
19.1 Hadoop的運維腳本
19.2 Hadoop的部署與啓動
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平颱的關閉
第20章 Spark的優化與改進
20.1 Spark與Hadoop
20.2 RDD與Stage——概念與思路
20.3 RDD的存儲和引用
20.4 DStream
20.5 拓撲的靈活性和多樣性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 幾個重要的類及其作用
參考資料

《大數據處理係統（Hadoop源代碼情景分析）》是一本深入剖析Hadoop核心組件原理與實踐的技術著作。本書旨在為廣大開發者、架構師以及對大數據技術充滿興趣的研究者提供一份詳盡的Hadoop源碼解讀指南，幫助讀者從根本上理解Hadoop的運行機製，從而更有效地利用其強大的數據處理能力。 核心理念與內容框架 本書摒棄瞭泛泛而談的技術概覽，而是將重點放在Hadoop項目的核心源代碼上，通過“情景分析”這一獨特的視角，將抽象的技術概念與具體的代碼實現緊密結閤。我們認為，真正理解一個係統，離不開對其內部工作原理的細緻探究。因此，本書將帶領讀者一步步走進Hadoop的源代碼世界，揭示其背後精巧的設計思想和高效的實現策略。 本書的內容框架圍繞Hadoop生態係統的核心組件展開，主要包括： 1. Hadoop分布式文件係統（HDFS）：作為Hadoop的基石，HDFS提供瞭高吞吐量、容錯能力強的大規模數據存儲能力。本書將詳細解析HDFS的架構設計，包括NameNode（名稱節點）與DataNode（數據節點）的協同工作機製。 NameNode詳解：我們將深入研究NameNode的內存數據結構，如FsImage、EditLog，以及它們如何保證文件係統的元數據一緻性和可用性。讀者將瞭解到NameNode如何響應客戶端的讀寫請求，如何管理塊（Block）的分配與復製，以及在NameNode故障恢復過程中的具體操作。 DataNode詳解：本書將重點分析DataNode的職責，包括塊的存儲、讀寫操作的執行、心跳（Heartbeat）的發送以及數據塊的復製和刪除。我們將詳細闡述DataNode如何與NameNode進行通信，以及它們之間如何協同工作來完成數據的可靠存儲。 塊（Block）管理與復製策略：HDFS的容錯能力很大程度上依賴於數據塊的復製。本書將深入分析HDFS的復製因子（Replication Factor）設置、塊的創建、復製以及刪除的整個生命周期。我們將剖析HDFS如何選擇最佳的DataNode進行數據塊的存儲和復製，以實現負載均衡和故障容錯。 讀寫流程剖析：本書將通過詳細的代碼分析，模擬客戶端進行文件讀取和寫入的完整流程。讀者將清晰地看到，在一次讀寫操作背後，NameNode和DataNode是如何分工閤作，數據是如何被分割、存儲、傳輸和校驗的。 HDFS的高可用性（HA）：在生産環境中，HDFS的單點故障是一個嚴峻的挑戰。本書將深入探討HDFS的Active/Standby NameNode機製，包括Zookeeper的引入、EditLog的共享以及NameNode的狀態切換過程，幫助讀者理解如何構建高可用的HDFS集群。 2. MapReduce編程模型與YARN資源管理：MapReduce是Hadoop的核心計算框架，它將大規模數據處理任務分解為Map和Reduce兩個階段。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）則負責管理集群的計算資源，調度和執行MapReduce作業。 MapReduce核心組件：我們將詳細解析MapReduce作業的生命周期，包括JobTracker（在早期版本中）、TaskTracker（在早期版本中）、Map任務、Reduce任務的啓動、執行與監控。本書將通過分析源代碼，揭示Task（任務）的創建、數據的序列化與反序列化、Shuffle（洗牌）過程以及中間結果的處理。 Shuffle過程深度解析：Shuffle是MapReduce中至關重要的環節，它負責將Map階段的輸齣有序地傳輸給Reduce階段。本書將通過源碼分析，詳細闡述Shuffle過程中的數據分區（Partitioning）、排序（Sorting）、閤並（Merging）等關鍵步驟，以及如何通過各種優化手段（如Combiner、Compression）來提升Shuffle的效率。 YARN架構與組件：YARN將原先MapReduce中的JobTracker和TaskTracker的功能進行瞭分離，引入瞭ResourceManager（資源管理器）、NodeManager（節點管理器）、ApplicationMaster（應用主控）等組件。本書將深入解析YARN的資源調度模型，包括隊列管理、容量調度、公平調度等策略。 ApplicationMaster的作用：我們將詳細分析ApplicationMaster在YARN中扮演的角色，它負責與ResourceManager協商資源，並啓動和管理MapReduce任務的執行。通過代碼示例，讀者將瞭解ApplicationMaster如何申請Container（容器），如何監控Task的執行狀態，以及如何處理Task失敗。 YARN與MapReduce的集成：本書將著重分析MapReduce作業在YARN集群上的運行流程，包括作業的提交、 ResourceManager的資源分配、ApplicationMaster的啓動、Task的執行以及作業的完成。 3. Hadoop生態係統的其他重要組件（選講）：為瞭更全麵地展示Hadoop在大數據處理領域的應用，本書還將對一些關鍵的生態係統組件進行介紹和源碼層麵的探討，例如： Hive：基於Hadoop的數據倉庫工具，提供SQL接口，屏蔽底層MapReduce的復雜性。我們將探討Hive的SQL解析、查詢優化以及其與Hadoop的集成方式。 HBase：麵嚮列的分布式NoSQL數據庫，構建在HDFS之上，提供高吞吐量的實時讀寫訪問。我們將簡要分析HBase的Master、RegionServer架構以及其讀寫流程。 ZooKeeper：分布式協調服務，在Hadoop HA、Leader Election等方麵發揮重要作用。本書將探討ZooKeeper的基本原理及其在Hadoop中的應用場景。 獨特的“情景分析”方法 本書最大的特色在於其“情景分析”的方法論。我們並非簡單地羅列API或講解概念，而是模擬真實的應用場景，將Hadoop的各項功能置於具體的業務需求或技術挑戰之下進行剖析。例如，在講解HDFS的元數據管理時，我們會模擬一個大規模文件上傳的場景，分析NameNode在處理大量文件創建請求時是如何工作的；在講解MapReduce的性能優化時，我們會模擬一個復雜的數據聚閤任務，探討各種參數配置和代碼寫法對性能的影響。 通過這種情景驅動的方式，讀者能夠： 理解“為什麼”：不僅僅知道Hadoop“怎麼做”，更能理解Hadoop“為什麼這麼做”，洞察其設計背後的權衡與考量。 掌握“如何做”：通過具體的代碼分析，學習如何正確地使用Hadoop的API，如何編寫高效的MapReduce程序，以及如何根據實際場景進行集群配置和調優。 發現“潛在問題”：在分析具體場景時，我們會指齣可能齣現的性能瓶頸、故障點以及規避方法，幫助讀者在實際工作中少走彎路。 目標讀者 本書適閤以下人群： 大數據開發工程師：希望深入理解Hadoop底層原理，提升開發效率和代碼質量。 大數據架構師：需要掌握Hadoop的組件特性，進行更閤理、更優化的係統設計。 係統運維工程師：需要理解Hadoop的運行機製，以便進行集群的部署、監控和故障排查。 對大數據技術感興趣的研究者和學生：希望從源碼層麵係統學習Hadoop的知識體係。 具備Java基礎和一定編程經驗的開發者：本書需要讀者具備紮實的Java編程基礎，並對分布式係統有一定的認識。 閱讀本書的收獲 閱讀本書，您將能夠： 深刻理解HDFS的分布式存儲原理：從NameNode和DataNode的協同工作到數據塊的管理策略，您將對HDFS的可靠性和可擴展性有透徹的認識。 掌握MapReduce的計算模型和YARN的資源管理機製：您將能夠清晰地理解數據如何在MapReduce作業中流動，以及YARN如何高效地調度計算資源。 學會分析和解決Hadoop相關的技術問題：通過源碼分析，您將能夠定位性能瓶頸，排查潛在故障，並找到有效的解決方案。 提升Hadoop應用開發和係統設計的實踐能力：您將能夠寫齣更健壯、更高效的Hadoop應用程序，並設計齣更具伸縮性和可靠性的大數據處理平颱。 為學習和掌握更新的大數據技術打下堅實基礎：Hadoop的許多核心概念和設計思想，在Spark、Flink等後續大數據技術中依然有所體現。 本書的目標是成為您深入理解Hadoop世界不可或缺的夥伴。我們相信，通過對Hadoop源代碼的深入剖析，您將能夠駕馭這個強大的大數據處理框架，並在您的技術道路上更進一步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無異於在浩瀚的技術文獻海洋中點亮瞭一盞指路明燈。我一直對Hadoop的底層架構和實現機製感到非常睏惑，尤其是它龐大而復雜的組件之間是如何協同工作的。傳統的講解方式往往停留在概念層麵，讓人感覺隔靴搔癢，無法觸及問題的本質。《大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)》這本書，直接挑戰瞭Hadoop源代碼的深度，通過“情景分析”這種獨特的視角，預示著它將帶領讀者深入到Hadoop的“心髒”地帶。我非常好奇作者將如何通過具體的代碼片段，來解釋Hadoop的各種核心概念，比如 HDFS 的 NameNode 和 DataNode 是如何通過 RPC 進行通信的？YARN 的 ResourceManager 和 NodeManager 是如何管理集群資源的？Hive 和 HBase 等上層應用又是如何與 Hadoop 底層進行交互的？我期待書中能夠提供清晰的圖示和代碼注釋，幫助我理解這些復雜的邏輯。這本書的價值在於，它不僅僅是提供知識，更是提供一種解決問題的思路和方法，讓我能夠舉一反三，觸類旁通。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對大數據技術有著濃厚的興趣，尤其是Hadoop作為大數據時代的基石，其內部機製更是我渴望瞭解的重點。《大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)》這本書，從書名來看，就極具吸引力。它沒有選擇泛泛而談，而是直指Hadoop的源代碼，並輔以“情景分析”的方式，這讓我預感到這是一本能夠真正解決我心中疑惑的書。我非常想知道，作者將如何通過分析具體的代碼場景，來解釋Hadoop的各項核心功能。例如，在處理海量數據時，HDFS 的數據塊管理和副本策略是如何通過代碼實現的？MapReduce 作業在執行過程中，shuffle 和 sort 階段的復雜邏輯是如何通過代碼來體現的？YARN 又是如何通過調度算法來分配計算資源的？我期待書中能夠有詳實的代碼示例，並且能夠解釋這些代碼背後的設計思想和權衡。這本書的價值，在於它能夠幫助我建立起對Hadoop技術棧的深刻理解，而不僅僅是停留在API的使用層麵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名渴望深入理解大數據技術底層原理的從業者，《大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)》這本書的名字就讓我眼前一亮。傳統的書籍往往側重於概念和使用，而這本書選擇瞭一條更具挑戰性的道路——直麵Hadoop的源代碼，並結閤“情景分析”來講解。這正是我所需要的，因為我深知，隻有真正理解瞭底層實現，纔能更有效地解決實際問題，並進行優化。我非常期待書中能夠詳細講解HDFS的讀寫流程，從客戶端請求到 NameNode 和 DataNode 的協同工作，每一個關鍵的RPC調用和數據傳輸細節是否都會通過代碼來展現？MapReduce 的 Shuffle 過程，這個被認為是 MapReduce 的核心和難點，作者將如何通過源代碼分析來揭示其精妙之處？YARN 的資源管理和任務調度，ResourceManager 和 NodeManager 的交互機製，以及內存和 CPU 的分配策略，是否會以代碼為載體，進行深入剖析？這本書的價值在於，它將帶領我們穿越Hadoop的“黑盒子”，讓我們看到隱藏在API之下的真正運作機製。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！一直以來，我對大數據處理係統都充滿好奇，但市麵上很多書籍要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成一個完整的認知體係。而《大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)》這本書，從書名就透露齣一種深入骨髓的探索精神——直接切入Hadoop的源代碼，通過“情景分析”的方式來講解，這簡直是為我這種想要“知其然，更知其所以然”的讀者量身定做的。我特彆期待能看到作者是如何將那些枯燥的Java代碼，通過生動的場景和循序漸進的分析，變得易於理解的。比如，它會如何剖析MapReduce作業的執行流程，從客戶端提交作業到JobTracker協調，再到TaskTracker執行任務，每一個環節的代碼實現都會有詳細的解讀嗎？我設想，通過對這些核心代碼的深入理解，我將不再僅僅停留在“知道Hadoop是什麼”的層麵，而是能夠真正“理解Hadoop為什麼是這樣工作的”，甚至能夠根據自己的需求，對Hadoop進行一些定製化或者優化。這種從源頭解決問題的思路，對於大數據技術的深度學習來說，是必不可少的。我非常看重這類能夠引領讀者進行獨立思考的書籍，而不是簡單羅列概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，瞬間就抓住瞭我的眼球——《大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)》。我是一名對底層技術有著強烈探索欲的讀者，一直以來，對於Hadoop這類大規模分布式係統的內部運作原理都充滿瞭好奇。市麵上很多書籍往往停留在概念介紹和API使用層麵，而這本書則直接將我們帶入瞭源代碼的世界，並通過“情景分析”這種生動的方式來呈現。這讓我非常期待，作者將如何揭示Hadoop內部的秘密。我尤其想知道，書中會如何通過代碼來解釋HDFS的元數據管理，NameNode是如何高效地存儲和查詢文件信息的？MapReduce的執行流程，從Map階段到Reduce階段，每個環節的關鍵代碼實現是怎麼樣的？YARN的資源調度機製， ResourceManager 和 NodeManager 之間的交互細節是否會通過代碼來一一剖析？我堅信，通過深入分析源代碼，我們能夠更深刻地理解Hadoop的設計哲學和工程實踐，從而更好地掌握這項技術。