Hadoop大數據解決方案/大數據應用與技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Benoy Antony，Konstantin Boudnik 等 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據分析
• 大數據技術
• 分布式存儲
• MapReduce
• HDFS
• 數據挖掘
• 大數據應用
• 集群計算

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302466451

版次：1

商品編碼：12161044

包裝：平裝

叢書名： 大數據應用與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：264

字數：242000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書麵嚮使用Hadoop來執行數據相關作業的任何人，也適閤希望更好地從任意數據存儲中獲取有意義信息的讀者。這包括大數據解決方案架構師、Linux係統和大數據工程師、大數據平颱工程師、Java程序員和數據庫管理員。

內容簡介

使用Hadoop構建更優秀的大數據解決方案
　　Hadoop開源且基於Java、幾乎沒有入門障礙，它提供瞭迅速占據市場的實用大數據解決方案。
《Hadoop大數據解決方案》由包括已認證Hadoop開發者、Committers和峰會演講者在內的專傢團隊編寫，可以作為有關該框架流程和功能的自學教程。書中單獨介紹瞭各個組件，*後用實際項目將它們聯係起來並構建示例應用。本書跳過數據庫開發基礎知識，直奔主題，幫助有經驗的開發者快速上手，並開始在真實場景中使用Hadoop。
主要內容
◆ 嚮你展示使用Hadoop Stack配置存儲、用戶體驗和內存計算的方法
◆ 解釋使用Kafka實時消息和Storm數據流將Hadoop與其他係統集成的方法
◆ 演示關鍵安全特性與技術，同時給齣保證數據安全的專傢建議
◆ 講授使用Apache BigTop打包、測試和配置的基礎知識，以及使用Ignite更快速執行MapReduce的方法
◆ 帶你領略示例應用構建過程，展示核心組件如何協同工作，同時提供瞭所有示例代碼

作者簡介

Benoy Antony是Apache Hadoop Committer，在eBay公司擔任Hadoop架構師。
　　Konstantin Boudnik是Memcore.io的共同創始人兼CEO，他是Hadoop的早期開發者之一，與他人共同創建瞭Apache Bigtop。
　　Cheryl Adams是醫療數據領域的一位資深雲數據和基礎設施架構師。
　　Branky Shao是eBay的軟件工程師，同時也是Cascading項目的貢獻者。
　　Cazen Lee是三星SDS公司的一位軟件架構師。
　　Kai Sasaki是Treasure Data公司的一位軟件工程師。

內頁插圖

目錄

第1章 Hadoop概述 1
1.1 商業分析與大數據 2
1.1.1 Hadoop的組件 3
1.1.2 Hadoop分布式文件係統(HDFS) 3
1.1.3 MapReduce是什麼 4
1.1.4 YARN是什麼 5
1.2 ZooKeeper是什麼 6
1.3 Hive是什麼 7
1.4 與其他係統集成 8
1.4.1 Hadoop生態係統 9
1.4.2 數據集成與Hadoop 11
1.5 小結 16
第2章 存儲 19
2.1 Hadoop HDFS的基礎知識 20
2.1.1 概念 21
2.1.2 架構 25
2.1.3 接口 29
2.2 在分布式模式下設置HDFS群集 35
2.3 HDFS的高級特性 40
2.3.1 快照 41
2.3.2 離綫查看器 44
2.3.3 分層存儲 52
2.3.4 糾刪碼 55
2.4 文件格式 59
2.5 雲存儲 63
2.6 小結 64
第3章 計算 65
3.1 Hadoop MapReduce的基礎 66
3.1.1 概念 66
3.1.2 架構 69
3.2 如何啓動MapReduce作業 76
3.2.1 編寫Map任務 77
3.2.2 編寫reduce任務 79
3.2.3 編寫MapReduce作業 80
3.2.4 配置 83
3.3 MapReduce的高級特性 85
3.3.1 分布式緩存 85
3.3.2 計數器 87
3.3.3 作業曆史服務器 89
3.4 與Spark作業的區彆 91
3.5 小結 92
第4章 用戶體驗 93
4.1 Apache Hive 94
4.1.1 安裝Hive 96
4.1.2 HiveQL 97
4.1.3 UDF/SerDe 103
4.1.4 Hive調優 105
4.2 Apache Pig 106
4.2.1 安裝Pig 107
4.2.2 Pig Latin 108
4.3 UDF 110
4.4 Hue 111
4.5 Apache Oozie 114
4.5.1 安裝Oozie 115
4.5.2 Oozie的工作原理 118
4.5.3 工作流/協調器 119
4.5.4 Oozie CLI 124
4.6 小結 124
第5章 與其他係統集成 125
5.1 Apache Sqoop 126
5.2 Apache Flume 130
5.3 Apache Kafka 136
5.3.1 工作原理 138
5.3.2 Kafka Connect 141
5.3.3 流處理 143
5.4 Apache Storm 144
5.4.1 工作原理 145
5.4.2 Trident 148
5.4.3 Kafka集成 149
5.5 小結 152
第6章 Hadoop安全 153
6.1 提升Hadoop群集安全性 154
6.1.1 邊界安全 154
6.1.2 Kerberos認證 156
6.1.3 Hadoop中的服務級授權 162
6.1.4 用戶模擬 167
6.1.5 提升HTTP信道的安全性 170
6.2 提升數據安全性 174
6.2.1 數據分類 175
6.2.2 將數據傳到群集 176
6.2.3 保護群集中的數據 182
6.3 增強應用程序安全性 189
6.3.1 YARN架構 189
6.3.2 YARN中的應用提交 190
6.4 小結 195
第7章 自由的生態圈：Hadoop與Apache BigTop 197
7.1 基礎概念 198
7.1.1 軟件棧 199
7.1.2 測試棧 200
7.1.3 在我的筆記本電腦上工作 201
7.2 開發定製的軟件棧 201
7.2.1 Apache Bigtop：曆史 201
7.2.2 Apache Bigtop：概念和哲學思想 202
7.2.3 項目結構 204
7.2.4 談談構建係統 205
7.2.5 工具鏈和開發環境 206
7.2.6 BOM定義 207
7.3 部署 208
7.3.1 Bigtop Provisioner 208
7.3.2 群集的無主節點Puppet部署 209
7.3.3 使用Puppet進行配置管理 213
7.4 集成驗證 215
7.4.1 iTests和驗證應用程序 216
7.4.2 棧集成測試開發 217
7.4.3 棧的驗證 220
7.4.4 群集故障測試 221
7.4.5 棧的冒煙測試 222
7.5 將所有工作組閤在一起 223
7.6 小結 224
第8章 Hadoop軟件棧的In-Memory計算 227
8.1 In-Memory計算簡介 229
8.2 Apache Ignite：內存優先 231
8.2.1 Apache Ignite的係統體係架構 232
8.2.2 數據網格 233
8.2.3 高可用性討論 236
8.2.4 計算網格 237
8.2.5 服務網格 238
8.2.6 內存管理 238
8.2.7 持久化存儲 240
8.3 使用Ignite加速舊式Hadoop 240
8.3.1 In-Memory存儲的好處 241
8.3.2 內存文件係統：HDFS緩存 242
8.3.3 In-Memory MapReduce 243
8.4 Apache Ignite的高級用法 247
8.4.1 Spark和Ignite 247
8.4.2 共享狀態 249
8.4.3 Hadoop上的In-Memory SQL 251
8.4.4 使用Ignite的SQL 252
8.4.5 使用Apache Ignite進行流處理 255
8.5 小結 256
術語錶 259

精彩書摘

　　1.1 商業分析與大數據

　　商業分析通過統計和業務分析對數據進行研究。Hadoop 允許你 在其數據存儲中進行業務分析。這些結果使得組織和公司能夠做齣 有利於自身的更好商業決策。

　　為加深理解，讓我們勾勒一下大數據的概況。鑒於所涉及數據 的規模，它們會分布於大量存儲和計算節點上，而這得益於使用 Hadoop。由於Hadoop 是分布式的(而非集中式的)，因而不具備關係 型數據庫管理係統(RDBMS)的特點。這使得你能夠使用Hadoop 所 提供的大型數據存儲和多種數據類型。

　　第1 章 Hadoop 概述

　　3

　　例如，讓我們考慮類似Google、Bing 或者Twitter 這樣的大型 數據存儲。所有這些數據存儲都會隨著諸如查詢和龐大用戶基數等 活動事件而呈現齣指數增長。Hadoop 的組件可以幫助你處理這些大 型數據存儲。

　　類似Google 這樣的商業公司可使用Hadoop 來操作、管理其數 據存儲並從中産生齣有意義的結果。通常用於商業分析的傳統工具 並不旨在處理或分析超大規模數據集，但Hadoop 是一個適用於這 些商業模型的解決方案。

　　1.1.1 Hadoop 的組件

　　Hadoop Common 是Hadoop 的基礎，因為它包含主要服務和基 本進程，例如對底層操作係統及其文件係統的抽象。Hadoop Common 還包含必要的Java 歸檔(Java Archive，JAR)文件和用於啓 動Hadoop 的腳本。Hadoop Common 包甚至提供瞭源代碼和文檔， 以及貢獻者的相關內容。如果沒有Hadoop Common，你無法運行 Hadoop。

　　與任何軟件棧一樣，Apache 對於配置Hadoop Common 有一定 要求。大體瞭解Linux 或Unix 管理員所需的技能將有助於你完成配 置。Hadoop Common 也稱為Hadoop Stack，並不是為初學者設計的， 因此實現的速度取決於你的經驗。事實上，Apache 在其網站上明確 指齣，如果你還在努力學習如何管理Linux 環境的話，那麼Hadoop 並不是你能夠應付的任務。建議在嘗試安裝Hadoop 之前，你需要 先熟悉此類環境。

　　1.1.2 Hadoop 分布式文件係統(HDFS)

　　在Hadoop Common 安裝完成後，是時候該研究Hadoop Stack 的其餘組件瞭。HDFS(Hadoop Distributed File System)提供一個分布 式文件係統，設計目標是能夠運行在基礎硬件組件之上。大多數企 業被其*小化的係統配置要求所吸引。此環境可以在虛擬機(Virtual Hadoop 大數據解決方案 Machine，VM)或筆記本電腦上完成初始配置，而且可以升級到服務 器部署。它具有高度的容錯性，並且被設計為能夠部署在低成本的 硬件之上。它提供對應用程序數據的高吞吐量訪問，適閤於麵嚮大 型數據集的應用程序。

　　在任何環境中，硬件故障都是不可避免的。有瞭HDFS，你的 數據可以跨越數韆颱服務器，而每颱服務器上均包含一部分基礎數 據。這就是容錯功能發揮作用的地方。現實情況是，這麼多服務器 總會遇到一颱或者多颱無法正常工作的風險。HDFS 具備檢測故障 和快速執行自動恢復的功能。

　　HDFS 的設計針對批處理做瞭優化，它提供高吞吐量的數據訪 問，而非低延遲的數據訪問。運行在HDFS 上的應用程序有著大型 數據集。在HDFS 中一個典型的文件大小可以達到數百GB 或更大， 所以HDFS 顯然支持大文件。它提供高效集成數據帶寬，並且單個 群集可以擴展至數百節點。

　　Hadoop 是一個單一功能的分布式係統，為瞭並行讀取數據集並 提供更高的吞吐量，它與群集中的機器進行直接交互。可將Hadoop 想象為一個動力車間，它讓單個CPU 運行在群集中大量低成本的機 器上。既然已經介紹瞭用於讀取數據的工具，下一步便是用 MapReduce 來處理它。

　　1.1.3 MapReduce 是什麼

　　MapReduce 是Hadoop 的一個編程組件，用於處理和讀取大型 數據集。MapReduce 算法賦予瞭Hadoop 並行化處理數據的能力。 簡而言之，MapReduce 用於將大量數據濃縮為有意義的統計分析結 果。MapReduce 可以執行批處理作業，即能在處理過程中多次讀取 大量數據來産生所需的結果。

　　對於擁有大型數據存儲或者數據湖的企業和組織來說，這是一 種重要的組件，它將數據限定到可控的大小範圍內。在Hadoop *近的發展中，另有一款稱為YARN 的組件已經可 用於進一步管理Hadoop 生態係統。 1.1.4 YARN 是什麼 YARN 基礎設施(另一個資源協調器)是一項用於提供執行應用 程序所需的計算資源(內存、CPU 等)的框架。 YARN 有什麼誘人的特點或是性質？其中兩個重要的部分是資 源管理器和節點管理器。讓我們來勾勒YARN 的框架。首先考慮一 個兩層的群集，其中資源管理器在頂層(每個群集中隻有一個)。資 Hadoop 大數據解決方案 6 源管理器是主節點。它瞭解從節點所在的位置(較底層)以及它們擁 有多少資源。它運行瞭多種服務，其中*重要的是用於決定如何分 配資源的資源調度器。節點管理器(每個群集中有多個)是此基礎設 施的從節點。當開始運行時，它嚮資源管理器聲明自己。此類節點 有能力嚮群集提供資源，它的資源容量即內存和其他資源的數量。 在運行時，資源調度器將決定如何使用該容量。Hadoop 2 中的YARN 框架允許工作負載在各種處理框架之間動態共享群集資源，這些框 架包括MapReduce、Impala 和Spark。YARN 目前用於處理內存和 CPU，並將在未來用於協調其他資源，例如磁盤和網絡I/O。

　　……

前言/序言

Hadoop是一個在Apache 2.0許可證下可用的開源項目。它能在分布式服務器群集中管理和存儲超大規模的數據集。Hadoop*具優勢的特性之一是其容錯性，這使得大數據應用在遇到失敗事件時能夠繼續正常運行。使用Hadoop的另一個優勢是可擴展性。這種編程邏輯擁有從單機嚮大量服務器擴展的潛質，而每颱服務器均具備本地計算和存儲能力。
本書讀者對象
本書麵嚮使用Hadoop來執行數據相關作業的任何人，也適閤希望更好地從任意數據存儲中獲取有意義信息的讀者。這包括大數據解決方案架構師、Linux係統和大數據工程師、大數據平颱工程師、Java程序員和數據庫管理員。
如果你有興趣學習關於Hadoop的更多知識並且想瞭解如何抽取特定組件做進一步分析或研究，那麼這本書正好適閤你。
閱讀本書的前提
你應該擁有開發經驗並且瞭解Hadoop的基礎知識，而且要對在實際環境中應用它感興趣。
示例的源代碼可以從www.wrox.com/go/professionalhadoop或者https://github.com/backstopmedia/hadoopbook下載。
本書的結構
本書共分為8章，內容如下：
第1章：Hadoop概述
第2章：存儲
第3章：計算
第4章：用戶體驗
第5章：與其他係統集成
第6章：Hadoop安全
第7章：自由的生態圈：Hadoop與Apache BigTop
第8章：Hadoop軟件棧的In-Memory計算
約定
為幫助你盡可能地理解文章含義並抓住重點，我們在本書中使用瞭大量約定。
文中所使用的樣式如下：
● 當介紹新術語和重要詞語時，我們會突齣展現它們。
● 我們像這樣展示正文中的代碼：persistence.properties。
● 我們以此種樣式來展示本書中的所有代碼片段：
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
InputStream in = null;
try {
● 我們以這樣的字體展示URL：
http://:50075
p2p.wrox.com
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《大數據驅動的智慧城市：構建高效、便捷、可持續的未來》 前言 我們正身處一個信息爆炸的時代。每一秒鍾，無數的數據點在全球範圍內産生、流動、匯聚。從城市運行的脈搏，到市民生活的細枝末節，海量的數據如同奔騰的河流，蘊藏著巨大的潛能。如何有效地捕獲、存儲、處理和分析這些數據，並將其轉化為可操作的洞察，從而解決現實世界中的復雜問題，已成為當下最重要也是最具挑戰性的課題之一。 本書《大數據驅動的智慧城市：構建高效、便捷、可持續的未來》正是應運而生。我們並非聚焦於某個特定的技術框架或底層架構，而是將目光投嚮大數據應用最為活躍、影響力最為深遠的領域之一——智慧城市。本書旨在深入探討大數據如何賦能城市管理、優化公共服務、提升市民生活品質，並最終構建一個更加高效、便捷、安全、綠色和可持續的未來城市形態。 本書的目標讀者群體廣泛，包括但不限於：城市規劃者、政府決策者、IT專業人士、數據科學傢、相關領域的研究人員，以及對未來城市發展充滿好奇心的公眾。我們希望通過本書，能夠為讀者勾勒齣一幅清晰的大數據賦能智慧城市的藍圖，介紹其中的關鍵技術理念、典型應用場景、麵臨的挑戰以及未來的發展趨勢。 第一章：智慧城市的內涵與大數據時代的機遇 本章將從宏觀層麵齣發，深入剖析“智慧城市”的核心概念。我們將探討智慧城市的演進曆程，理解其從信息化、數字化到智能化、智慧化的發展脈絡。在此基礎上，我們將重點闡述大數據在其中扮演的關鍵角色。大數據不再僅僅是數據量的堆積，而是指那些體量巨大（Volume）、類型多樣（Variety）、變化快速（Velocity）、價值密度低但潛在價值高（Value）的數據集閤，以及與之相關的技術和方法論。 我們將詳細分析大數據為智慧城市帶來的前所未有的機遇。例如，通過對海量交通數據的實時分析，我們可以實現動態交通信號控製，緩解擁堵；通過整閤環境監測數據，我們可以精準預測空氣質量，提前預警；通過分析市民行為和需求數據，我們可以更有效地規劃和配置公共資源，提升服務效率。本章將強調，理解並擁抱大數據，是構建現代化智慧城市的基石。 第二章：城市數據概覽與采集體係構建 要實現智慧城市，首先需要構建一個全麵、可靠的數據采集體係。本章將深入探討智慧城市中典型的數據源和數據類型。這包括： 城市基礎設施數據： 如交通流量、公共交通刷卡記錄、路燈狀態、供水管網壓力、電力消耗等。 環境與氣象數據： 空氣質量指數（AQI）、降雨量、溫度、濕度、噪聲水平等。 公共安全數據： 監控視頻流、報警信息、應急響應記錄、人口密度分布等。 民生服務數據： 醫療就診記錄、教育資源分布、公共文化活動參與度、旅遊信息等。 社會經濟數據： 商業活動、就業情況、居民消費行為、城市生産總值（GDP）等。 互聯網與移動端數據： 社交媒體信息、位置服務數據、APP使用行為等。 我們將討論如何設計和部署有效的傳感器網絡、物聯網（IoT）設備、數據接口和數據共享平颱，以實現城市數據的全麵、實時、準確采集。同時，也將觸及數據采集過程中的隱私保護、安全性和倫理考量。 第三章：城市數據治理與管理：保障數據的“生命綫” 數據是智慧城市的“血液”，而數據治理則是保障這“血液”健康流動的關鍵。本章將聚焦於城市數據治理的核心要素，包括： 數據標準與規範： 建立統一的數據模型、編碼規範和元數據標準，確保數據的互操作性和可理解性。 數據質量管理： 引入數據清洗、校驗、去重、補全等技術手段，提升數據準確性和完整性。 數據安全與隱私保護： 探討數據加密、訪問控製、脫敏技術、差分隱私等方法，確保敏感數據不被濫用，保護市民隱私。 數據生命周期管理： 從數據的創建、存儲、處理、分析、共享到歸檔和銷毀，全方位管理數據的全過程。 數據目錄與數據資産管理： 構建城市數據目錄，清晰地展示可用的數據資源，並進行有效的數據資産評估和管理。 本章將強調，良好的數據治理是釋放大數據價值的前提，也是構建信任、透明和負責任的智慧城市的基礎。 第四章：大數據分析技術在城市管理中的應用 數據本身並不能創造價值，關鍵在於如何通過強大的分析技術從中挖掘齣有意義的洞察。本章將深入介紹一係列大數據分析技術，並探討它們在城市管理中的具體應用： 描述性分析： 利用可視化工具和儀錶盤，直觀展示城市運行狀態，如交通擁堵熱力圖、空氣質量地圖、公共服務利用率統計等。 診斷性分析： 探索數據背後的原因，例如分析交通擁堵的根本原因，找齣特定區域犯罪率升高的社會經濟因素。 預測性分析： 利用機器學習和統計模型，預測未來趨勢，如預測交通高峰時段、預測公共服務需求、預測自然災害的發生概率等。 處方性分析： 基於預測結果，提齣最優的行動建議，例如推薦最佳的齣行路綫、優化資源調度、製定更有效的應急預案等。 我們將結閤實際案例，展示如何利用這些技術來優化交通調度、提升城市安全水平、精準配置醫療和教育資源、改善環境質量，以及提升城市應急響應能力。 第五章：智慧交通：讓城市脈搏更加順暢 交通是智慧城市的核心命脈之一。本章將聚焦大數據在智慧交通領域的創新應用： 實時交通監測與擁堵預測： 利用GPS數據、路側傳感器、視頻分析等，實現對城市交通流量的實時感知，並預測未來一段時間內的擁堵情況。 智能交通信號控製： 基於實時路況和預測信息，動態調整交通信號燈配時，優化路口通行效率。 公共交通優化： 分析乘客齣行習慣和客流分布，優化公交綫路、班次和站點設置，提升公共交通的吸引力和便捷性。 共享齣行與停車管理： 整閤共享單車、網約車、共享汽車等數據，實現資源的最優調度；利用停車位傳感器和APP，引導車輛快速找到停車位，緩解停車難問題。 智能網聯汽車與未來交通： 探討大數據在支持自動駕駛、車路協同等未來交通技術中的作用。 第六章：智慧安防：構建安全可靠的城市環境 城市安全是市民最基本的需求。本章將探討大數據如何助力構建更安全、更可靠的城市環境： 智能視頻分析與事件檢測： 利用AI技術對監控視頻進行實時分析，自動識彆異常行為（如人群聚集、物品遺棄、交通違規等），及時發齣警報。 預測性警務與犯罪預防： 分析曆史犯罪數據、地理信息、社會經濟因素等，預測犯罪高發區域和時段，輔助警方進行警力部署和 proactive 巡邏。 應急響應與災害管理： 整閤各類應急傳感器數據（如火災報警、地震傳感器、水位監測），實現對突發事件的快速感知和響應，優化救援資源調度。 公共設施安全監測： 對橋梁、隧道、高層建築等關鍵基礎設施進行實時監測，預測潛在的安全隱患，提前進行維護。 社會治安綜閤治理： 整閤多源數據，分析社會治安態勢，為政府製定更有效的社會治安管理政策提供依據。 第七章：智慧民生：提升市民生活品質 智慧城市的核心目標是服務於市民，提升其生活品質。本章將重點關注大數據在改善民生服務方麵的應用： 智慧醫療： 整閤電子病曆、遠程醫療、健康監測設備等數據，實現個性化健康管理、疾病預測和早期預警，提升醫療服務的效率和可及性。 智慧教育： 分析學生學習行為、教學效果數據，實現個性化教學方案推薦，優化教育資源配置，提升教育公平性。 智慧環境： 實時監測空氣質量、水質、噪聲等環境指標，發布預警信息，並分析汙染源，采取針對性治理措施。 智慧能源與水務： 利用智能電錶、水錶等數據，實現能源和水資源的精細化管理，提高使用效率，減少浪費。 智慧文化旅遊： 分析市民文化活動偏好、旅遊數據，優化文化活動組織，提升旅遊體驗，發展智慧旅遊。 第八章：挑戰與未來展望 在享受大數據帶來的紅利的同時，我們也必須正視其在智慧城市建設中麵臨的挑戰： 數據孤島與互聯互通： 如何打破部門之間、係統之間的數據壁壘，實現數據的有效共享和集成。 隱私保護與數據安全： 如何在數據利用與個人隱私保護之間找到平衡點，防止數據泄露和濫用。 技術與人纔瓶頸： 掌握和應用大數據技術需要專業的技能和人纔，如何培養和吸引相關人纔。 倫理與公平性問題： 如何確保大數據應用不産生新的歧視和不公平現象，例如算法的偏見。 成本與可持續性： 智慧城市建設需要巨大的投入，如何確保持續的資金支持和技術迭代。 展望未來，本書將描繪智慧城市在大數據驅動下更加激動人心的發展圖景。我們將探討人工智能、5G通信、邊緣計算、區塊鏈等前沿技術如何與大數據深度融閤，進一步推動智慧城市嚮更高層次發展。例如，AI將使城市管理更加智能化和自動化；5G將實現更低延遲、更高帶寬的數據傳輸，支持更多實時應用；區塊鏈將提升數據的可信度和安全性。 結語 《大數據驅動的智慧城市：構建高效、便捷、可持續的未來》並非一份技術手冊，而是一次關於城市未來願景的探索。我們希望通過本書，能夠激發更多關於如何利用大數據解決城市問題的思考，促進各界人士的交流與閤作，共同推動智慧城市的建設，為全球城市的可持續發展貢獻力量。我們相信，在大數據的賦能下，我們描繪的智慧城市藍圖，終將成為觸手可及的現實。

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這本書給我最大的感受就是“係統性”和“前瞻性”。它就像一張精心繪製的導航圖，指引著我在浩瀚的大數據海洋中前進。從最基礎的Hadoop架構，到數據處理的各種模型，再到生態係統中各種工具的協同工作，書中都進行瞭非常係統性的梳理。我感覺自己不再是零散地學習一些技術點，而是能夠將它們融會貫通，理解它們之間的內在聯係。 而且，作者在講解過程中，並沒有迴避一些新興的技術趨勢。比如，在介紹完Hadoop之後，還對Spark等更新的技術進行瞭介紹，並且分析瞭它們在大數據處理中的優勢和發展方嚮。這讓我意識到，大數據領域是一個不斷發展和變化的領域，持續學習和更新知識非常重要。這本書不僅教會瞭我如何使用Hadoop，更培養瞭我一種“擁抱變化”的學習心態，這對於我在這個快速發展的行業中保持競爭力非常有益。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop大數據解決方案/大數據應用與技術叢書》簡直是大數據領域的“百科全書”！我作為一個剛踏入這個行業的小白，一開始對Hadoop一知半解，甚至覺得它是一個遙不可及的技術名詞。然而，當我翻開這本書，纔發現事情遠沒有我想象的那麼復雜。書中從最基礎的概念講起，例如大數據到底是什麼，為什麼需要Hadoop，Hadoop的起源和發展曆程，以及它在整個大數據生態係統中的定位。作者並沒有直接拋齣技術細節，而是用非常通俗易懂的語言，配以生動的比喻和圖示，讓我這個完全沒有背景知識的人也能輕鬆理解。 特彆讓我印象深刻的是，書中關於HDFS（Hadoop分布式文件係統）的講解。它不隻是簡單地介紹HDFS的架構，還深入剖析瞭它是如何實現高可用性、容錯性和數據冗餘的。讀到那裏，我仿佛看到瞭一個龐大的數據存儲網絡是如何在後颱默默運轉，確保海量數據的安全和穩定。作者還詳細解釋瞭MapReduce的設計思想，如何將一個巨大的計算任務分解成無數個小任務並行處理，最後再將結果匯總。雖然MapReduce現在可能不是最前沿的計算模型，但理解它的原理對於把握大數據處理的核心思想至關重要，這本書做得非常到位。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的技術書籍，不僅要講“是什麼”，更要講“為什麼”和“怎麼做”。《Hadoop大數據解決方案/大數據應用與技術叢書》在這方麵做得相當齣色。在介紹每一個技術模塊時，作者都會先解釋其背後的設計哲學和解決的痛點，讓你明白為什麼需要這樣做。比如，在介紹YARN（Yet Another Resource Negotiator）時，它不僅僅是說明YARN的功能，更深入地解析瞭它如何解決瞭Hadoop 1.x時期資源管理的瓶頸，如何實現瞭多框架的共存。 更重要的是，書中提供瞭大量的代碼示例和配置說明，這對於實踐者來說簡直是福音。我經常會對照書中的例子，在自己的環境中進行嘗試，從中學習如何部署Hadoop集群，如何編寫MapReduce程序，如何使用Hive進行數據分析。這些實踐性的指導，讓我在學習過程中少走瞭很多彎路，也讓我能夠更快地將書本上的知識轉化為實際技能。作者的講解細緻入微，即使是一些容易齣錯的配置項，也都有詳細的解釋和注意事項，這對於我們這些初學者來說，極大地降低瞭入門門檻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓我驚艷！它不僅僅是停留在理論層麵，而是花瞭大量的篇幅去講解實際應用場景和解決方案。我尤其喜歡其中關於“如何構建一個完整的大數據處理平颱”的章節，作者一步一步地拆解瞭整個流程，從數據采集、數據存儲，到數據處理、數據分析，再到數據可視化和應用開發。書中列舉瞭多個真實世界中的案例，例如電商平颱的個性化推薦、金融風控、社交媒體的情感分析等等，這些案例讓我深刻體會到大數據技術的強大力量，也給瞭我很多啓發。 讓我眼前一亮的是，書中並沒有局限於Hadoop本身，而是將Hadoop放在更廣闊的大數據生態係統中去介紹。Spark、Hive、HBase、Kafka等一係列與Hadoop緊密相關的技術都被詳細闡述，並且說明瞭它們各自的優勢和適用場景，以及它們如何與Hadoop協同工作。例如，Spark在內存計算方麵的優勢，Hive在數據倉庫和SQL查詢方麵的便捷性，HBase在實時數據讀寫方麵的強大能力。這本書幫助我構建瞭一個清晰的大數據技術圖譜，讓我知道在不同的場景下，應該選擇哪種技術組閤，而不是盲目地學習每一個單獨的工具。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的“解決問題”能力極強。我過去遇到過很多關於大數據處理的實際問題，比如數據傾斜、任務調度效率低下、集群資源利用不均衡等等，這些問題常常讓我束手無策。然而，在閱讀這本書的過程中，我發現很多我曾經遇到的難題，書中都有詳細的分析和解決方案。作者不僅僅是列舉問題，而是深入剖析問題産生的原因，並提供瞭具體的調優策略和實踐建議。 比如，關於數據傾斜的講解，書中就詳細分析瞭可能導緻數據傾斜的各種原因，並給齣瞭多種應對方法，包括使用Combine、Combiner、Map端聚閤，以及調整MapReduce程序的邏輯等。這些都是非常實用的技巧，我在實際工作中嘗試後，確實取得瞭顯著的效果。這本書讓我深刻體會到，掌握大數據技術不僅僅是學習API，更重要的是理解其背後的原理，並能夠運用這些原理去解決實際問題。這本書真正做到瞭“授人以漁”，讓我具備瞭獨立解決大數據相關問題的能力。

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文字非常清晰，包裝很精美，物流很快，值得推薦！

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寫的很好，做數倉的人值得花時間去研讀。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，認真學習，動手實踐。

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評分☆☆☆☆☆

618期間200-100，然後用券200-80，雖然總價比活動9前提瞭很多，但是到手價還是比以前低，比較劃算。

評分☆☆☆☆☆

書籍不錯，內容很詳細。對於初學者來說很係統，全麵

評分☆☆☆☆☆

買來認真學習，科研用書

評分☆☆☆☆☆

朋友推薦，物美價廉，相信京東，非常好，還會再來。