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贾传青著 著

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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302390022

商品编码：1470868681

出版时间：2015-03-01

作  者:贾传青 著 著作 定  价:59 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2015年03月01日 页  数:329 装  帧:平装 ISBN:9787302390022 ●第1章Impala概述、安装与配置
●1.1 Impala概述
●1.2 ClouderaManager安装准备
●1.3 CM及CDH安装
●1.4 Hive安装
●1.5 Impala安装
●第2章 Impala入门示例
●2.1 数据加载
●2.2 数据查询
●2.3 分区表
●2.4 外部分区表
●2.5 笛卡尔连接
●2.6 更新元数据
●第3章 Impala概念及架构
●3.1 Impala服务器组件
●3.1.1 Impala Daemon
●3.1.2 Impala Statestore
●3.1.3 Impala CatalOg
●3.2 Impala应用编程
●3.2.1 ImpalaSQL方言
●部分目录

内容简介

《开源大数据分析引擎Impala实战》内容Impala是Cloudera公司开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。Impala1.0版比原来基于MapReduce的HiveSQL查询速度提升3～90倍，因此，Impala有可能接近取代Hive。作者基于自己在本职工作中应用Impala的实践和心得编写了《开源大数据分析引擎Impala实战》。《开源大数据分析引擎Impala实战》共分10章，全面介绍开源大数据分析引擎Impala的技术背景、安装与配置、架构、操作方法、性能优化，以及很富技术含量的应用设计原则和应用案例。 贾传青 著 著作 贾传青，数据架构师，Oracle OCM，DB2迁移之星，TechTarget特约作家，从数据库向大数据转型的先行者。曾服务于*国联通、*国电信、建设银行、PICC等，目前供职于一家大数据解决方案提供商，致力于使用大数据技术解决传统数据库无法解决的问题。

《云端数据炼金术：Hadoop与Spark生态深度探索》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动现代社会前进的核心动力。我们身处一个被海量数据包围的世界，从社交媒体的互动到金融市场的交易，从科学研究的发现到智能设备的运行，无处不显现数据的价值。然而，如何有效地捕捉、存储、处理和分析这些庞大的数据，并从中提炼出具有商业洞察和决策指导意义的信息，一直是企业和技术人员面临的巨大挑战。传统的单机数据库和分析工具早已力不从心，需要一种全新的、能够应对 PB 级甚至 EB 级数据量、具备高吞吐量和低延迟的数据处理架构。 本书正是为了应对这一挑战而诞生的。我们将带领读者深入理解当前大数据领域最核心的两大开源技术——Hadoop 和 Spark 的生态系统。这不是一本泛泛而谈的技术概览，而是一次系统性的、深入骨髓的实践探索。我们旨在揭示这些强大工具背后的设计哲学、核心原理，以及它们如何协同工作，构建起一套能够处理和分析海量数据的完整解决方案。 第一部分：Hadoop 生态基石——分布式存储与计算的基石 在深入探讨数据分析之前，理解数据如何被安全、可靠地存储是至关重要的。Hadoop 分布式文件系统（HDFS）作为 Hadoop 生态的核心组件，其设计理念和实现机制是理解整个大数据架构的起点。我们将详细剖析 HDFS 的架构，包括 NameNode 和 DataNode 的职责、数据块（block）的存储策略、数据冗余（replication）的原理、以及 NameNode 的高可用性（High Availability）方案。我们将通过实际案例，讲解如何在生产环境中部署和管理 HDFS 集群，包括文件上传、下载、权限管理、容量规划以及故障排除等关键操作。 除了存储，数据的分布式计算同样是 Hadoop 的精髓。MapReduce 作为 Hadoop 的第一个分布式计算框架，虽然已被 Spark 取代，但理解其工作原理对于掌握分布式计算的思想至莫能及。我们将深入讲解 MapReduce 的 Map 和 Reduce 阶段是如何工作的，任务调度、数据 shuffle、combiner 的作用，以及如何编写简单的 MapReduce 作业来处理文本数据。更重要的是，我们将探讨 MapReduce 在处理复杂分析任务时的局限性，这为我们引入更高效的 Spark 奠定了基础。 Hadoop 生态远不止 HDFS 和 MapReduce。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理平台，是现代 Hadoop 集群不可或缺的一部分。我们将详细介绍 YARN 的架构，包括 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 的职责，以及它们是如何协同工作来管理集群资源，并为各种计算框架（如 MapReduce、Spark、Hive 等）提供运行环境的。理解 YARN 的工作机制，将帮助读者掌握如何高效地利用集群资源，并为部署和运行不同的大数据应用打下基础。 此外，我们还会介绍 Hadoop 生态中的其他重要组件，例如 ZooKeeper 在分布式协调中的作用，Hive 在数据仓库和 SQL 查询上的应用，以及 Sqoop 在关系型数据库与 Hadoop 之间数据迁移的便利性。这些组件共同构成了 Hadoop 生态的基础层，为上层的数据处理和分析应用提供了坚实的支持。 第二部分：Spark 生态——内存计算与实时分析的革新者 如果说 Hadoop 生态构建了大数据处理的坚实基础，那么 Spark 生态则为大数据分析带来了革命性的飞跃。Spark 以其内存计算的特性，极大地提升了数据处理的速度，尤其在迭代计算和交互式查询方面表现卓越。我们将深入讲解 Spark 的核心概念，包括 RDD（Resilient Distributed Datasets）的声明式编程模型、转换（Transformations）和行动（Actions）的区别，以及 RDD 的容错机制。通过大量的代码示例，读者将学会如何使用 RDD API 进行高效的数据处理。 然而，RDD 并非 Spark 的终点。Spark SQL 的出现，将结构化数据处理推向了一个新的高度。我们将详细介绍 Spark SQL 的架构，包括 Catalyst 优化器的工作原理，如何解析 SQL 查询、生成执行计划，以及如何将 SQL 查询转化为 Spark 的 RDD 操作。读者将学会如何使用 Spark SQL 进行复杂的数据查询、数据清洗和数据转换，并理解它在数据仓库和 BI 应用中的强大能力。 对于需要进行机器学习和图计算的场景，Spark MLlib 和 Spark GraphX 提供了强大的支持。我们将介绍 MLlib 中常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类和降维等，并演示如何使用 MLlib 进行模型训练和评估。在图计算方面，我们将讲解 GraphX 的图模型、图操作以及如何利用 GraphX 分析社交网络、推荐系统等图结构数据。 Spark Streaming 则为实时数据分析提供了解决方案。我们将深入讲解 Spark Streaming 的工作原理，包括微批处理（micro-batching）模型、窗口操作（windowing）和状态管理（state management）。读者将学会如何构建实时数据管道，对流式数据进行实时处理、分析和响应，从而实现对动态变化数据的即时洞察。 第三部分：实践与融合——构建端到端的大数据分析平台 理论知识的掌握最终要回归到实际应用。本书的第三部分将聚焦于如何将 Hadoop 和 Spark 生态的各个组件进行有机整合，构建一个完整的、可扩展的大数据分析平台。我们将讲解集群的部署策略，包括单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式，以及针对不同规模和需求的选择。 在数据采集方面，我们将探讨多种数据源的接入方式，包括日志文件、数据库、消息队列（如 Kafka）等，并介绍 Flume、Sqoop 等工具在数据采集中的作用。数据存储方面，除了 HDFS，我们还将简要介绍 HBase 作为 NoSQL 数据库在处理大规模、低延迟读写场景的应用。 数据处理与分析是核心。我们将通过一系列案例，演示如何结合 Spark、Hive、Spark SQL 等工具，完成从数据清洗、ETL（Extract, Transform, Load）到复杂报表生成、交互式数据探索的整个流程。例如，我们将构建一个电商用户行为分析平台，利用 Spark Streaming 实时统计用户活跃度，利用 Spark SQL 对历史购买数据进行深度挖掘，从而为精准营销提供数据支持。 此外，我们还将关注集群的监控与调优。掌握 Ganglia、Ambito 等监控工具的使用，了解 Spark 和 Hadoop 作业的性能瓶颈，学习如何通过调整参数、优化代码来提升作业执行效率，是确保大数据平台稳定运行和高效产出的关键。 最后，本书将触及大数据生态的未来发展趋势，例如云原生大数据技术、湖仓一体（Data Lakehouse）的架构理念，以及 AI 与大数据的融合应用。我们将鼓励读者保持学习的热情，不断探索和掌握新的技术，以应对未来数据领域日新月异的挑战。 本书特色： 理论与实践并重： 深入剖析核心概念，并通过大量贴近实际生产环境的代码示例和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 系统性知识体系： 全面覆盖 Hadoop 和 Spark 的核心组件，构建一个完整的大数据技术栈知识图谱。 循序渐进的学习路径： 从基础的存储与计算，到内存计算的革新，再到端到端平台的构建，引导读者逐步深入。 面向实际应用： 强调解决实际问题，帮助读者掌握在大数据场景下进行数据分析、挖掘和决策的能力。 前瞻性视野： 关注技术发展趋势，为读者的技术成长和职业发展提供方向。 无论您是初入大数据领域的技术新人，还是希望深化理解和实践的资深开发者，亦或是需要构建和管理大规模数据平台的架构师，本书都将是您手中不可多得的宝贵资源。让我们一起踏上这场激动人心的数据炼金之旅，掌握云端数据分析的核心秘诀，释放数据的无限潜力！

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在数据仓库领域工作的开发者，我一直关注着实时、交互式大数据分析的发展趋势。Impala因其在这一领域的突出表现而备受瞩目，而这本书则是我了解和掌握Impala的绝佳途径。作者深入剖析了Impala的查询执行引擎、内存管理机制以及数据读取策略，这些底层原理的讲解对于理解Impala的性能优势至关重要。书中关于如何针对Impala进行数据建模、分区和存储格式的选择，以及性能调优的策略，都提供了非常实用且富有深度的指导。我曾经在实际项目中遇到过一些棘手的性能问题，通过对照书中提供的排查思路和优化方法，最终得以解决。这本书不仅仅是停留在API的介绍，而是着重于“为什么”和“怎么做”，让我能够从根本上理解Impala的工作方式，并能根据实际场景灵活运用。对我而言，这本书是一本值得反复研读的宝典，它极大地提升了我进行大数据分析的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着多年传统数据库开发经验的工程师，最近在工作中频繁接触到大数据分析的需求，迫切需要一种能够快速、交互式查询大规模数据的工具。朋友推荐了这本书，我迫不及待地把它带回了家。这本书对于我这样有一定基础但又对大数据分析工具不太熟悉的读者来说，简直是雪中送炭。作者对于Impala的定位、优势以及与其他MPP（大规模并行处理）数据库的区别进行了清晰的阐述，让我很快理解了Impala的“天生优势”所在。书中关于SQL语法在Impala中的实现、数据类型、函数以及如何编写高效的SQL查询的章节，对我帮助尤为巨大。我曾花了大量时间去琢磨如何优化SQL，而这本书提供了系统性的方法论和实用技巧，让我能够事半功倍。此外，书中关于Impala在云原生环境下的部署和管理，以及与Kubernetes的集成，也让我看到了Impala在未来大数据架构中的重要地位。这本书不仅教会了我Impala的使用，更让我对大数据分析的整体生态有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期技术学习路上的“启明星”，让我对海量数据分析的世界有了前所未有的清晰认知。我一直对大数据领域抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的指导，常常在各种工具和概念的海洋中迷失方向。直到我翻开了这本书，作者以一种非常平实且富有条理的方式，一步步引导我深入理解了Impala的核心架构、工作原理以及在实际场景中的应用。书中对于Impala的SQL查询优化、与HDFS、HBase等周边组件的集成，以及集群部署和调优的讲解，都非常细致到位。我尤其喜欢书中大量的实战案例，每一个案例都紧贴实际工作需求，从数据导入、ETL流程到复杂的分析查询，都提供了详尽的操作步骤和代码示例，让我能够边学边练，迅速掌握关键技能。阅读过程中，我感觉自己不再是那个对大数据望而却步的门外汉，而是能够自信地参与到实际的数据分析项目中，解决实际问题。这本书的价值不仅在于传授技术知识，更在于它激发了我对大数据分析的激情和深入探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是为我打开了一扇通往高效大数据分析新世界的大门。之前，我对大数据分析的印象总是停留在“慢”、“复杂”的刻板认知中，而Impala这款引擎的出现，以及这本书的细致讲解，彻底颠覆了我的看法。作者用一种非常系统且贴近实战的方式，将Impala的强大功能和卓越性能娓娓道来。我特别欣赏书中关于Impala如何通过向量化执行、内存计算以及优化的查询计划来实现亚秒级查询的原理分析，这让我对Impala的“快”有了更深刻的理解。书中提供的案例涵盖了从数据准备、数据加载到复杂分析查询的全流程，每一个步骤都清晰明了，让我在实践中能够快速上手。更重要的是，这本书不仅讲解了Impala本身，还将其置于整个大数据生态系统中进行考察，阐述了Impala与其他组件的配合之道，这让我能够更全面地构建和优化我的大数据解决方案。对于任何希望掌握Impala，提升大数据分析效率的开发者而言，这本书绝对是不可错过的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚接触大数据不久的技术小白，这本书无疑是我最明智的选择。坦白说，刚开始接触“大数据”这个词的时候，我的脑海里充斥着各种复杂的概念和不知所云的术语，感觉遥不可及。然而，这本书的作者却用一种极其易懂的方式，将Impala这个强大的分析引擎呈现在我面前。他没有上来就堆砌理论，而是从最基础的安装部署讲起，一步步引导我搭建起自己的Impala环境。书中的每一个章节都像是一次精心设计的探险，我跟着作者的指引，一步步解锁Impala的各种功能。特别值得一提的是，书中关于Impala如何高效处理PB级别数据的原理阐述，以及与Spark、Hive等其他大数据组件的协同工作模式，都让我茅塞顿开。我曾经在工作中遇到过数据查询慢的问题，读完这本书后，我找到了不少解决思路，并且在实际工作中进行了尝试，效果非常显著。这本书的语言风格非常亲切，就像是一位经验丰富的老大哥在带你入门，没有丝毫的距离感，让我能够毫无压力地吸收知识。

评分☆☆☆☆☆

看评价挺好的

评分☆☆☆☆☆

唉，还没来得及看

评分☆☆☆☆☆

不错！

评分☆☆☆☆☆

就是一些impala简单知识，入门必备。

评分☆☆☆☆☆

图片不清晰、很多都是官网原图 ，彩色印成黑白、看起来很模糊

评分☆☆☆☆☆

唉，还没来得及看

评分☆☆☆☆☆

很罕见的好书真的罕见不是吹

评分☆☆☆☆☆

实用，尤其是初学者

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书也很好，这本书讲的比较浅，比较适合入门