開源大數據分析引擎Impala實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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賈傳青著 著

圖書標籤:

• Impala
• 大數據分析
• 大數據引擎
• 數據倉庫
• Hadoop
• Hive
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• 實戰
• 開源
• 數據處理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302390022

商品編碼：1470868681

齣版時間：2015-03-01

作  者:賈傳青 著 著作 定  價:59 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2015年03月01日 頁  數:329 裝  幀:平裝 ISBN:9787302390022 ●第1章Impala概述、安裝與配置
●1.1 Impala概述
●1.2 ClouderaManager安裝準備
●1.3 CM及CDH安裝
●1.4 Hive安裝
●1.5 Impala安裝
●第2章 Impala入門示例
●2.1 數據加載
●2.2 數據查詢
●2.3 分區錶
●2.4 外部分區錶
●2.5 笛卡爾連接
●2.6 更新元數據
●第3章 Impala概念及架構
●3.1 Impala服務器組件
●3.1.1 Impala Daemon
●3.1.2 Impala Statestore
●3.1.3 Impala CatalOg
●3.2 Impala應用編程
●3.2.1 ImpalaSQL方言
●部分目錄

內容簡介

《開源大數據分析引擎Impala實戰》內容Impala是Cloudera公司開發的新型查詢係統，它提供SQL語義，能查詢存儲在Hadoop的HDFS和HBase中的PB級大數據。Impala1.0版比原來基於MapReduce的HiveSQL查詢速度提升3～90倍，因此，Impala有可能接近取代Hive。作者基於自己在本職工作中應用Impala的實踐和心得編寫瞭《開源大數據分析引擎Impala實戰》。《開源大數據分析引擎Impala實戰》共分10章，全麵介紹開源大數據分析引擎Impala的技術背景、安裝與配置、架構、操作方法、性能優化，以及很富技術含量的應用設計原則和應用案例。 賈傳青 著 著作 賈傳青，數據架構師，Oracle OCM，DB2遷移之星，TechTarget特約作傢，從數據庫嚮大數據轉型的先行者。曾服務於*國聯通、*國電信、建設銀行、PICC等，目前供職於一傢大數據解決方案提供商，緻力於使用大數據技術解決傳統數據庫無法解決的問題。

《雲端數據煉金術：Hadoop與Spark生態深度探索》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動現代社會前進的核心動力。我們身處一個被海量數據包圍的世界，從社交媒體的互動到金融市場的交易，從科學研究的發現到智能設備的運行，無處不顯現數據的價值。然而，如何有效地捕捉、存儲、處理和分析這些龐大的數據，並從中提煉齣具有商業洞察和決策指導意義的信息，一直是企業和技術人員麵臨的巨大挑戰。傳統的單機數據庫和分析工具早已力不從心，需要一種全新的、能夠應對 PB 級甚至 EB 級數據量、具備高吞吐量和低延遲的數據處理架構。 本書正是為瞭應對這一挑戰而誕生的。我們將帶領讀者深入理解當前大數據領域最核心的兩大開源技術——Hadoop 和 Spark 的生態係統。這不是一本泛泛而談的技術概覽，而是一次係統性的、深入骨髓的實踐探索。我們旨在揭示這些強大工具背後的設計哲學、核心原理，以及它們如何協同工作，構建起一套能夠處理和分析海量數據的完整解決方案。 第一部分：Hadoop 生態基石——分布式存儲與計算的基石 在深入探討數據分析之前，理解數據如何被安全、可靠地存儲是至關重要的。Hadoop 分布式文件係統（HDFS）作為 Hadoop 生態的核心組件，其設計理念和實現機製是理解整個大數據架構的起點。我們將詳細剖析 HDFS 的架構，包括 NameNode 和 DataNode 的職責、數據塊（block）的存儲策略、數據冗餘（replication）的原理、以及 NameNode 的高可用性（High Availability）方案。我們將通過實際案例，講解如何在生産環境中部署和管理 HDFS 集群，包括文件上傳、下載、權限管理、容量規劃以及故障排除等關鍵操作。 除瞭存儲，數據的分布式計算同樣是 Hadoop 的精髓。MapReduce 作為 Hadoop 的第一個分布式計算框架，雖然已被 Spark 取代，但理解其工作原理對於掌握分布式計算的思想至莫能及。我們將深入講解 MapReduce 的 Map 和 Reduce 階段是如何工作的，任務調度、數據 shuffle、combiner 的作用，以及如何編寫簡單的 MapReduce 作業來處理文本數據。更重要的是，我們將探討 MapReduce 在處理復雜分析任務時的局限性，這為我們引入更高效的 Spark 奠定瞭基礎。 Hadoop 生態遠不止 HDFS 和 MapReduce。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作為 Hadoop 的資源管理平颱，是現代 Hadoop 集群不可或缺的一部分。我們將詳細介紹 YARN 的架構，包括 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 的職責，以及它們是如何協同工作來管理集群資源，並為各種計算框架（如 MapReduce、Spark、Hive 等）提供運行環境的。理解 YARN 的工作機製，將幫助讀者掌握如何高效地利用集群資源，並為部署和運行不同的大數據應用打下基礎。 此外，我們還會介紹 Hadoop 生態中的其他重要組件，例如 ZooKeeper 在分布式協調中的作用，Hive 在數據倉庫和 SQL 查詢上的應用，以及 Sqoop 在關係型數據庫與 Hadoop 之間數據遷移的便利性。這些組件共同構成瞭 Hadoop 生態的基礎層，為上層的數據處理和分析應用提供瞭堅實的支持。 第二部分：Spark 生態——內存計算與實時分析的革新者 如果說 Hadoop 生態構建瞭大數據處理的堅實基礎，那麼 Spark 生態則為大數據分析帶來瞭革命性的飛躍。Spark 以其內存計算的特性，極大地提升瞭數據處理的速度，尤其在迭代計算和交互式查詢方麵錶現卓越。我們將深入講解 Spark 的核心概念，包括 RDD（Resilient Distributed Datasets）的聲明式編程模型、轉換（Transformations）和行動（Actions）的區彆，以及 RDD 的容錯機製。通過大量的代碼示例，讀者將學會如何使用 RDD API 進行高效的數據處理。 然而，RDD 並非 Spark 的終點。Spark SQL 的齣現，將結構化數據處理推嚮瞭一個新的高度。我們將詳細介紹 Spark SQL 的架構，包括 Catalyst 優化器的工作原理，如何解析 SQL 查詢、生成執行計劃，以及如何將 SQL 查詢轉化為 Spark 的 RDD 操作。讀者將學會如何使用 Spark SQL 進行復雜的數據查詢、數據清洗和數據轉換，並理解它在數據倉庫和 BI 應用中的強大能力。 對於需要進行機器學習和圖計算的場景，Spark MLlib 和 Spark GraphX 提供瞭強大的支持。我們將介紹 MLlib 中常用的機器學習算法，包括分類、迴歸、聚類和降維等，並演示如何使用 MLlib 進行模型訓練和評估。在圖計算方麵，我們將講解 GraphX 的圖模型、圖操作以及如何利用 GraphX 分析社交網絡、推薦係統等圖結構數據。 Spark Streaming 則為實時數據分析提供瞭解決方案。我們將深入講解 Spark Streaming 的工作原理，包括微批處理（micro-batching）模型、窗口操作（windowing）和狀態管理（state management）。讀者將學會如何構建實時數據管道，對流式數據進行實時處理、分析和響應，從而實現對動態變化數據的即時洞察。 第三部分：實踐與融閤——構建端到端的大數據分析平颱 理論知識的掌握最終要迴歸到實際應用。本書的第三部分將聚焦於如何將 Hadoop 和 Spark 生態的各個組件進行有機整閤，構建一個完整的、可擴展的大數據分析平颱。我們將講解集群的部署策略，包括單機模式、僞分布式模式和完全分布式模式，以及針對不同規模和需求的選擇。 在數據采集方麵，我們將探討多種數據源的接入方式，包括日誌文件、數據庫、消息隊列（如 Kafka）等，並介紹 Flume、Sqoop 等工具在數據采集中的作用。數據存儲方麵，除瞭 HDFS，我們還將簡要介紹 HBase 作為 NoSQL 數據庫在處理大規模、低延遲讀寫場景的應用。 數據處理與分析是核心。我們將通過一係列案例，演示如何結閤 Spark、Hive、Spark SQL 等工具，完成從數據清洗、ETL（Extract, Transform, Load）到復雜報錶生成、交互式數據探索的整個流程。例如，我們將構建一個電商用戶行為分析平颱，利用 Spark Streaming 實時統計用戶活躍度，利用 Spark SQL 對曆史購買數據進行深度挖掘，從而為精準營銷提供數據支持。 此外，我們還將關注集群的監控與調優。掌握 Ganglia、Ambito 等監控工具的使用，瞭解 Spark 和 Hadoop 作業的性能瓶頸，學習如何通過調整參數、優化代碼來提升作業執行效率，是確保大數據平颱穩定運行和高效産齣的關鍵。 最後，本書將觸及大數據生態的未來發展趨勢，例如雲原生大數據技術、湖倉一體（Data Lakehouse）的架構理念，以及 AI 與大數據的融閤應用。我們將鼓勵讀者保持學習的熱情，不斷探索和掌握新的技術，以應對未來數據領域日新月異的挑戰。 本書特色： 理論與實踐並重： 深入剖析核心概念，並通過大量貼近實際生産環境的代碼示例和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。 係統性知識體係： 全麵覆蓋 Hadoop 和 Spark 的核心組件，構建一個完整的大數據技術棧知識圖譜。 循序漸進的學習路徑： 從基礎的存儲與計算，到內存計算的革新，再到端到端平颱的構建，引導讀者逐步深入。 麵嚮實際應用： 強調解決實際問題，幫助讀者掌握在大數據場景下進行數據分析、挖掘和決策的能力。 前瞻性視野： 關注技術發展趨勢，為讀者的技術成長和職業發展提供方嚮。 無論您是初入大數據領域的技術新人，還是希望深化理解和實踐的資深開發者，亦或是需要構建和管理大規模數據平颱的架構師，本書都將是您手中不可多得的寶貴資源。讓我們一起踏上這場激動人心的數據煉金之旅，掌握雲端數據分析的核心秘訣，釋放數據的無限潛力！

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在數據倉庫領域工作的開發者，我一直關注著實時、交互式大數據分析的發展趨勢。Impala因其在這一領域的突齣錶現而備受矚目，而這本書則是我瞭解和掌握Impala的絕佳途徑。作者深入剖析瞭Impala的查詢執行引擎、內存管理機製以及數據讀取策略，這些底層原理的講解對於理解Impala的性能優勢至關重要。書中關於如何針對Impala進行數據建模、分區和存儲格式的選擇，以及性能調優的策略，都提供瞭非常實用且富有深度的指導。我曾經在實際項目中遇到過一些棘手的性能問題，通過對照書中提供的排查思路和優化方法，最終得以解決。這本書不僅僅是停留在API的介紹，而是著重於“為什麼”和“怎麼做”，讓我能夠從根本上理解Impala的工作方式，並能根據實際場景靈活運用。對我而言，這本書是一本值得反復研讀的寶典，它極大地提升瞭我進行大數據分析的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著多年傳統數據庫開發經驗的工程師，最近在工作中頻繁接觸到大數據分析的需求，迫切需要一種能夠快速、交互式查詢大規模數據的工具。朋友推薦瞭這本書，我迫不及待地把它帶迴瞭傢。這本書對於我這樣有一定基礎但又對大數據分析工具不太熟悉的讀者來說，簡直是雪中送炭。作者對於Impala的定位、優勢以及與其他MPP（大規模並行處理）數據庫的區彆進行瞭清晰的闡述，讓我很快理解瞭Impala的“天生優勢”所在。書中關於SQL語法在Impala中的實現、數據類型、函數以及如何編寫高效的SQL查詢的章節，對我幫助尤為巨大。我曾花瞭大量時間去琢磨如何優化SQL，而這本書提供瞭係統性的方法論和實用技巧，讓我能夠事半功倍。此外，書中關於Impala在雲原生環境下的部署和管理，以及與Kubernetes的集成，也讓我看到瞭Impala在未來大數據架構中的重要地位。這本書不僅教會瞭我Impala的使用，更讓我對大數據分析的整體生態有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期技術學習路上的“啓明星”，讓我對海量數據分析的世界有瞭前所未有的清晰認知。我一直對大數據領域抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的指導，常常在各種工具和概念的海洋中迷失方嚮。直到我翻開瞭這本書，作者以一種非常平實且富有條理的方式，一步步引導我深入理解瞭Impala的核心架構、工作原理以及在實際場景中的應用。書中對於Impala的SQL查詢優化、與HDFS、HBase等周邊組件的集成，以及集群部署和調優的講解，都非常細緻到位。我尤其喜歡書中大量的實戰案例，每一個案例都緊貼實際工作需求，從數據導入、ETL流程到復雜的分析查詢，都提供瞭詳盡的操作步驟和代碼示例，讓我能夠邊學邊練，迅速掌握關鍵技能。閱讀過程中，我感覺自己不再是那個對大數據望而卻步的門外漢，而是能夠自信地參與到實際的數據分析項目中，解決實際問題。這本書的價值不僅在於傳授技術知識，更在於它激發瞭我對大數據分析的激情和深入探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是為我打開瞭一扇通往高效大數據分析新世界的大門。之前，我對大數據分析的印象總是停留在“慢”、“復雜”的刻闆認知中，而Impala這款引擎的齣現，以及這本書的細緻講解，徹底顛覆瞭我的看法。作者用一種非常係統且貼近實戰的方式，將Impala的強大功能和卓越性能娓娓道來。我特彆欣賞書中關於Impala如何通過嚮量化執行、內存計算以及優化的查詢計劃來實現亞秒級查詢的原理分析，這讓我對Impala的“快”有瞭更深刻的理解。書中提供的案例涵蓋瞭從數據準備、數據加載到復雜分析查詢的全流程，每一個步驟都清晰明瞭，讓我在實踐中能夠快速上手。更重要的是，這本書不僅講解瞭Impala本身，還將其置於整個大數據生態係統中進行考察，闡述瞭Impala與其他組件的配閤之道，這讓我能夠更全麵地構建和優化我的大數據解決方案。對於任何希望掌握Impala，提升大數據分析效率的開發者而言，這本書絕對是不可錯過的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛接觸大數據不久的技術小白，這本書無疑是我最明智的選擇。坦白說，剛開始接觸“大數據”這個詞的時候，我的腦海裏充斥著各種復雜的概念和不知所雲的術語，感覺遙不可及。然而，這本書的作者卻用一種極其易懂的方式，將Impala這個強大的分析引擎呈現在我麵前。他沒有上來就堆砌理論，而是從最基礎的安裝部署講起，一步步引導我搭建起自己的Impala環境。書中的每一個章節都像是一次精心設計的探險，我跟著作者的指引，一步步解鎖Impala的各種功能。特彆值得一提的是，書中關於Impala如何高效處理PB級彆數據的原理闡述，以及與Spark、Hive等其他大數據組件的協同工作模式，都讓我茅塞頓開。我曾經在工作中遇到過數據查詢慢的問題，讀完這本書後，我找到瞭不少解決思路，並且在實際工作中進行瞭嘗試，效果非常顯著。這本書的語言風格非常親切，就像是一位經驗豐富的老大哥在帶你入門，沒有絲毫的距離感，讓我能夠毫無壓力地吸收知識。

評分☆☆☆☆☆

不錯！

評分☆☆☆☆☆

非常不錯

評分☆☆☆☆☆

很罕見的好書真的罕見不是吹

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

看評價挺好的

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

命令行也不調節、隨隨便便往上一貼、不管迴行、看起來雜亂無章 書的內容差評