Hadoop权威指南 第4版+Hive编程指南 +Spark快速大数据分析 共3 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 汤姆·怀特（TomWhite）著王海，华东 著

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出版社： 清华大学出版社等

ISBN：9787302465133

商品编码：29191371491

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 等 定  价:276 出 版 社:清华大学出版社 等 出版日期:2017年07月01日 页  数:705 装  帧:平装 ISBN:9787302465133 《Spark快速大数据分析》

Spark开发者出品！
《Spark快速大数据分析》是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅有且只有于Spark的用法，它对Spark的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
本书介绍了开源集群计算系统Apache Spark，它可以加速数据分析的实现和运行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的简易API来快速操控大等

●《Hive编程指南 》
●《Spark快速大数据分析》
●《Hadoop指南》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《Spark快速大数据分析》
本书由 Spark 开发者及核心成员共同打造，讲解了网络大数据时代应运而生的、能高效迅捷地分析处理数据的工具——Spark，它带领读者快速掌握用 Spark 收集、计算、简化和保存海量数据的方法，学会交互、迭代和增量式分析，解决分区、数据本地化和自定义序列化等问题。
《Hive编程指南 》
    《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法——HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。全书通过大量的实例，首先介绍如何在用户环境下安装和配置Hive，并对Hadoop和MapReduce进行详尽阐述，很终演示Hive如何在Hadoop生态系统进行工作。
&等 (美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 等 《Spark快速大数据分析》
Holden Karau，是Databricks的软件开发工程师，活跃于开源社区。她还著有《Spark快速数据处理》。
《Hadoop指南》
Tom White是很杰出的Hadoop专家之一。自2007年2月以来，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache软件基金会的成员。Tom是Cloudera的软件工程师，他是Cloudera的首批员工，对Apache和Cloudera做出了举足轻重的贡献。在此之前，他是一名独立的Hadoop顾问，帮助公司搭等

以下为您撰写的三本图书的简介，不包含您提到的书名，但涵盖了大数据处理、数据仓库和分布式计算的核心概念与应用，旨在为读者提供深入的技术指导和实践经验。 第一卷：海量数据处理与分析实战 这本书是一本为应对当前互联网时代海量数据挑战而设计的实战指南。它不仅仅停留在理论层面，更侧重于如何将复杂的分布式计算技术转化为实际可操作的解决方案。内容从大数据产生的根源、面临的挑战入手，循序渐进地引导读者理解分布式存储与计算的必要性。 全书围绕着分布式文件系统（DFS）的原理和实践展开。读者将深入了解分布式存储的架构设计，如何实现数据的容错、高可用以及高效访问。书中将详细剖析其核心组件，例如名称节点（NameNode）、数据节点（DataNode）以及它们之间的协同工作机制，并提供实际的部署、配置和调优建议，帮助读者搭建稳定可靠的海量数据存储平台。 接着，本书将重点介绍分布式批处理框架。它会深入讲解如何利用这类框架来处理PB级别甚至EB级别的数据。书中不仅会涵盖基础的编程模型，例如MapReduce的原理、生命周期、常用API以及优化技巧，还会提供大量针对实际业务场景的案例分析。例如，如何使用分布式批处理来完成大规模的数据清洗、ETL（抽取、转换、加载）过程、日志分析、用户行为分析等。读者将学习到如何编写高效、可扩展的批处理任务，以及如何监控和排查分布式任务的常见问题。 除了批处理，本书还触及了流式数据处理的入门概念。在实时性日益重要的今天，能够及时处理不断涌入的数据流是企业保持竞争力的关键。本书将介绍流处理的基本模式，以及一些主流的流处理框架的架构和使用方法，为读者打下初步的流处理基础，为后续深入学习做好铺垫。 在性能优化方面，本书投入了大量的篇幅。它将深入分析影响分布式计算性能的关键因素，并提供一系列行之有效的调优策略。这包括但不限于：数据本地化、任务调度优化、I/O性能提升、内存管理、网络带宽利用以及集群资源的合理分配。通过这些实践性的指导，读者能够显著提升数据处理的效率，降低运营成本。 本书还强调了数据治理与安全的重要性。在处理海量数据时，如何确保数据的准确性、一致性、完整性以及安全性至关重要。书中将探讨数据质量的监控与保证方法，以及在分布式环境中如何实现数据的访问控制、权限管理和加密。 此外，本书还包含了集群的运维与监控。成功部署和运行一个大数据集群需要持续的关注和维护。书中将介绍常用的监控工具，如何收集集群的各项指标，如何进行故障预测和诊断，以及如何进行版本升级和扩容。这些内容对于保证大数据平台的稳定运行至关重要。 总而言之，这本书旨在成为大数据处理领域的一本“工具箱”和“路线图”，它不仅教授技术，更传递解决实际问题的思路和方法，帮助有志于投身大数据行业的开发者、数据工程师和系统架构师，从零开始构建和维护自己的海量数据处理与分析系统。 第二卷：数据仓库现代化与智能查询 本书专注于构建和管理现代化数据仓库，并深入探讨如何从中提取有价值的洞察。它认识到，在数据爆炸的时代，传统的数据库和数据处理方法已经无法满足企业日益增长的数据分析需求。因此，本书将引导读者构建一个能够高效存储、整合、查询海量结构化和半结构化数据的智能数据仓库。 篇章伊始，本书将阐述数据仓库的设计理念，包括维度建模（Dimensional Modeling）和范式建模（Normalized Modeling）的优缺点，以及如何根据业务需求选择合适的数据模型。读者将学习如何构建事实表（Fact Tables）和维度表（Dimension Tables），理解星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计原则，以及如何处理缓慢变化的维度（Slowly Changing Dimensions, SCD）。 在数据整合方面，本书将详细介绍ETL/ELT过程的设计与实现。它会讲解如何从各种异构数据源（关系型数据库、日志文件、NoSQL数据库、API接口等）抽取数据，如何进行数据清洗、转换、丰富和校验，以及如何高效地将数据加载到数据仓库中。书中会探讨数据质量的保障机制，以及如何构建可重复、可监控的ETL/ELT流程。 对于SQL作为核心查询语言，本书将进行深入的挖掘。虽然SQL历史悠久，但它仍然是数据分析和数据仓库交互的基石。本书将不仅仅介绍基础的SQL语法，更会重点讲解高级SQL技巧，例如窗口函数（Window Functions）、公共表表达式（Common Table Expressions, CTEs）、递归查询、以及如何编写高性能的SQL查询。特别地，它会结合数据仓库的特性，讲解如何利用SQL来执行复杂的聚合、联接、子查询，以及如何理解和优化查询执行计划，确保查询的效率和准确性。 本书还将介绍列式存储（Columnar Storage）的优势及其在现代数据仓库中的应用。相比于传统的行式存储，列式存储在读取特定列数据时具有显著的性能优势，这对于分析型查询至关重要。书中将探讨列式存储的原理，以及如何利用这一特性来优化数据仓库的查询性能。 此外，本书还涵盖了数据仓库的性能调优。这包括表分区（Partitioning）、分桶（Bucketing）、索引（Indexing）的选择与使用、数据压缩（Data Compression）、以及查询优化器的作用。读者将学习如何根据数据量、查询模式和硬件资源来配置数据仓库，以达到最佳的查询响应速度。 在数据治理与元数据管理方面，本书也给予了足够的重视。一个健康的数据仓库离不开完善的元数据管理。书中将介绍如何建立和维护数据字典、数据谱系（Data Lineage），以及如何通过元数据来提高数据的使用效率和可信度。 最后，本书会展望数据仓库的未来发展趋势，例如与大数据技术的融合、云数据仓库的优势、以及如何支持更高级的数据分析技术（如机器学习）。 这本书的目标是帮助读者掌握构建、维护和利用高性能、可扩展的数据仓库的技能，使其能够从企业数据资产中发现有价值的商业洞察，驱动更明智的决策。 第三卷：快速大数据分析与实时洞察 这本书聚焦于如何利用先进的分布式计算技术，实现对海量数据的快速分析，并从中获得实时或近实时的洞察。它旨在为读者提供一个全面而深入的框架，以应对大数据环境下的性能挑战，并充分发挥数据驱动的业务价值。 核心内容围绕着内存计算（In-Memory Computing）和分布式迭代计算（Distributed Iterative Computing）展开。本书将深入讲解内存计算框架的原理，包括其内存中的数据存储、数据分区、任务调度以及容错机制。读者将理解为何内存计算能够显著加速数据处理，特别是在需要重复访问同一批数据进行多次迭代计算的场景下。 书中会详细介绍分布式图计算（Distributed Graph Computing）和分布式机器学习（Distributed Machine Learning）的算法和应用。这些领域在推荐系统、社交网络分析、欺诈检测、风险评估等方面扮演着至关重要的角色。本书将讲解常见的图计算模型（如Pregel）以及如何在其上实现 PageRank、Connected Components 等经典算法。同时，也会介绍分布式机器学习框架，如如何在大规模数据集上训练线性模型、决策树、支持向量机（SVM）等。 批处理与流处理的融合是本书的一大亮点。在实际应用中，企业往往需要同时处理历史批量数据和实时涌入的数据流。本书将探讨如何构建一个能够同时支持批处理和流处理的统一分析平台，以及如何实现两者之间的数据同步与交互，从而构建端到端的实时分析解决方案。 本书还将深入讲解查询优化与性能调优的进阶技术。在内存计算框架下，理解查询执行计划、进行数据序列化优化、内存使用管理、以及网络通信优化至关重要。读者将学习如何识别性能瓶颈，并应用各种策略来提升数据访问和计算的效率。这包括数据编码、广播变量、累加器（Accumulators）的正确使用，以及如何高效地进行Shuffle（数据混洗）操作。 弹性分布式数据集（RDD）或类似抽象的概念及其在分布式计算中的作用将得到详尽的阐述。本书将解释这些抽象如何屏蔽底层分布式系统的复杂性，为开发者提供一个简洁易用的编程接口，同时保持了高度的灵活性和性能。 在部署与集成方面，本书也会提供指导。它将介绍如何将这些快速分析框架集成到现有的技术栈中，以及如何针对不同的部署环境（如云端、本地数据中心）进行配置和优化。 此外，可视化与交互式查询也是本书关注的重点。如何将快速分析的结果以直观的方式呈现给用户，以及如何支持交互式的探索性数据分析，将通过具体的工具和方法进行介绍。 总而言之，这本书致力于为读者提供一套完整的工具和方法论，使其能够驾驭速度和规模的挑战，在大数据环境中实现高效、实时的分析，并最终将数据转化为驱动业务增长的智能洞察。

评分☆☆☆☆☆

这本书籍的排版和内容的组织逻辑，我个人认为非常适合“实战型”的学习者。它不是那种高高在上的理论说教，而是充满了“动手做”的引导。比如，在讲解某一复杂概念时，它会立即附带一个配置代码块或者一个查询脚本，让你可以在阅读的同时，立刻在自己的环境里尝试运行。这种即时反馈的学习机制，极大地增强了知识的留存率。我尤其喜欢其中对性能调优的章节，它没有空泛地喊口号，而是针对性地指出了特定场景下（比如数据倾斜、Shuffle调优）应该修改哪些参数，以及这些参数背后的原理是什么。对于一个已经工作了一段时间，但总感觉自己的大数据应用跑得不够快的工程师来说，这本书提供了具体的“扳手和螺丝刀”，让你知道去哪里拧动才能让机器跑得更快、更稳。它成功地搭建了理论知识与生产环境效率之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

在学习这套组合拳之前，我一直感觉我对大数据的理解是割裂的：Hadoop是存储基础，Hive是SQL接口，而Spark则是计算加速器。但读完这几本书后，我才真正领悟到它们如何在一个生态系统中协同工作，构成一个完整的数据生命周期管理方案。举个例子，书中关于如何利用Hadoop集群存储原始日志，如何通过Hive定义Schema进行初步清洗和聚合，最后如何将处理后的数据导入Spark进行复杂的机器学习特征工程，这种端到端的流程描绘得非常真实和具有操作性。特别是书中对不同工具间数据格式兼容性的讨论，避免了许多初学者在数据导入导出时遇到的格式陷阱。这套书的价值在于其“系统性”，它不是孤立地介绍某个工具的API，而是将这些工具放在一个真实的工业场景下进行讲解，让我们理解何时该用哪个工具的哪个功能，这种全局观的培养，对于想成为资深大数据架构师的人来说，是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

说实话，大数据领域的技术更新速度快得让人眩晕，很多新的框架层出不穷，让人无所适从。当Spark横空出世时，我抱着试一试的心态翻开了《Spark快速大数据分析》。这本书的“快”并非浪得虚名，它用一种非常直接且实用的方式，将Spark的强大性能和易用性展示得淋漓尽致。我最欣赏它对RDD、DataFrame和Dataset这三大核心抽象概念的循序渐进的介绍。它没有一开始就抛出复杂的Scala代码，而是先用逻辑清晰的图示解释了这些抽象的意义，尤其是惰性计算和血缘关系（Lineage）的原理，这才是Spark性能飞跃的关键。书中丰富的Spark SQL示例，让我能够迅速从传统的MapReduce思维中跳脱出来，用更简洁、更接近传统数据库查询的方式来处理大规模数据转换任务。即便是对于没有深厚编程背景的人来说，也能通过书中的Python或Scala示例，快速构建起自己的第一个Spark应用。它成功地降低了大规模数据处理的门槛，让人在学习曲线陡峭的领域里找到了一个平稳的切入点。

评分☆☆☆☆☆

我对数据仓库和SQL层面的分析工具一直情有独钟，因为我更习惯用熟悉的方式来处理数据。这本《Hive编程指南》对我来说，就像是为我量身定制的“瑞士军刀”。我原以为Hive只是一个简单的类SQL接口，但深入阅读后才发现，它背后隐藏着多么精妙的设计。这本书详尽地阐述了Hive的执行引擎选择，比如从早期的MapReduce到后来的Tez和Spark，不同引擎对查询性能的巨大影响，这直接指导我在实际工作中如何优化慢查询。它对分区、桶（Bucketing）的讲解更是精彩绝伦，通过大量的实例，清晰地展示了如何通过合理的数据组织结构，将扫描的数据量从TB级别压缩到GB级别，这对于成本控制和效率提升至关重要。此外，书中关于用户自定义函数（UDF/UDTF）的编写和部署的步骤也写得非常清晰，让我这种需要处理复杂业务逻辑的分析师能迅速上手，将定制化的计算能力无缝集成到SQL查询中。它真正做到了“指南”的级别，不仅告诉你怎么写一句HQL，更告诉你为什么这样写最快、最省资源。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直是大数据学习者的“救命稻草”！我之前对Hadoop的概念一直是囫囵吞枣，看了不少零散的资料，但总觉得像是在迷雾里摸索，抓不住重点。直到捧起这本《Hadoop权威指南 第4版》，那种豁然开朗的感觉才真正到来。它不像市面上很多教材那样堆砌概念，而是非常系统地从HDFS、MapReduce的核心思想讲起，每一个配置参数、每一个底层机制的解释都深入且透彻。比如，它对NameNode和DataNode之间如何协同工作，数据块的复制策略，以及如何处理故障恢复的描述，简直细致到让你觉得仿佛自己就是集群中的一个节点在运行。阅读过程中，我甚至能想象出数据流动的路径。更赞的是，这本书紧跟技术前沿，对于YARN的资源管理和调度机制的讲解，让你明白为什么现在的大数据生态系统能够更高效地利用资源。读完它，我对Hadoop的理解不再停留在“一个分布式存储和计算框架”这种空泛的描述上，而是真正理解了它如何构建起一个稳定、可靠的大数据基础设施。对于想打下坚实基础，避免日后踩坑的工程师来说，这本书是绕不开的里程碑。