图灵程序设计丛书：Hadoop基础教程 [Hadoop Beginner's Guide] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] Garry Turkington 著，张治起 译

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式存储
• 分布式计算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 数据分析
• Java
• 图灵图书

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115341334

版次：1

商品编码：11384779

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

外文名称：Hadoop Beginner's Guide

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：310

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　《图灵程序设计丛书：Hadoop基础教程》揭开了Hadoop的神秘面纱，它着重讲解了如何应用Hadoop和相关技术搭建工作系统并完成任务。在读者明白这些内容之后，又介绍了如何使用云服务完成相同任务。本书从Hadoop的基本概念和初始设置入手，讲述了如何开发Hadoop程序，如何在数据规模增长的时候维持系统运行，《图灵程序设计丛书：Hadoop基础教程》涵盖了有效使用Hadoop处理实际问题所需用到的全部知识。

内容简介

　　《图灵程序设计丛书：Hadoop基础教程》包括三个主要部分：第1~5章讲述了Hadoop的核心机制及Hadoop的工作模式；第6~7章涵盖了Hadoop更多可操作的内容；第8~11章介绍了Hadoop与其他产品和技术的组合使用。《图灵程序设计丛书：Hadoop基础教程》目的在于帮助读者了解什么是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop从数据中提取有价值的信息，并用它解决大数据问题。

作者简介

　　Garry Turkington，拥有14年行业经验，其大部分时间都专注于大型分布式系统的设计与实现。目前，他在Improve Digital公司担任数据工程部副总裁和公司的首席架构师。他主要负责实现可以存储、处理并从公司海量数据中挖掘潜在价值的系统。在加入 Improve Digital公司之前，他曾在 英国公司领导着几个软件开发团队，他们开发的系统用于处理为全世界所有对象创建的目录数据。在此之前，他还曾在英国和美国政府机关任职十年。
　　他在北爱尔兰的贝尔法斯特女王大学获得了计算机学士和博士学位，并在美国斯蒂文斯理工学院获得系统工程的工程硕士学位。

　　张治起，Hadoop技术爱好者和研究者，对Hadoop技术有非常深刻的认识和理解，热切关注Hadoop和相关大数据处理技术。有着丰富的实践经验，热衷于技术分享，致力于不断探索揭开Hadoop的神秘面纱，帮助更多初学者接触和理解Hadoop。

内页插图

精彩书评

　　★Gary Turkington的《Hadoop基础教程》能够帮助读者很好地理解Hadoop，并学会如何使用Hadoop。
　　——读者

　　★本书讲解全面，解释清晰，对初学者来说是一个非常不错的选择。
　　——读者

目录

第1章 绪论
1.1 大数据处理
1.1.1 数据的价值
1.1.2 受众较少
1.1.3 一种不同的方法
1.1.4 Hadoop
1.2 基于Amazon Web Services的云计算
1.2.1 云太多了
1.2.2 第三种方法
1.2.3 不同类型的成本
1.2.4 AWS：Amazon的弹性架构
1.2.5 本书内容
1.3 小结

第2章 安装并运行Hadoop
2.1 基于本地Ubuntu主机的Hadoop系统
2.2 实践环节：检查是否已安装JDK
2.3 实践环节：下载Hadoop
2.4 实践环节：安装SSH
2.5 实践环节：使用Hadoop计算圆周率
2.6 实践环节：配置伪分布式模式
2.7 实践环节：修改HDFS的根目录
2.8 实践环节：格式化NameNode
2.9 实践环节：启动Hadoop
2.10 实践环节：使用HDFS
2.11 实践环节：MapReduce的经典入门程序——字数统计
2.12 使用弹性MapReduce
2.13 实践环节：使用管理控制台在EMR运行WordCount
2.13.1 使用EMR的其他方式
2.13.2 AWS生态系统
2.14 本地Hadoop与EMR Hadoop的对比
2.15 小结

第3章 理解MapReduce
3.1 键值对
3.1.1 具体含义
3.1.2 为什么采用键/值数据
3.1.3 MapReduce作为一系列键/值变换
3.2 MapReduce的Hadoop Java API
3.3 编写MapReduce程序
3.4 实践环节：设置classpath
3.5 实践环节：实现WordCount
3.6 实践环节：构建JAR文件
3.7 实践环节：在本地Hadoop集群运行WordCount
3.8 实践环节：在EMR上运行WordCount
3.8.1 0.20之前版本的Java MapReduce API
3.8.2 Hadoop提供的mapper和reducer实现
3.9 实践环节：WordCount的简易方法
3.10 查看WordCount的运行全貌
3.10.1 启动
3.10.2 将输入分块
3.10.3 任务分配
3.10.4 任务启动
3.10.5 不断监视JobTracker
3.10.6 mapper的输入
3.10.7 mapper的执行
3.10.8 mapper的输出和reducer的输入
3.10.9 分块
3.10.10 可选分块函数
3.10.11 reducer类的输入
3.10.12 reducer类的执行
3.10.13 reducer类的输出
3.10.14 关机
3.10.15 这就是MapReduce的全部
3.10.16 也许缺了combiner
3.11 实践环节：使用combiner编写WordCount
3.12 实践环节：更正使用combiner的WordCount
3.13 Hadoop专有数据类型
3.13.1 Writable和Writable-Comparable接口
3.13.2 wrapper类介绍
3.14 实践环节：使用Writable包装类
3.15 输入/输出
3.15.1 文件、split和记录
3.15.2 InputFormat和RecordReader
3.15.3 Hadoop提供的InputFormat
3.15.4 Hadoop提供的RecordReader
3.15.5 OutputFormat和Record-Writer
3.15.6 Hadoop提供的OutputFormat
3.15.7 别忘了Sequence files
3.16 小结

第4章 开发MapReduce程序
4.1 使用非Java语言操作Hadoop
4.1.1 Hadoop Streaming工作原理
4.1.2 使用Hadoop Streaming的原因
4.2 实践环节：使用Streaming实现Word-Count
4.3 分析大数据集
4.3.1 获取UFO目击事件数据集
4.3.2 了解数据集
4.4 实践环节：统计汇总UFO数据
4.5 实践环节：统计形状数据
4.6 实践环节：找出目击事件的持续时间与UFO形状的关系
4.7 实践环节：在命令行中执行形状/时间分析
4.8 实践环节：使用ChainMapper进行字段验证/分析
4.9 实践环节：使用Distributed Cache改进地点输出
4.10 计数器、状态和其他输出
4.11 实践环节：创建计数器、任务状态和写入日志
4.12 小结

第5章 高级MapReduce技术
5.1 初级、高级还是中级
5.2 多数据源联结
5.2.1 不适合执行联结操作的情况
5.2.2 map端联结与reduce端联结的对比
5.2.3 匹配账户与销售信息
5.3 实践环节：使用MultipleInputs实现reduce端联结
5.3.1 实现map端联结
5.3.2 是否进行联结
5.4 图算法
5.4.1 Graph
5.4.2 图和MapReduce
5.4.3 图的表示方法
5.5 实践环节：图的表示
5.6 实践环节：创建源代码
5.7 实践环节：第一次运行作业
5.8 实践环节：第二次运行作业
5.9 实践环节：第三次运行作业
5.10 实践环节：第四次也是最后一次运行作业
5.10.1 运行多个作业
5.10.2 关于图的终极思考
5.11 使用语言无关的数据结构
5.11.1 候选技术
5.11.2 Avro简介
5.12 实践环节：获取并安装Avro
5.13 实践环节：定义模式
5.14 实践环节：使用Ruby创建Avro源数据
5.15 实践环节：使用Java语言编程操作Avro数据
5.16 实践环节：在MapReduce中统计UFO形状
5.17 实践环节：使用Ruby检查输出数据
5.18 实践环节：使用Java检查输出数据
5.19 小结

第6章 故障处理
6.1 故障
6.1.1 拥抱故障
6.1.2 至少不怕出现故障
6.1.3 严禁模仿
6.1.4 故障类型
6.1.5 Hadoop节点故障
6.2 实践环节：杀死DataNode进程
6.3 实践环节：复制因子的作用
6.4 实践环节：故意造成数据块丢失
6.5 实践环节：杀死TaskTracker进程
6.6 实践环节：杀死JobTracker
6.7 实践环节：杀死NameNode进程
6.8 实践环节：引发任务故障
6.9 数据原因造成的任务故障
6.10 实践环节：使用skip模式处理异常数据
6.11 小结

第7章 系统运行与维护
7.1 关于EMR的说明
7.2 Hadoop配置属性
7.3 实践环节：浏览默认属性
7.3.1 附加的属性元素
7.3.2 默认存储位置
7.3.3 设置Hadoop属性的几种方式
7.4 集群设置
7.4.1 为集群配备多少台主机
7.4.2 特殊节点的需求
7.4.3 不同类型的存储系统
7.4.4 Hadoop的网络配置
7.5 实践环节：查看默认的机柜配置
7.6 实践环节：报告每台主机所在机柜
7.7 集群访问控制
7.8 实践环节：展示Hadoop的默认安全机制
7.9 管理NameNode
7.10 实践环节：为fsimage文件新增一个存储路径
7.11 实践环节：迁移到新的NameNode主机
7.12 管理HDFS
7.12.1 数据写入位置
7.12.2 使用平衡器
7.13 MapReduce管理
7.13.1 通过命令行管理作业
7.13.2 作业优先级和作业调度
7.14 实践环节：修改作业优先级并结束作业运行
7.15 扩展集群规模
7.15.1 提升本地Hadoop集群的计算能力
7.15.2 提升EMR作业流的计算能力
7.16 小结

第8章 Hive：数据的关系视图
8.1 Hive概述
8.1.1 为什么使用Hive
8.1.2 感谢Facebook
8.2 设置Hive
8.2.1 准备工作
8.2.2 下载Hive
8.3 实践环节：安装Hive
8.4 使用Hive
8.5 实践环节：创建UFO数据表
8.6 实践环节：在表中插入数据
8.7 实践环节：验证表
8.8 实践环节：用正确的列分隔符重定义表
8.9 实践环节：基于现有文件创建表
8.10 实践环节：执行联结操作
8.11 实践环节：使用视图
8.12 实践环节：导出查询结果
8.13 实践环节：制作UFO目击事件分区表
8.13.1 分桶、归并和排序
8.13.2 用户自定义函数
8.14 实践环节：新增用户自定义函数
8.14.1 是否进行预处理
8.14.2 Hive和Pig的对比
8.14.3 未提到的内容
8.15 基于Amazon Web Services的Hive
8.16 实践环节：在EMR上分析UFO数据
8.16.1 在开发过程中使用交互式作业流
8.16.2 与其他AWS产品的集成
8.17 小结

第9章 与关系数据库协同工作
9.1 常见数据路径
9.1.1 Hadoop用于存储档案
9.1.2 使用Hadoop进行数据预处理
9.1.3 使用Hadoop作为数据输入工具
9.1.4 数据循环
9.2 配置MySQL
9.3 实践环节：安装并设置MySQL
9.4 实践环节：配置MySQL允许远程连接
9.5 实践环节：建立员工数据库
9.6 把数据导入Hadoop
9.6.1 使用MySQL工具手工导入
9.6.2 在mapper中访问数据库
9.6.3 更好的方法：使用Sqoop
9.7 实践环节：下载并配置Sqoop
9.8 实践环节：把MySQL的数据导入HDFS
9.9 实践环节：把MySQL数据导出到Hive
9.10 实践环节：有选择性的导入数据
9.11 实践环节：使用数据类型映射
9.12 实践环节：通过原始查询导入数据
9.13 从Hadoop导出数据
9.13.1 在reducer中把数据写入关系数据库
9.13.2 利用reducer输出SQL数据文件
9.13.3 仍是最好的方法
9.14 实践环节：把Hadoop数据导入MySQL
9.15 实践环节：把Hive数据导入MySQL
9.16 实践环节：改进mapper并重新运行数据导出命令
9.17 在AWS上使用Sqoop
9.18 小结

第10章 使用Flume收集数据
10.1 关于AWS的说明
10.2 无处不在的数据
10.2.1 数据类别
10.2.2 把网络流量导入Hadoop
10.3 实践环节：把网络服务器数据导入Hadoop
10.3.1 把文件导入Hadoop
10.3.2 潜在的问题
10.4 Apache Flume简介
10.5 实践环节：安装并配置Flume
10.6 实践环节：把网络流量存入日志文件
10.7 实践环节：把日志输出到控制台
10.8 实践环节：把命令的执行结果写入平面文件
10.9 实践环节：把远程文件数据写入本地平面文件
10.9.1 信源、信宿和信道
10.9.2 Flume配置文件
10.9.3 一切都以事件为核心
10.10 实践环节：把网络数据写入HDFS
10.11 实践环节：加入时间戳
10.12 实践环节：多层Flume网络
10.13 实践环节：把事件写入多个信宿
10.13.1 选择器的类型
10.13.2 信宿故障处理
10.13.3 使用简单元件搭建复杂系统
10.14 更高的视角
10.14.1 数据的生命周期
10.14.2 集结数据
10.14.3 调度
10.15 小结

第11章 展望未来
11.1 全书回顾
11.2 即将到来的Hadoop变革
11.3 其他版本的Hadoop软件包
11.4 其他Apache项目
11.4.1 HBase
11.4.2 Oozie
11.4.3 Whir
11.4.4 Mahout
11.4.5 MRUnit
11.5 其他程序设计模式
11.5.1 Pig
11.5.2 Cascading
11.6 AWS资源
11.6.1 在EMR上使用HBase
11.6.2 SimpleDB
11.6.3 DynamoDB
11.7 获取信息的渠道
11.7.1 源代码
11.7.2 邮件列表和论坛
11.7.3 LinkedIn群组
11.7.4 Hadoop用户群
11.7.5 会议
11.8 小结
随堂测验答案

前言/序言

　　本书目的在于帮助读者理解Hadoop，并用它解决大数据问题。能使用Hadoop这样的数据处理技术进行工作是令人激动的。对大规模数据集进行复杂分析的能力，曾一度被大公司和政府机构所垄断，而现在通过免费的OSS（open source software，开源软件）即可获得这种能力。
　　该领域看上去有些复杂，并且变化节奏很快，所以理解这方面的基本知识让人望而生畏。这就是本书诞生的意义所在，它帮助读者了解什么是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop从数据中提取有价值的信息。
　　除了解释Hadoop的核心机制，本书也会用几章内容来学习其他相关技术，这些技术要么用到了Hadoop，要么需要与Hadoop配套使用。我们的目标是，让读者不仅理解Hadoop是什么，还要理解如何在更宽泛的技术设施中使用Hadoop。
　　本书中提到的另一种技术是云计算的应用，尤其是AWS（Amazon Web Services，亚马逊网络服务）产品。本书中，我们将展示如何使用这些服务来承载Hadoop工作负载。这就意味着，读者无需购买任何物理硬件，就能处理大规模数据。
　　本书内容
　　本书包括3个主要部分：第1~5章讲述了Hadoop的核心机制及Hadoop的工作模式；第6~7章涵盖了Hadoop更多可操作的内容；第8~11章介绍了Hadoop与其他产品和技术的组合使用。每章内容具体如下。
　　第1章“绪论”。简要介绍了产生Hadoop和云计算的背景。如今看来，这些技术是如此重要。
　　第2章“安装并运行Hadoop”。指导读者完成本地Hadoop集群的安装，并运行一些示例作业。为了进行对比，在托管于亚马逊服务的Hadoop上执行同样的任务。
　　第3章“理解MapReduce”。深入研究Hadoop运行原理，揭示了MapReduce作业的执行方式，并展示了如何使用Java API编写MapReduce应用程序。
　　第4章“开发MapReduce程序”。通过对一个中等规模数据集案例的学习研究，演示如何着手处理和分析新数据源。
　　第5章“高级MapReduce技术”。介绍一些更复杂的应用MapRedece解决问题的方法，Hadoop似乎并不直接适用于这些问题。
　　第6章“故障处理”。详细检查Hadoop备受赞誉的高可用性和容错能力，通过强制结束进程和故意使用错误数据等方式故意制造破坏，以检验Hadoop在上述情况下的表现。
　　第7章“系统运行与维护”。从更具操作性的角度讲解Hadoop，这对于Hadoop集群的管理人员非常有用。本章在介绍一些最佳做法的同时，也描述了如何预防最糟糕的操作性灾难，因此系统管理员可以高枕无忧了。
　　第8章“Hive：数据的关系视图”。介绍Apache Hive，它允许使用类似SQL的语法对Hadoop数据进行查询。
　　第9章“与关系数据库协同工作”。探讨Hadoop如何与现有数据库融合，特别是如何将数据从一个数据库移到另一个数据库。
　　第10章“使用Flume收集数据”。介绍如何使用Apache Flume从多个数据源收集数据，并传送至Hadoop这样的目的地。
　　第11章“展望未来”。以更广泛的Hadoop生态系统概述结束全书，重点突出其他产品和技术的潜在价值。此外，还提供了一些如何参与Hadoop社区并获得帮助的方法。
　　准备工作
　　本书每章内容分别介绍该章用到的Hadoop相关软件包。但是，无论哪章内容都要用到运行Hadoop集群的硬件设施。
　　在最简单的情况下，一台基于Linux的主机可作为运行几乎全书所有示例的平台。任何可运行Linux命令行的先进操作系统都可满足需求，文中假设读者使用的是Ubuntu的最新发布版。
　　后面几章中的一些例子确实需要在多台机器上运行，所以读者需要拥有至少4台主机的访问权限。虚拟机也是可以的。虽然对于产品来讲，它们并非理想选择，但完全能够满足学习和研究的需要。
　　本书中，我们还将研究AWS，读者可以在EC2实例上运行所有示例。本书中，我们将更多地着眼于AWS针对Hadoop的具体用途。 任何人都可以使用AWS服务，但需要一张信用卡进行注册！
　　目标读者
　　我们认为，本书读者想要学习更多关于Hadoop的实践知识。本书的主要受众是，有软件开发经验却没有接触过Hadoop或类似大数据技术的人员。
　　对于那些想知道如何编写MapReduce应用的开发者，假设他们能轻松地编写Java程序并熟悉Unix命令行接口。本书还包含几个Ruby程序示例，但这些通常只是说明语言的独立性，并不要求读者成为一位Ruby专家。
　　对于架构师和系统管理员而言，本书也具有重大价值。它解释了Hadoop的工作原理，Hadoop在更广阔的系统架构中所处的位置，以及如何管理Hadoop集群。这类受众对一些复杂技术可能缺乏直接兴趣，如第4章和第5章。
　　约定
　　本书中，有几个经常出现的标题。
　　为了明确说明如何完成一个程序或任务，本书使用下面的格式详细描述操作步骤。
　　实践环节：标题
　　(1) 操作1
　　(2) 操作2
　　(3) 操作3
　　通常，需要一些额外的解释帮助读者理解这些指令，因此紧随其后的是下面的原理分析。
　　原理分析
　　这部分内容对任务运行原理或刚完成的指令进行解释说明。
　　本书还包含一些其他的学习辅助标记，包括：
　　随堂测验：标题
　　这是一些简短的多选题，目的在于帮助读者测试对相关内容的理解是否正确。
　　一展身手：标题
　　这部分内容设置一些实际问题，并为读者提供一些验证所学内容的方法。
　　本书使用多种文字风格来区分不同种类的信息。下面是一些例子还有对其意义的解释。
　　代码块设置如下：你也许注意到，我们使用Unix命令rm而不是DOS del命令移除Drush目录。
　　# * Fine Tuning
　　#
　　key_buffer = 16M
　　key_buffer_size = 32M
　　max_allowed_packet = 16M
　　thread_stack = 512K
　　thread_cache_size = 8
　　max_connections = 300
　　如果代码块的特定部分需要特别关注，相应行或内容会加粗显示。
　　# * Fine Tuning
　　#
　　key_buffer = 16M
　　key_buffer_size = 32M
　　max_allowed_packet = 16M
　　thread_stack = 512K
　　thread_cache_size = 8
　　max_connections = 300
　　命令行的输入或输出会以如下形式显示。
　　cd /ProgramData/Propeople
　　rm -r Drush
　　git clone --branch master http://git.drupal.org/project/drush.git
　　新词或者重要的词会以黑体字显示。以菜单或对话框为例，读者在屏幕上看到的内容如下所示“在Select Destination Location（选择目的地址）页面，点击Next（下一步）按钮接受默认输出地址。”
　　警告或重要提示会出现在这样的方框里。
　　小窍门和技巧会以这样的形式出现。

技术浪潮中的基石：大数据时代的核心驱动力 在信息爆炸的今天，数据已成为最宝贵的资源，而驾驭这股洪流、从中挖掘价值的能力，则成为了个人和企业在时代浪潮中脱颖而出的关键。大数据技术，正是这场技术革命的核心引擎，而Hadoop，作为大数据处理领域的领军者，更是成为了搭建这一切的基石。本书并非简单地罗列Hadoop的API或命令，而是旨在深入浅出地剖析Hadoop的底层原理、核心架构以及其在实际应用中的落地策略，为读者构建一个扎实而全面的Hadoop知识体系。 理解分布式计算的逻辑：打破单机壁垒 在深入Hadoop之前，我们首先需要理解为何需要分布式计算。传统的单机计算在处理海量数据时，会面临存储容量、计算能力和I/O瓶颈等多重限制。分布式计算的理念，正是通过将数据分散存储在多台计算节点上，并协同进行计算，从而突破了单机的物理界限，实现了近乎无限的扩展性。本书将从分布式计算的基本概念出发，逐步引入Hadoop的核心理念——“数据本地化”和“容错性”，解释为何Hadoop能够以一种经济高效且可靠的方式处理TB乃至PB级别的数据。我们将探讨计算任务如何被分解，如何在不同的节点上并行执行，以及如何处理节点故障，确保数据的安全性和计算的连续性。 Hadoop的核心组件：HDFS与MapReduce的深度解析 Hadoop的基石是其两大核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架。 HDFS：海量数据的可靠存储 HDFS并非一个简单的文件系统，它是一种为高吞吐量数据访问而设计的分布式文件系统，特别适合存储超大规模文件。本书将详细解析HDFS的架构，包括NameNode（名称节点）和DataNode（数据节点）的角色与职责。我们将深入探讨NameNode如何管理文件系统的元数据（如文件名、目录结构、文件块位置等），以及DataNode如何实际存储数据块。我们会重点讲解HDFS的数据块（block）概念，为什么文件会被分割成多个块，以及这些块如何被复制（replication）以保证数据的容错性。读者将了解到，当一个DataNode发生故障时，HDFS如何通过副本机制自动恢复丢失的数据块，从而实现系统的高可用性。此外，我们还将讨论HDFS的读写流程，理解客户端如何与NameNode和DataNode进行交互，以及数据块在网络传输过程中的细节。 MapReduce：大规模数据处理的范式 MapReduce是Hadoop用于并行处理大规模数据集的编程模型和计算框架。本书将带领读者深入理解MapReduce的两个核心阶段：Map（映射）和Reduce（规约）。我们将详细解释Map阶段的任务，即如何将原始数据转化为一系列键值对（key-value pairs）。然后，我们会深入到Shuffle（洗牌）和Sort（排序）过程，这是MapReduce框架的核心，它负责将Mapper的输出按照键进行分组和排序，为Reducer准备输入。最后，我们将解析Reduce阶段的任务，即如何对分组后的键值对进行聚合、计算或转换，生成最终的输出。本书将不仅仅局限于理论层面，还会通过生动的代码示例（尽管不直接在简介中展示代码，但会描述其概念），展示如何使用MapReduce API编写简单的作业，并深入探讨一些高级的MapReduce概念，如Combiner（组合器）、Partitioner（分区器）以及如何优化MapReduce作业以提升性能。 Hadoop生态系统：不止于HDFS和MapReduce 随着大数据需求的日益增长，Hadoop已经发展成为一个庞大而活跃的生态系统，包含了众多用于数据处理、管理、分析和可视化的工具。本书将为您介绍Hadoop生态系统中至关重要的其他组件，帮助您构建一个完整的端到端大数据解决方案： YARN：资源管理的革命 Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x 引入的关键组件，它将Hadoop的资源管理和作业调度能力从MapReduce框架中分离出来，使得Hadoop能够支持各种不同的大数据处理框架，而不仅仅局限于MapReduce。我们将深入解析YARN的架构，包括ResourceManager（资源管理器）和NodeManager（节点管理器）的作用，以及ApplicationMaster（应用程序主控）在管理分布式应用程序中的角色。YARN的出现极大地提升了Hadoop的灵活性和资源利用率，本书将帮助您理解YARN如何统一管理集群资源，并为不同类型的应用程序提供公平且高效的服务。 数据采集与管理：Flume, Sqoop, Hive 在大数据处理之前，高效地采集和组织数据至关重要。 Apache Flume：作为一种分布式、可靠且可扩展的服务，Flume专注于将大量日志数据从各种不同的数据源收集、聚合和移动到Hadoop集群中。我们将探讨Flume的事件（event）模型、Channel（通道）和Sink（漏斗）的概念，以及如何配置Flume来满足不同的数据采集需求。 Apache Sqoop：对于那些存储在关系型数据库（如MySQL, Oracle）中的结构化数据，Sqoop扮演着关键角色。它允许你在Hadoop与关系型数据库之间进行数据导入和导出。本书将介绍Sqoop的工作原理，以及如何使用Sqoop命令将数据库中的数据高效地导入HDFS，或将HDFS中的结果导出回数据库。 Apache Hive：Hive提供了一种类SQL的查询语言（HiveQL），用于在Hadoop上查询和分析大规模数据集。它将结构化的数据映射到HDFS中的表，使得习惯SQL的用户能够轻松地对Hadoop中的数据进行查询，而无需编写复杂的MapReduce程序。我们将深入讲解Hive的数据仓库概念，表（table）、分区（partition）和桶（bucket）的结构，以及HiveQL的执行过程，它如何将HiveQL语句翻译成MapReduce作业（或Spark作业）。 数据处理与分析：Spark, Pig 虽然MapReduce是Hadoop的经典计算框架，但其迭代计算的性能瓶颈也催生了更高效的计算引擎。 Apache Spark：作为新一代的大数据处理引擎，Spark以其内存计算的能力，在速度上远超MapReduce。本书将介绍Spark的核心概念，如RDD（Resilient Distributed Dataset）、DataFrame和Dataset，以及Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）调度器。我们将探讨Spark如何通过迭代式计算和缓存来大幅提升数据处理的效率，并概述Spark在批处理、流处理、机器学习和图计算等领域的广泛应用。 Apache Pig：Pig提供了一种高级的数据流语言（Pig Latin），用于编写复杂的数据分析脚本。它比MapReduce更具表达力，能够简化数据处理流程。本书将介绍Pig Latin的基本语法，以及Pig如何将Pig Latin脚本翻译成MapReduce（或Spark）作业。 数据仓库与交互式查询：HBase, Impala, Presto 对于需要快速查询和实时访问数据的场景，Hadoop生态系统提供了强大的解决方案。 Apache HBase：HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，运行在HDFS之上。它提供了对HDFS中数据的随机、实时读写访问能力。本书将深入讲解HBase的数据模型，包括行键（row key）、列族（column family）和列（column），以及HBase的协处理器（coprocessor）和区域分割（region split）等概念，使其能够处理海量数据的实时查询需求。 Apache Impala & Presto：Impala和Presto是两个开源的分布式SQL查询引擎，它们能够直接在HDFS、HBase等存储系统上进行快速的交互式SQL查询，而无需将数据导入到专门的数据仓库中。本书将介绍这两个引擎的架构和优势，以及它们如何为大数据提供亚秒级的查询响应能力。 实际应用与最佳实践：从理论到落地 本书的重点不仅在于介绍Hadoop的各个组件，更在于指导读者如何将这些技术应用于实际的业务场景。我们将探讨： 大数据架构设计：如何根据业务需求选择合适的Hadoop组件，构建一个稳定、高效且可扩展的大数据平台。 数据治理与安全：在大数据环境中，数据质量、元数据管理、访问控制和数据安全是至关重要的课题。我们将讨论相关的策略和工具。 性能优化技巧：无论是HDFS的调优，MapReduce/Spark作业的优化，还是HBase的配置，性能都是大数据系统成功的关键。本书将提供一系列行之有效的优化方法。 问题排查与故障排除：在大规模分布式系统中，问题的出现难以避免。我们将分享一些常见的Hadoop问题及其解决方案，以及如何利用日志和监控工具进行问题定位。 未来的发展趋势：大数据技术日新月异，我们将简要探讨Hadoop及其生态系统未来的发展方向，如云原生Hadoop、Serverless大数据处理等，帮助读者保持技术的前瞻性。 本书的学习价值 通过系统地学习本书，您将能够： 深刻理解大数据处理的原理和挑战：摆脱对大数据技术的零散认知，形成一套完整而深刻的理解。 熟练掌握Hadoop的核心组件：包括HDFS、MapReduce、YARN等，并能根据需求选择和使用其他生态系统工具。 具备设计和构建大数据解决方案的能力：能够将所学知识应用于实际业务场景，解决复杂的数据问题。 成为大数据领域的专业人才：在快速发展的大数据技术领域，拥有扎实的基础和实践经验将使您具备强大的竞争力。 本书是您开启大数据之旅的理想起点，也是您深入Hadoop技术体系的坚实阶梯。无论您是初学者，还是希望深化Hadoop知识的开发者、运维工程师、数据分析师，都能从中受益匪浅。让我们一起，在技术浪潮中，驾驭数据的力量！

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验出乎意料的好，完全打破了我对技术类书籍“枯燥”、“晦涩”的刻板印象。作者在讲解过程中，善于运用类比和场景化的例子，将一些抽象的概念变得生动有趣。例如，在介绍MapReduce的Shuffle过程时，作者将其比作一次大型的“分拣与合并”流程，让人一下子就抓住了核心。而且，书中的图示也非常到位，清晰地展示了Hadoop集群的各个组件之间的交互关系，大大增强了理解的直观性。我尤其喜欢的是，作者在讲解某个技术点时，不仅仅停留在“是什么”，还会深入探讨“为什么这样设计”，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师在循循善诱。我发现，很多时候我遇到的困惑，在下一页或者稍后的章节中，作者就已经提前预料到了，并且给出了详细的解答。这种“贴心”的设计，让我在学习过程中少走了不少弯路，也让我对Hadoop产生了浓厚的兴趣，甚至开始主动去探索Hadoop生态圈的其他组件。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我一开始对《Hadoop基础教程》并没有抱太高的期望，技术书籍的质量参差不齐，很多都只是对官方文档的简单复述，或者过于理论化，脱离实际。但这本书给了我一个非常积极的反馈。它在理论深度和实践指导之间找到了一个很好的平衡点。它深入浅出地剖析了Hadoop的核心原理，让我理解了分布式计算的精髓，但同时又非常注重动手实践，提供了大量可操作的代码和配置指导。我印象最深的是，作者在讲解MapReduce的编程模型时，用了一个非常巧妙的例子，将一个现实世界中的数据处理问题，一步步地分解成Map和Reduce两个阶段，清晰地展示了编程逻辑。这种“化繁为简”的处理方式，让复杂的编程任务变得易于理解和掌握。而且，书中还涉及了一些Hadoop生态圈中常用的工具，比如Hive和HDFS命令行工具的使用，这让我能够更全面地了解Hadoop的周边生态，为我后续的学习和应用打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop基础教程》真是让我眼前一亮，尤其是对于像我这样刚踏入大数据领域的新手来说，简直是及时雨。我之前尝试过一些零散的在线课程和博客文章，但总感觉碎片化严重，缺乏系统性，很容易陷入“知其然不知其所以然”的困境。这本书恰恰弥补了这一块的空白。它从最基础的概念讲起，循序渐进，丝毫不让人感到畏惧。比如，它对HDFS的分布式存储原理、MapReduce的核心思想进行了非常清晰且形象的讲解，配合大量的代码示例，让我能亲手去实践，而不是仅仅停留在理论层面。最让我印象深刻的是，作者并没有一股脑地抛出复杂的API，而是先从宏观层面勾勒出Hadoop的整体架构，再逐步深入到各个组件的细节。这种“由大到小”的学习路径，大大降低了学习门槛，也让我能够更快地建立起对Hadoop的整体认知。而且，书中很多地方都强调了“为什么”要这样做，而不是仅仅告诉“怎么做”，这对于理解Hadoop的设计哲学至关重要，让我觉得自己在学习的不仅仅是工具，更是背后的思想。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种完全没有接触过大数据技术背景的读者来说，这本书简直是打开了新世界的大门。《Hadoop基础教程》最大的优点在于它的“友善度”。它避免使用大量晦涩的技术术语，或者在使用时都附带了清晰的解释。从最基础的“什么是大数据”、“为什么需要Hadoop”开始，一步步引导我进入Hadoop的世界。让我能够理解Hadoop的整体架构，以及它在处理大规模数据时所扮演的关键角色。书中对于HDFS的讲解，非常清晰地阐述了其分布式存储的原理，以及如何保证数据的可靠性和可用性。对于MapReduce的介绍，也循序渐进，从简单的单机运行到分布式集群部署，让我能够逐步建立起对分布式计算的感知。而且，书中还包含了一些案例分析，让我能够看到Hadoop在实际业务场景中是如何发挥作用的。这不仅让我理解了技术，也让我看到了技术背后的价值，极大地激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在实际工作中需要处理海量数据的开发者，我一直在寻找一本能够快速上手并解决实际问题的Hadoop教材。《Hadoop基础教程》无疑给了我一个惊喜。这本书的实践性非常强，几乎每一章都配有可以直接运行的代码示例，并且这些示例都紧密结合了实际应用场景。我可以直接复制粘贴运行，然后通过观察输出结果来验证自己的理解，这种“即学即用”的学习方式，极大地提高了我的学习效率。更重要的是，书中不仅讲解了如何使用Hadoop，还触及了性能调优的一些基础技巧，以及在实际部署中需要注意的事项。这对于即将把Hadoop应用到生产环境中的我来说，是极其宝贵的经验。作者在讲解过程中，并没有回避一些可能出现的错误和挑战，而是以一种开放的态度，提供了一些调试和排查问题的思路。这让我觉得，这本书更加接地气，也更能帮助我应对真实世界中的复杂情况，而不是仅仅停留在“Hello World”的阶段。

评分☆☆☆☆☆

希望有用

评分☆☆☆☆☆

还没看，入门书，了解一下而已

评分☆☆☆☆☆

东西挺不错的，个人表示挺喜欢~

评分☆☆☆☆☆

还不错还不错还不错还不错还不错

评分☆☆☆☆☆

翻译得特别差，不推荐购买

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感觉印刷就像盗版书一样

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希望有用

评分☆☆☆☆☆

正版书，价格略贵

评分☆☆☆☆☆

还行吧，恩，还行吧，就那样