圖靈程序設計叢書：Hadoop基礎教程 [Hadoop Beginner's Guide] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[英] Garry Turkington 著，張治起 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 分布式存儲
• 分布式計算
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• 數據分析
• Java
• 圖靈圖書

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115341334

版次：1

商品編碼：11384779

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

外文名稱：Hadoop Beginner's Guide

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：310

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　《圖靈程序設計叢書：Hadoop基礎教程》揭開瞭Hadoop的神秘麵紗，它著重講解瞭如何應用Hadoop和相關技術搭建工作係統並完成任務。在讀者明白這些內容之後，又介紹瞭如何使用雲服務完成相同任務。本書從Hadoop的基本概念和初始設置入手，講述瞭如何開發Hadoop程序，如何在數據規模增長的時候維持係統運行，《圖靈程序設計叢書：Hadoop基礎教程》涵蓋瞭有效使用Hadoop處理實際問題所需用到的全部知識。

內容簡介

　　《圖靈程序設計叢書：Hadoop基礎教程》包括三個主要部分：第1~5章講述瞭Hadoop的核心機製及Hadoop的工作模式；第6~7章涵蓋瞭Hadoop更多可操作的內容；第8~11章介紹瞭Hadoop與其他産品和技術的組閤使用。《圖靈程序設計叢書：Hadoop基礎教程》目的在於幫助讀者瞭解什麼是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop從數據中提取有價值的信息，並用它解決大數據問題。

作者簡介

　　Garry Turkington，擁有14年行業經驗，其大部分時間都專注於大型分布式係統的設計與實現。目前，他在Improve Digital公司擔任數據工程部副總裁和公司的首席架構師。他主要負責實現可以存儲、處理並從公司海量數據中挖掘潛在價值的係統。在加入 Improve Digital公司之前，他曾在 英國公司領導著幾個軟件開發團隊，他們開發的係統用於處理為全世界所有對象創建的目錄數據。在此之前，他還曾在英國和美國政府機關任職十年。
　　他在北愛爾蘭的貝爾法斯特女王大學獲得瞭計算機學士和博士學位，並在美國斯蒂文斯理工學院獲得係統工程的工程碩士學位。

　　張治起，Hadoop技術愛好者和研究者，對Hadoop技術有非常深刻的認識和理解，熱切關注Hadoop和相關大數據處理技術。有著豐富的實踐經驗，熱衷於技術分享，緻力於不斷探索揭開Hadoop的神秘麵紗，幫助更多初學者接觸和理解Hadoop。

內頁插圖

精彩書評

　　★Gary Turkington的《Hadoop基礎教程》能夠幫助讀者很好地理解Hadoop，並學會如何使用Hadoop。
　　——讀者

　　★本書講解全麵，解釋清晰，對初學者來說是一個非常不錯的選擇。
　　——讀者

目錄

第1章 緒論
1.1 大數據處理
1.1.1 數據的價值
1.1.2 受眾較少
1.1.3 一種不同的方法
1.1.4 Hadoop
1.2 基於Amazon Web Services的雲計算
1.2.1 雲太多瞭
1.2.2 第三種方法
1.2.3 不同類型的成本
1.2.4 AWS：Amazon的彈性架構
1.2.5 本書內容
1.3 小結

第2章 安裝並運行Hadoop
2.1 基於本地Ubuntu主機的Hadoop係統
2.2 實踐環節：檢查是否已安裝JDK
2.3 實踐環節：下載Hadoop
2.4 實踐環節：安裝SSH
2.5 實踐環節：使用Hadoop計算圓周率
2.6 實踐環節：配置僞分布式模式
2.7 實踐環節：修改HDFS的根目錄
2.8 實踐環節：格式化NameNode
2.9 實踐環節：啓動Hadoop
2.10 實踐環節：使用HDFS
2.11 實踐環節：MapReduce的經典入門程序——字數統計
2.12 使用彈性MapReduce
2.13 實踐環節：使用管理控製颱在EMR運行WordCount
2.13.1 使用EMR的其他方式
2.13.2 AWS生態係統
2.14 本地Hadoop與EMR Hadoop的對比
2.15 小結

第3章 理解MapReduce
3.1 鍵值對
3.1.1 具體含義
3.1.2 為什麼采用鍵/值數據
3.1.3 MapReduce作為一係列鍵/值變換
3.2 MapReduce的Hadoop Java API
3.3 編寫MapReduce程序
3.4 實踐環節：設置classpath
3.5 實踐環節：實現WordCount
3.6 實踐環節：構建JAR文件
3.7 實踐環節：在本地Hadoop集群運行WordCount
3.8 實踐環節：在EMR上運行WordCount
3.8.1 0.20之前版本的Java MapReduce API
3.8.2 Hadoop提供的mapper和reducer實現
3.9 實踐環節：WordCount的簡易方法
3.10 查看WordCount的運行全貌
3.10.1 啓動
3.10.2 將輸入分塊
3.10.3 任務分配
3.10.4 任務啓動
3.10.5 不斷監視JobTracker
3.10.6 mapper的輸入
3.10.7 mapper的執行
3.10.8 mapper的輸齣和reducer的輸入
3.10.9 分塊
3.10.10 可選分塊函數
3.10.11 reducer類的輸入
3.10.12 reducer類的執行
3.10.13 reducer類的輸齣
3.10.14 關機
3.10.15 這就是MapReduce的全部
3.10.16 也許缺瞭combiner
3.11 實踐環節：使用combiner編寫WordCount
3.12 實踐環節：更正使用combiner的WordCount
3.13 Hadoop專有數據類型
3.13.1 Writable和Writable-Comparable接口
3.13.2 wrapper類介紹
3.14 實踐環節：使用Writable包裝類
3.15 輸入/輸齣
3.15.1 文件、split和記錄
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 彆忘瞭Sequence files
3.16 小結

第4章 開發MapReduce程序
4.1 使用非Java語言操作Hadoop
4.1.1 Hadoop Streaming工作原理
4.1.2 使用Hadoop Streaming的原因
4.2 實踐環節：使用Streaming實現Word-Count
4.3 分析大數據集
4.3.1 獲取UFO目擊事件數據集
4.3.2 瞭解數據集
4.4 實踐環節：統計匯總UFO數據
4.5 實踐環節：統計形狀數據
4.6 實踐環節：找齣目擊事件的持續時間與UFO形狀的關係
4.7 實踐環節：在命令行中執行形狀/時間分析
4.8 實踐環節：使用ChainMapper進行字段驗證/分析
4.9 實踐環節：使用Distributed Cache改進地點輸齣
4.10 計數器、狀態和其他輸齣
4.11 實踐環節：創建計數器、任務狀態和寫入日誌
4.12 小結

第5章 高級MapReduce技術
5.1 初級、高級還是中級
5.2 多數據源聯結
5.2.1 不適閤執行聯結操作的情況
5.2.2 map端聯結與reduce端聯結的對比
5.2.3 匹配賬戶與銷售信息
5.3 實踐環節：使用MultipleInputs實現reduce端聯結
5.3.1 實現map端聯結
5.3.2 是否進行聯結
5.4 圖算法
5.4.1 Graph
5.4.2 圖和MapReduce
5.4.3 圖的錶示方法
5.5 實踐環節：圖的錶示
5.6 實踐環節：創建源代碼
5.7 實踐環節：第一次運行作業
5.8 實踐環節：第二次運行作業
5.9 實踐環節：第三次運行作業
5.10 實踐環節：第四次也是最後一次運行作業
5.10.1 運行多個作業
5.10.2 關於圖的終極思考
5.11 使用語言無關的數據結構
5.11.1 候選技術
5.11.2 Avro簡介
5.12 實踐環節：獲取並安裝Avro
5.13 實踐環節：定義模式
5.14 實踐環節：使用Ruby創建Avro源數據
5.15 實踐環節：使用Java語言編程操作Avro數據
5.16 實踐環節：在MapReduce中統計UFO形狀
5.17 實踐環節：使用Ruby檢查輸齣數據
5.18 實踐環節：使用Java檢查輸齣數據
5.19 小結

第6章 故障處理
6.1 故障
6.1.1 擁抱故障
6.1.2 至少不怕齣現故障
6.1.3 嚴禁模仿
6.1.4 故障類型
6.1.5 Hadoop節點故障
6.2 實踐環節：殺死DataNode進程
6.3 實踐環節：復製因子的作用
6.4 實踐環節：故意造成數據塊丟失
6.5 實踐環節：殺死TaskTracker進程
6.6 實踐環節：殺死JobTracker
6.7 實踐環節：殺死NameNode進程
6.8 實踐環節：引發任務故障
6.9 數據原因造成的任務故障
6.10 實踐環節：使用skip模式處理異常數據
6.11 小結

第7章 係統運行與維護
7.1 關於EMR的說明
7.2 Hadoop配置屬性
7.3 實踐環節：瀏覽默認屬性
7.3.1 附加的屬性元素
7.3.2 默認存儲位置
7.3.3 設置Hadoop屬性的幾種方式
7.4 集群設置
7.4.1 為集群配備多少颱主機
7.4.2 特殊節點的需求
7.4.3 不同類型的存儲係統
7.4.4 Hadoop的網絡配置
7.5 實踐環節：查看默認的機櫃配置
7.6 實踐環節：報告每颱主機所在機櫃
7.7 集群訪問控製
7.8 實踐環節：展示Hadoop的默認安全機製
7.9 管理NameNode
7.10 實踐環節：為fsimage文件新增一個存儲路徑
7.11 實踐環節：遷移到新的NameNode主機
7.12 管理HDFS
7.12.1 數據寫入位置
7.12.2 使用平衡器
7.13 MapReduce管理
7.13.1 通過命令行管理作業
7.13.2 作業優先級和作業調度
7.14 實踐環節：修改作業優先級並結束作業運行
7.15 擴展集群規模
7.15.1 提升本地Hadoop集群的計算能力
7.15.2 提升EMR作業流的計算能力
7.16 小結

第8章 Hive：數據的關係視圖
8.1 Hive概述
8.1.1 為什麼使用Hive
8.1.2 感謝Facebook
8.2 設置Hive
8.2.1 準備工作
8.2.2 下載Hive
8.3 實踐環節：安裝Hive
8.4 使用Hive
8.5 實踐環節：創建UFO數據錶
8.6 實踐環節：在錶中插入數據
8.7 實踐環節：驗證錶
8.8 實踐環節：用正確的列分隔符重定義錶
8.9 實踐環節：基於現有文件創建錶
8.10 實踐環節：執行聯結操作
8.11 實踐環節：使用視圖
8.12 實踐環節：導齣查詢結果
8.13 實踐環節：製作UFO目擊事件分區錶
8.13.1 分桶、歸並和排序
8.13.2 用戶自定義函數
8.14 實踐環節：新增用戶自定義函數
8.14.1 是否進行預處理
8.14.2 Hive和Pig的對比
8.14.3 未提到的內容
8.15 基於Amazon Web Services的Hive
8.16 實踐環節：在EMR上分析UFO數據
8.16.1 在開發過程中使用交互式作業流
8.16.2 與其他AWS産品的集成
8.17 小結

第9章 與關係數據庫協同工作
9.1 常見數據路徑
9.1.1 Hadoop用於存儲檔案
9.1.2 使用Hadoop進行數據預處理
9.1.3 使用Hadoop作為數據輸入工具
9.1.4 數據循環
9.2 配置MySQL
9.3 實踐環節：安裝並設置MySQL
9.4 實踐環節：配置MySQL允許遠程連接
9.5 實踐環節：建立員工數據庫
9.6 把數據導入Hadoop
9.6.1 使用MySQL工具手工導入
9.6.2 在mapper中訪問數據庫
9.6.3 更好的方法：使用Sqoop
9.7 實踐環節：下載並配置Sqoop
9.8 實踐環節：把MySQL的數據導入HDFS
9.9 實踐環節：把MySQL數據導齣到Hive
9.10 實踐環節：有選擇性的導入數據
9.11 實踐環節：使用數據類型映射
9.12 實踐環節：通過原始查詢導入數據
9.13 從Hadoop導齣數據
9.13.1 在reducer中把數據寫入關係數據庫
9.13.2 利用reducer輸齣SQL數據文件
9.13.3 仍是最好的方法
9.14 實踐環節：把Hadoop數據導入MySQL
9.15 實踐環節：把Hive數據導入MySQL
9.16 實踐環節：改進mapper並重新運行數據導齣命令
9.17 在AWS上使用Sqoop
9.18 小結

第10章 使用Flume收集數據
10.1 關於AWS的說明
10.2 無處不在的數據
10.2.1 數據類彆
10.2.2 把網絡流量導入Hadoop
10.3 實踐環節：把網絡服務器數據導入Hadoop
10.3.1 把文件導入Hadoop
10.3.2 潛在的問題
10.4 Apache Flume簡介
10.5 實踐環節：安裝並配置Flume
10.6 實踐環節：把網絡流量存入日誌文件
10.7 實踐環節：把日誌輸齣到控製颱
10.8 實踐環節：把命令的執行結果寫入平麵文件
10.9 實踐環節：把遠程文件數據寫入本地平麵文件
10.9.1 信源、信宿和信道
10.9.2 Flume配置文件
10.9.3 一切都以事件為核心
10.10 實踐環節：把網絡數據寫入HDFS
10.11 實踐環節：加入時間戳
10.12 實踐環節：多層Flume網絡
10.13 實踐環節：把事件寫入多個信宿
10.13.1 選擇器的類型
10.13.2 信宿故障處理
10.13.3 使用簡單元件搭建復雜係統
10.14 更高的視角
10.14.1 數據的生命周期
10.14.2 集結數據
10.14.3 調度
10.15 小結

第11章 展望未來
11.1 全書迴顧
11.2 即將到來的Hadoop變革
11.3 其他版本的Hadoop軟件包
11.4 其他Apache項目
11.4.1 HBase
11.4.2 Oozie
11.4.3 Whir
11.4.4 Mahout
11.4.5 MRUnit
11.5 其他程序設計模式
11.5.1 Pig
11.5.2 Cascading
11.6 AWS資源
11.6.1 在EMR上使用HBase
11.6.2 SimpleDB
11.6.3 DynamoDB
11.7 獲取信息的渠道
11.7.1 源代碼
11.7.2 郵件列錶和論壇
11.7.3 LinkedIn群組
11.7.4 Hadoop用戶群
11.7.5 會議
11.8 小結
隨堂測驗答案

前言/序言

　　本書目的在於幫助讀者理解Hadoop，並用它解決大數據問題。能使用Hadoop這樣的數據處理技術進行工作是令人激動的。對大規模數據集進行復雜分析的能力，曾一度被大公司和政府機構所壟斷，而現在通過免費的OSS（open source software，開源軟件）即可獲得這種能力。
　　該領域看上去有些復雜，並且變化節奏很快，所以理解這方麵的基本知識讓人望而生畏。這就是本書誕生的意義所在，它幫助讀者瞭解什麼是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop從數據中提取有價值的信息。
　　除瞭解釋Hadoop的核心機製，本書也會用幾章內容來學習其他相關技術，這些技術要麼用到瞭Hadoop，要麼需要與Hadoop配套使用。我們的目標是，讓讀者不僅理解Hadoop是什麼，還要理解如何在更寬泛的技術設施中使用Hadoop。
　　本書中提到的另一種技術是雲計算的應用，尤其是AWS（Amazon Web Services，亞馬遜網絡服務）産品。本書中，我們將展示如何使用這些服務來承載Hadoop工作負載。這就意味著，讀者無需購買任何物理硬件，就能處理大規模數據。
　　本書內容
　　本書包括3個主要部分：第1~5章講述瞭Hadoop的核心機製及Hadoop的工作模式；第6~7章涵蓋瞭Hadoop更多可操作的內容；第8~11章介紹瞭Hadoop與其他産品和技術的組閤使用。每章內容具體如下。
　　第1章“緒論”。簡要介紹瞭産生Hadoop和雲計算的背景。如今看來，這些技術是如此重要。
　　第2章“安裝並運行Hadoop”。指導讀者完成本地Hadoop集群的安裝，並運行一些示例作業。為瞭進行對比，在托管於亞馬遜服務的Hadoop上執行同樣的任務。
　　第3章“理解MapReduce”。深入研究Hadoop運行原理，揭示瞭MapReduce作業的執行方式，並展示瞭如何使用Java API編寫MapReduce應用程序。
　　第4章“開發MapReduce程序”。通過對一個中等規模數據集案例的學習研究，演示如何著手處理和分析新數據源。
　　第5章“高級MapReduce技術”。介紹一些更復雜的應用MapRedece解決問題的方法，Hadoop似乎並不直接適用於這些問題。
　　第6章“故障處理”。詳細檢查Hadoop備受贊譽的高可用性和容錯能力，通過強製結束進程和故意使用錯誤數據等方式故意製造破壞，以檢驗Hadoop在上述情況下的錶現。
　　第7章“係統運行與維護”。從更具操作性的角度講解Hadoop，這對於Hadoop集群的管理人員非常有用。本章在介紹一些最佳做法的同時，也描述瞭如何預防最糟糕的操作性災難，因此係統管理員可以高枕無憂瞭。
　　第8章“Hive：數據的關係視圖”。介紹Apache Hive，它允許使用類似SQL的語法對Hadoop數據進行查詢。
　　第9章“與關係數據庫協同工作”。探討Hadoop如何與現有數據庫融閤，特彆是如何將數據從一個數據庫移到另一個數據庫。
　　第10章“使用Flume收集數據”。介紹如何使用Apache Flume從多個數據源收集數據，並傳送至Hadoop這樣的目的地。
　　第11章“展望未來”。以更廣泛的Hadoop生態係統概述結束全書，重點突齣其他産品和技術的潛在價值。此外，還提供瞭一些如何參與Hadoop社區並獲得幫助的方法。
　　準備工作
　　本書每章內容分彆介紹該章用到的Hadoop相關軟件包。但是，無論哪章內容都要用到運行Hadoop集群的硬件設施。
　　在最簡單的情況下，一颱基於Linux的主機可作為運行幾乎全書所有示例的平颱。任何可運行Linux命令行的先進操作係統都可滿足需求，文中假設讀者使用的是Ubuntu的最新發布版。
　　後麵幾章中的一些例子確實需要在多颱機器上運行，所以讀者需要擁有至少4颱主機的訪問權限。虛擬機也是可以的。雖然對於産品來講，它們並非理想選擇，但完全能夠滿足學習和研究的需要。
　　本書中，我們還將研究AWS，讀者可以在EC2實例上運行所有示例。本書中，我們將更多地著眼於AWS針對Hadoop的具體用途。 任何人都可以使用AWS服務，但需要一張信用卡進行注冊！
　　目標讀者
　　我們認為，本書讀者想要學習更多關於Hadoop的實踐知識。本書的主要受眾是，有軟件開發經驗卻沒有接觸過Hadoop或類似大數據技術的人員。
　　對於那些想知道如何編寫MapReduce應用的開發者，假設他們能輕鬆地編寫Java程序並熟悉Unix命令行接口。本書還包含幾個Ruby程序示例，但這些通常隻是說明語言的獨立性，並不要求讀者成為一位Ruby專傢。
　　對於架構師和係統管理員而言，本書也具有重大價值。它解釋瞭Hadoop的工作原理，Hadoop在更廣闊的係統架構中所處的位置，以及如何管理Hadoop集群。這類受眾對一些復雜技術可能缺乏直接興趣，如第4章和第5章。
　　約定
　　本書中，有幾個經常齣現的標題。
　　為瞭明確說明如何完成一個程序或任務，本書使用下麵的格式詳細描述操作步驟。
　　實踐環節：標題
　　(1) 操作1
　　(2) 操作2
　　(3) 操作3
　　通常，需要一些額外的解釋幫助讀者理解這些指令，因此緊隨其後的是下麵的原理分析。
　　原理分析
　　這部分內容對任務運行原理或剛完成的指令進行解釋說明。
　　本書還包含一些其他的學習輔助標記，包括：
　　隨堂測驗：標題
　　這是一些簡短的多選題，目的在於幫助讀者測試對相關內容的理解是否正確。
　　一展身手：標題
　　這部分內容設置一些實際問題，並為讀者提供一些驗證所學內容的方法。
　　本書使用多種文字風格來區分不同種類的信息。下麵是一些例子還有對其意義的解釋。
　　代碼塊設置如下：你也許注意到，我們使用Unix命令rm而不是DOS del命令移除Drush目錄。
　　# * Fine Tuning
　　#
　　key_buffer = 16M
　　key_buffer_size = 32M
　　max_allowed_packet = 16M
　　thread_stack = 512K
　　thread_cache_size = 8
　　max_connections = 300
　　如果代碼塊的特定部分需要特彆關注，相應行或內容會加粗顯示。
　　# * Fine Tuning
　　#
　　key_buffer = 16M
　　key_buffer_size = 32M
　　max_allowed_packet = 16M
　　thread_stack = 512K
　　thread_cache_size = 8
　　max_connections = 300
　　命令行的輸入或輸齣會以如下形式顯示。
　　cd /ProgramData/Propeople
　　rm -r Drush
　　git clone --branch master http://git.drupal.org/project/drush.git
　　新詞或者重要的詞會以黑體字顯示。以菜單或對話框為例，讀者在屏幕上看到的內容如下所示“在Select Destination Location（選擇目的地址）頁麵，點擊Next（下一步）按鈕接受默認輸齣地址。”
　　警告或重要提示會齣現在這樣的方框裏。
　　小竅門和技巧會以這樣的形式齣現。

技術浪潮中的基石：大數據時代的核心驅動力 在信息爆炸的今天，數據已成為最寶貴的資源，而駕馭這股洪流、從中挖掘價值的能力，則成為瞭個人和企業在時代浪潮中脫穎而齣的關鍵。大數據技術，正是這場技術革命的核心引擎，而Hadoop，作為大數據處理領域的領軍者，更是成為瞭搭建這一切的基石。本書並非簡單地羅列Hadoop的API或命令，而是旨在深入淺齣地剖析Hadoop的底層原理、核心架構以及其在實際應用中的落地策略，為讀者構建一個紮實而全麵的Hadoop知識體係。 理解分布式計算的邏輯：打破單機壁壘 在深入Hadoop之前，我們首先需要理解為何需要分布式計算。傳統的單機計算在處理海量數據時，會麵臨存儲容量、計算能力和I/O瓶頸等多重限製。分布式計算的理念，正是通過將數據分散存儲在多颱計算節點上，並協同進行計算，從而突破瞭單機的物理界限，實現瞭近乎無限的擴展性。本書將從分布式計算的基本概念齣發，逐步引入Hadoop的核心理念——“數據本地化”和“容錯性”，解釋為何Hadoop能夠以一種經濟高效且可靠的方式處理TB乃至PB級彆的數據。我們將探討計算任務如何被分解，如何在不同的節點上並行執行，以及如何處理節點故障，確保數據的安全性和計算的連續性。 Hadoop的核心組件：HDFS與MapReduce的深度解析 Hadoop的基石是其兩大核心組件：Hadoop分布式文件係統（HDFS）和MapReduce計算框架。 HDFS：海量數據的可靠存儲 HDFS並非一個簡單的文件係統，它是一種為高吞吐量數據訪問而設計的分布式文件係統，特彆適閤存儲超大規模文件。本書將詳細解析HDFS的架構，包括NameNode（名稱節點）和DataNode（數據節點）的角色與職責。我們將深入探討NameNode如何管理文件係統的元數據（如文件名、目錄結構、文件塊位置等），以及DataNode如何實際存儲數據塊。我們會重點講解HDFS的數據塊（block）概念，為什麼文件會被分割成多個塊，以及這些塊如何被復製（replication）以保證數據的容錯性。讀者將瞭解到，當一個DataNode發生故障時，HDFS如何通過副本機製自動恢復丟失的數據塊，從而實現係統的高可用性。此外，我們還將討論HDFS的讀寫流程，理解客戶端如何與NameNode和DataNode進行交互，以及數據塊在網絡傳輸過程中的細節。 MapReduce：大規模數據處理的範式 MapReduce是Hadoop用於並行處理大規模數據集的編程模型和計算框架。本書將帶領讀者深入理解MapReduce的兩個核心階段：Map（映射）和Reduce（規約）。我們將詳細解釋Map階段的任務，即如何將原始數據轉化為一係列鍵值對（key-value pairs）。然後，我們會深入到Shuffle（洗牌）和Sort（排序）過程，這是MapReduce框架的核心，它負責將Mapper的輸齣按照鍵進行分組和排序，為Reducer準備輸入。最後，我們將解析Reduce階段的任務，即如何對分組後的鍵值對進行聚閤、計算或轉換，生成最終的輸齣。本書將不僅僅局限於理論層麵，還會通過生動的代碼示例（盡管不直接在簡介中展示代碼，但會描述其概念），展示如何使用MapReduce API編寫簡單的作業，並深入探討一些高級的MapReduce概念，如Combiner（組閤器）、Partitioner（分區器）以及如何優化MapReduce作業以提升性能。 Hadoop生態係統：不止於HDFS和MapReduce 隨著大數據需求的日益增長，Hadoop已經發展成為一個龐大而活躍的生態係統，包含瞭眾多用於數據處理、管理、分析和可視化的工具。本書將為您介紹Hadoop生態係統中至關重要的其他組件，幫助您構建一個完整的端到端大數據解決方案： YARN：資源管理的革命 Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x 引入的關鍵組件，它將Hadoop的資源管理和作業調度能力從MapReduce框架中分離齣來，使得Hadoop能夠支持各種不同的大數據處理框架，而不僅僅局限於MapReduce。我們將深入解析YARN的架構，包括ResourceManager（資源管理器）和NodeManager（節點管理器）的作用，以及ApplicationMaster（應用程序主控）在管理分布式應用程序中的角色。YARN的齣現極大地提升瞭Hadoop的靈活性和資源利用率，本書將幫助您理解YARN如何統一管理集群資源，並為不同類型的應用程序提供公平且高效的服務。 數據采集與管理：Flume, Sqoop, Hive 在大數據處理之前，高效地采集和組織數據至關重要。 Apache Flume：作為一種分布式、可靠且可擴展的服務，Flume專注於將大量日誌數據從各種不同的數據源收集、聚閤和移動到Hadoop集群中。我們將探討Flume的事件（event）模型、Channel（通道）和Sink（漏鬥）的概念，以及如何配置Flume來滿足不同的數據采集需求。 Apache Sqoop：對於那些存儲在關係型數據庫（如MySQL, Oracle）中的結構化數據，Sqoop扮演著關鍵角色。它允許你在Hadoop與關係型數據庫之間進行數據導入和導齣。本書將介紹Sqoop的工作原理，以及如何使用Sqoop命令將數據庫中的數據高效地導入HDFS，或將HDFS中的結果導齣迴數據庫。 Apache Hive：Hive提供瞭一種類SQL的查詢語言（HiveQL），用於在Hadoop上查詢和分析大規模數據集。它將結構化的數據映射到HDFS中的錶，使得習慣SQL的用戶能夠輕鬆地對Hadoop中的數據進行查詢，而無需編寫復雜的MapReduce程序。我們將深入講解Hive的數據倉庫概念，錶（table）、分區（partition）和桶（bucket）的結構，以及HiveQL的執行過程，它如何將HiveQL語句翻譯成MapReduce作業（或Spark作業）。 數據處理與分析：Spark, Pig 雖然MapReduce是Hadoop的經典計算框架，但其迭代計算的性能瓶頸也催生瞭更高效的計算引擎。 Apache Spark：作為新一代的大數據處理引擎，Spark以其內存計算的能力，在速度上遠超MapReduce。本書將介紹Spark的核心概念，如RDD（Resilient Distributed Dataset）、DataFrame和Dataset，以及Spark的DAG（Directed Acyclic Graph）調度器。我們將探討Spark如何通過迭代式計算和緩存來大幅提升數據處理的效率，並概述Spark在批處理、流處理、機器學習和圖計算等領域的廣泛應用。 Apache Pig：Pig提供瞭一種高級的數據流語言（Pig Latin），用於編寫復雜的數據分析腳本。它比MapReduce更具錶達力，能夠簡化數據處理流程。本書將介紹Pig Latin的基本語法，以及Pig如何將Pig Latin腳本翻譯成MapReduce（或Spark）作業。 數據倉庫與交互式查詢：HBase, Impala, Presto 對於需要快速查詢和實時訪問數據的場景，Hadoop生態係統提供瞭強大的解決方案。 Apache HBase：HBase是一個分布式的、麵嚮列的NoSQL數據庫，運行在HDFS之上。它提供瞭對HDFS中數據的隨機、實時讀寫訪問能力。本書將深入講解HBase的數據模型，包括行鍵（row key）、列族（column family）和列（column），以及HBase的協處理器（coprocessor）和區域分割（region split）等概念，使其能夠處理海量數據的實時查詢需求。 Apache Impala & Presto：Impala和Presto是兩個開源的分布式SQL查詢引擎，它們能夠直接在HDFS、HBase等存儲係統上進行快速的交互式SQL查詢，而無需將數據導入到專門的數據倉庫中。本書將介紹這兩個引擎的架構和優勢，以及它們如何為大數據提供亞秒級的查詢響應能力。 實際應用與最佳實踐：從理論到落地 本書的重點不僅在於介紹Hadoop的各個組件，更在於指導讀者如何將這些技術應用於實際的業務場景。我們將探討： 大數據架構設計：如何根據業務需求選擇閤適的Hadoop組件，構建一個穩定、高效且可擴展的大數據平颱。 數據治理與安全：在大數據環境中，數據質量、元數據管理、訪問控製和數據安全是至關重要的課題。我們將討論相關的策略和工具。 性能優化技巧：無論是HDFS的調優，MapReduce/Spark作業的優化，還是HBase的配置，性能都是大數據係統成功的關鍵。本書將提供一係列行之有效的優化方法。 問題排查與故障排除：在大規模分布式係統中，問題的齣現難以避免。我們將分享一些常見的Hadoop問題及其解決方案，以及如何利用日誌和監控工具進行問題定位。 未來的發展趨勢：大數據技術日新月異，我們將簡要探討Hadoop及其生態係統未來的發展方嚮，如雲原生Hadoop、Serverless大數據處理等，幫助讀者保持技術的前瞻性。 本書的學習價值 通過係統地學習本書，您將能夠： 深刻理解大數據處理的原理和挑戰：擺脫對大數據技術的零散認知，形成一套完整而深刻的理解。 熟練掌握Hadoop的核心組件：包括HDFS、MapReduce、YARN等，並能根據需求選擇和使用其他生態係統工具。 具備設計和構建大數據解決方案的能力：能夠將所學知識應用於實際業務場景，解決復雜的數據問題。 成為大數據領域的專業人纔：在快速發展的大數據技術領域，擁有紮實的基礎和實踐經驗將使您具備強大的競爭力。 本書是您開啓大數據之旅的理想起點，也是您深入Hadoop技術體係的堅實階梯。無論您是初學者，還是希望深化Hadoop知識的開發者、運維工程師、數據分析師，都能從中受益匪淺。讓我們一起，在技術浪潮中，駕馭數據的力量！

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop基礎教程》真是讓我眼前一亮，尤其是對於像我這樣剛踏入大數據領域的新手來說，簡直是及時雨。我之前嘗試過一些零散的在綫課程和博客文章，但總感覺碎片化嚴重，缺乏係統性，很容易陷入“知其然不知其所以然”的睏境。這本書恰恰彌補瞭這一塊的空白。它從最基礎的概念講起，循序漸進，絲毫不讓人感到畏懼。比如，它對HDFS的分布式存儲原理、MapReduce的核心思想進行瞭非常清晰且形象的講解，配閤大量的代碼示例，讓我能親手去實踐，而不是僅僅停留在理論層麵。最讓我印象深刻的是，作者並沒有一股腦地拋齣復雜的API，而是先從宏觀層麵勾勒齣Hadoop的整體架構，再逐步深入到各個組件的細節。這種“由大到小”的學習路徑，大大降低瞭學習門檻，也讓我能夠更快地建立起對Hadoop的整體認知。而且，書中很多地方都強調瞭“為什麼”要這樣做，而不是僅僅告訴“怎麼做”，這對於理解Hadoop的設計哲學至關重要，讓我覺得自己在學習的不僅僅是工具，更是背後的思想。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種完全沒有接觸過大數據技術背景的讀者來說，這本書簡直是打開瞭新世界的大門。《Hadoop基礎教程》最大的優點在於它的“友善度”。它避免使用大量晦澀的技術術語，或者在使用時都附帶瞭清晰的解釋。從最基礎的“什麼是大數據”、“為什麼需要Hadoop”開始，一步步引導我進入Hadoop的世界。讓我能夠理解Hadoop的整體架構，以及它在處理大規模數據時所扮演的關鍵角色。書中對於HDFS的講解，非常清晰地闡述瞭其分布式存儲的原理，以及如何保證數據的可靠性和可用性。對於MapReduce的介紹，也循序漸進，從簡單的單機運行到分布式集群部署，讓我能夠逐步建立起對分布式計算的感知。而且，書中還包含瞭一些案例分析，讓我能夠看到Hadoop在實際業務場景中是如何發揮作用的。這不僅讓我理解瞭技術，也讓我看到瞭技術背後的價值，極大地激發瞭我繼續深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗齣乎意料的好，完全打破瞭我對技術類書籍“枯燥”、“晦澀”的刻闆印象。作者在講解過程中，善於運用類比和場景化的例子，將一些抽象的概念變得生動有趣。例如，在介紹MapReduce的Shuffle過程時，作者將其比作一次大型的“分揀與閤並”流程，讓人一下子就抓住瞭核心。而且，書中的圖示也非常到位，清晰地展示瞭Hadoop集群的各個組件之間的交互關係，大大增強瞭理解的直觀性。我尤其喜歡的是，作者在講解某個技術點時，不僅僅停留在“是什麼”，還會深入探討“為什麼這樣設計”，以及在實際應用中可能遇到的問題和解決方案。這使得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師在循循善誘。我發現，很多時候我遇到的睏惑，在下一頁或者稍後的章節中，作者就已經提前預料到瞭，並且給齣瞭詳細的解答。這種“貼心”的設計，讓我在學習過程中少走瞭不少彎路，也讓我對Hadoop産生瞭濃厚的興趣，甚至開始主動去探索Hadoop生態圈的其他組件。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對《Hadoop基礎教程》並沒有抱太高的期望，技術書籍的質量參差不齊，很多都隻是對官方文檔的簡單復述，或者過於理論化，脫離實際。但這本書給瞭我一個非常積極的反饋。它在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個很好的平衡點。它深入淺齣地剖析瞭Hadoop的核心原理，讓我理解瞭分布式計算的精髓，但同時又非常注重動手實踐，提供瞭大量可操作的代碼和配置指導。我印象最深的是，作者在講解MapReduce的編程模型時，用瞭一個非常巧妙的例子，將一個現實世界中的數據處理問題，一步步地分解成Map和Reduce兩個階段，清晰地展示瞭編程邏輯。這種“化繁為簡”的處理方式，讓復雜的編程任務變得易於理解和掌握。而且，書中還涉及瞭一些Hadoop生態圈中常用的工具，比如Hive和HDFS命令行工具的使用，這讓我能夠更全麵地瞭解Hadoop的周邊生態，為我後續的學習和應用打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在實際工作中需要處理海量數據的開發者，我一直在尋找一本能夠快速上手並解決實際問題的Hadoop教材。《Hadoop基礎教程》無疑給瞭我一個驚喜。這本書的實踐性非常強，幾乎每一章都配有可以直接運行的代碼示例，並且這些示例都緊密結閤瞭實際應用場景。我可以直接復製粘貼運行，然後通過觀察輸齣結果來驗證自己的理解，這種“即學即用”的學習方式，極大地提高瞭我的學習效率。更重要的是，書中不僅講解瞭如何使用Hadoop，還觸及瞭性能調優的一些基礎技巧，以及在實際部署中需要注意的事項。這對於即將把Hadoop應用到生産環境中的我來說，是極其寶貴的經驗。作者在講解過程中，並沒有迴避一些可能齣現的錯誤和挑戰，而是以一種開放的態度，提供瞭一些調試和排查問題的思路。這讓我覺得，這本書更加接地氣，也更能幫助我應對真實世界中的復雜情況，而不是僅僅停留在“Hello World”的階段。

評分☆☆☆☆☆

很不錯，是正版書！性價比很高！很不錯，是正版書！性價比很高！很不錯，是正版書！性價比很高！

評分☆☆☆☆☆

差評，紙質好差

評分☆☆☆☆☆

讀書能陶冶人的情操，給人知識和智慧。所以，我們應該多讀書，為我們以後的人生道路打下好的、紮實的基礎！讀書養性，讀書可以陶冶自己的性情，使自己溫文爾雅，具有書捲氣；讀書破萬捲，下筆如有神，多讀書可以提高寫作能力，寫文章就纔思敏捷；舊書不厭百迴讀，熟讀深思子自知，讀書可以提高理解能力，隻要熟讀深思，你就可以知道其中的道理瞭；讀書可以使自己的知識得到積纍，君子學以聚之。

評分☆☆☆☆☆

史前時代的教程瞭，沒有yarn

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，比較實用，平時可以作為查閱書籍之用，價格一般，不是很便宜，送貨速度倒是很快

評分☆☆☆☆☆

不錯……………………

評分☆☆☆☆☆

很好的書，就是有點貴！！！

評分☆☆☆☆☆

neirongbucuo 內容不錯

評分☆☆☆☆☆

還可以還可以還可以還可以