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毛德操 编

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据处理
• 分布式系统
• 源代码分析
• MapReduce
• HDFS
• Java
• 云计算
• 大数据技术

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出版社： 浙江大学

ISBN：9787308166690

商品编码：12152789725

开本：16

出版时间：2017-03-01

基本信息

• 商品名称：大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)
• 作者：毛德操
• 定价：128
• 出版社：浙江大学
• ISBN号：9787308166690

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2017-03-01
• 印刷时间：2017-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：771
• 字数：1223千字

内容提要

Hadoop是目前采用*广、*重要的一种开源的大 数据处理平台，读懂Hadoop的源代码，深入理解其各 种机理，对于掌握大数据处理的技术有着显而易见的 重要性。毛德操著的《大数据处理系统(Hadoop源代 码情景分析)》从大数据处理的原理开始，讲到 Hadoop的由来，进而讲述对于代码的研究方法，然后 以Hadoop作为样本，较为详尽地逐一分析大数据处理 平台各核心组成部分的代码，并从宏观上讲述这些部 分的联系和作用。本书沿用作者独特而广受欢迎的情 景分析方法和风格，深入浅出直白易懂，可以作为大 数据系统**课程的教材，也可用作计算机软件专业 和其他相关专业大学本科高年级学生和研究生深入学 习大数据系统的参考书。同时，还可以作为各行业从 事软件开发和数据挖掘的工程师、研究人员以及其他 对大数据处理技术感兴趣者的自学教材。
    

目录

**章 大数据与Hadoop
1.1 什么是大数据
1.2 大数据的用途
1.3 并行计算
1.4 数据流
1.5 函数式程序设计与Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大数据处理平台
1.8 Hadoop的由来和发展
1.9 Hadoop的MapReduce计算框架
1.10 Hadoop的分布式容错文件系统HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 面向对象的程序设计
2.4 怎样阅读分析Hadoop的代码
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop系统的结构
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 状态机
3.5 资源管理器ResourceManager
3.6 资源调度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC机制
4.1 RPC与RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection机制
4.4 RM节点上的RPC服务
4.5 RPC客户端的创建
第5章 Hadoop作业的提交
5.1 从“地方”到“中央”
5.2 示例一：采用老API的ValueAggregatorJob
5.3 示例二：采用新API的WordCount
5.4 示例三：采用ToolRunner的QuasiMonteCarlo
5.5 从Job.submit()开始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作业的调度与指派
6.1 作业的受理
6.2 NM节点的心跳和容器周转
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager与任务投运
7.1 AMLauncher与任务投运
7.2 MRAppMaster或AM的创建
7.3 资源本地化
7.4 容器的投运
第8章 MRAppMaster与作业投运
8.1 MRAppMaster
8.2 App资源与容器
8.3 容器的跨节点投送和启动
8.4 目标节点上的容器投运
8.5 Uber模式下的本地容器分配与投运
8.6 任务的启动
8.7 MapTask的运行
8.8 ReduceTask的投运
第9章 YARN子系统的计算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client与ApplicationMaster
**0章 MapReduce框架中的数据流
10.1 数据流和工作流
10.2 Mapper的输入
10.3 Mapper的输出缓冲区MapOutputBuffer
10.4 作为Collector的MapOutputBuffer
10.5 环形缓冲区kvbuffer
10.6 对MapoutputBuffer的输出
10.7 Sort和Spill
10.8 Map计算的终结与Spill文件的合并
10.9 Reduce阶段
10.10 Merge
10.11 Reduce阶段的输入和输出
**1章 Hadoop的文件系统HDFS
11.1 文件的分布与容错
11.2 目录节点NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件系统目录FSDirectory
11.5 文件系统映像FsImage
11.6 文件系统*改记录FSEditLog
11.7 FSEditLog与Journal
11.8 EditLog记录的重演
11.9 版本升级与故障恢复
**2章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 数据块的存储
12.3 RamDisk复份的持久化存储
12.4 目录扫描线程DirectoryScanner
12.5 数据块扫描线程DataBlockScanner
**3章 DataNode与NameNode的互动
13.1 DataNode与NameNode的互动
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
**4章 DataNode间的互动
14.1 数据块的接收和存储
14.2 命令DNA_TRANSFER的执行
**5章 HDFS的文件访问
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打开文件流程
15.4 HDFS的读文件流程
15.5 HDFS的创建文件流程
15.6 文件租约
15.7 HDFS的写文件流程
15.8 实例
**6章 Hadoop的容错机制
16.1 容错与高可用
16.2 HDFS的HA机制
16.3 NameNode的倒换
16.4 Zookeeper与自动倒换
16.5 YARN的HA机制
**7章 Hadoop的安全机制
17.1 大数据集群的安全问题
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的来源和流转
17.4 Token的使用
**8章 Hadoop的人机界面
18.1 Hadoop的命令行界面
18.2 Hadoop的Web界面
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 对网页的访问
**9章 Hadoop的部署和启动
19.1 Hadoop的运维脚本
19.2 Hadoop的部署与启动
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平台的关闭
第20章 Spark的优化与改进
20.1 Spark与Hadoop
20.2 RDD与Stage——概念与思路
20.3 RDD的存储和引用
20.4 DStream
20.5 拓扑的灵活性和多样性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 几个重要的类及其作用
参考资料

《大数据处理系统（Hadoop源代码情景分析）》是一本深入剖析Hadoop核心组件原理与实践的技术著作。本书旨在为广大开发者、架构师以及对大数据技术充满兴趣的研究者提供一份详尽的Hadoop源码解读指南，帮助读者从根本上理解Hadoop的运行机制，从而更有效地利用其强大的数据处理能力。 核心理念与内容框架 本书摒弃了泛泛而谈的技术概览，而是将重点放在Hadoop项目的核心源代码上，通过“情景分析”这一独特的视角，将抽象的技术概念与具体的代码实现紧密结合。我们认为，真正理解一个系统，离不开对其内部工作原理的细致探究。因此，本书将带领读者一步步走进Hadoop的源代码世界，揭示其背后精巧的设计思想和高效的实现策略。 本书的内容框架围绕Hadoop生态系统的核心组件展开，主要包括： 1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：作为Hadoop的基石，HDFS提供了高吞吐量、容错能力强的大规模数据存储能力。本书将详细解析HDFS的架构设计，包括NameNode（名称节点）与DataNode（数据节点）的协同工作机制。 NameNode详解：我们将深入研究NameNode的内存数据结构，如FsImage、EditLog，以及它们如何保证文件系统的元数据一致性和可用性。读者将了解到NameNode如何响应客户端的读写请求，如何管理块（Block）的分配与复制，以及在NameNode故障恢复过程中的具体操作。 DataNode详解：本书将重点分析DataNode的职责，包括块的存储、读写操作的执行、心跳（Heartbeat）的发送以及数据块的复制和删除。我们将详细阐述DataNode如何与NameNode进行通信，以及它们之间如何协同工作来完成数据的可靠存储。 块（Block）管理与复制策略：HDFS的容错能力很大程度上依赖于数据块的复制。本书将深入分析HDFS的复制因子（Replication Factor）设置、块的创建、复制以及删除的整个生命周期。我们将剖析HDFS如何选择最佳的DataNode进行数据块的存储和复制，以实现负载均衡和故障容错。 读写流程剖析：本书将通过详细的代码分析，模拟客户端进行文件读取和写入的完整流程。读者将清晰地看到，在一次读写操作背后，NameNode和DataNode是如何分工合作，数据是如何被分割、存储、传输和校验的。 HDFS的高可用性（HA）：在生产环境中，HDFS的单点故障是一个严峻的挑战。本书将深入探讨HDFS的Active/Standby NameNode机制，包括Zookeeper的引入、EditLog的共享以及NameNode的状态切换过程，帮助读者理解如何构建高可用的HDFS集群。 2. MapReduce编程模型与YARN资源管理：MapReduce是Hadoop的核心计算框架，它将大规模数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则负责管理集群的计算资源，调度和执行MapReduce作业。 MapReduce核心组件：我们将详细解析MapReduce作业的生命周期，包括JobTracker（在早期版本中）、TaskTracker（在早期版本中）、Map任务、Reduce任务的启动、执行与监控。本书将通过分析源代码，揭示Task（任务）的创建、数据的序列化与反序列化、Shuffle（洗牌）过程以及中间结果的处理。 Shuffle过程深度解析：Shuffle是MapReduce中至关重要的环节，它负责将Map阶段的输出有序地传输给Reduce阶段。本书将通过源码分析，详细阐述Shuffle过程中的数据分区（Partitioning）、排序（Sorting）、合并（Merging）等关键步骤，以及如何通过各种优化手段（如Combiner、Compression）来提升Shuffle的效率。 YARN架构与组件：YARN将原先MapReduce中的JobTracker和TaskTracker的功能进行了分离，引入了ResourceManager（资源管理器）、NodeManager（节点管理器）、ApplicationMaster（应用主控）等组件。本书将深入解析YARN的资源调度模型，包括队列管理、容量调度、公平调度等策略。 ApplicationMaster的作用：我们将详细分析ApplicationMaster在YARN中扮演的角色，它负责与ResourceManager协商资源，并启动和管理MapReduce任务的执行。通过代码示例，读者将了解ApplicationMaster如何申请Container（容器），如何监控Task的执行状态，以及如何处理Task失败。 YARN与MapReduce的集成：本书将着重分析MapReduce作业在YARN集群上的运行流程，包括作业的提交、 ResourceManager的资源分配、ApplicationMaster的启动、Task的执行以及作业的完成。 3. Hadoop生态系统的其他重要组件（选讲）：为了更全面地展示Hadoop在大数据处理领域的应用，本书还将对一些关键的生态系统组件进行介绍和源码层面的探讨，例如： Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL接口，屏蔽底层MapReduce的复杂性。我们将探讨Hive的SQL解析、查询优化以及其与Hadoop的集成方式。 HBase：面向列的分布式NoSQL数据库，构建在HDFS之上，提供高吞吐量的实时读写访问。我们将简要分析HBase的Master、RegionServer架构以及其读写流程。 ZooKeeper：分布式协调服务，在Hadoop HA、Leader Election等方面发挥重要作用。本书将探讨ZooKeeper的基本原理及其在Hadoop中的应用场景。 独特的“情景分析”方法 本书最大的特色在于其“情景分析”的方法论。我们并非简单地罗列API或讲解概念，而是模拟真实的应用场景，将Hadoop的各项功能置于具体的业务需求或技术挑战之下进行剖析。例如，在讲解HDFS的元数据管理时，我们会模拟一个大规模文件上传的场景，分析NameNode在处理大量文件创建请求时是如何工作的；在讲解MapReduce的性能优化时，我们会模拟一个复杂的数据聚合任务，探讨各种参数配置和代码写法对性能的影响。 通过这种情景驱动的方式，读者能够： 理解“为什么”：不仅仅知道Hadoop“怎么做”，更能理解Hadoop“为什么这么做”，洞察其设计背后的权衡与考量。 掌握“如何做”：通过具体的代码分析，学习如何正确地使用Hadoop的API，如何编写高效的MapReduce程序，以及如何根据实际场景进行集群配置和调优。 发现“潜在问题”：在分析具体场景时，我们会指出可能出现的性能瓶颈、故障点以及规避方法，帮助读者在实际工作中少走弯路。 目标读者 本书适合以下人群： 大数据开发工程师：希望深入理解Hadoop底层原理，提升开发效率和代码质量。 大数据架构师：需要掌握Hadoop的组件特性，进行更合理、更优化的系统设计。 系统运维工程师：需要理解Hadoop的运行机制，以便进行集群的部署、监控和故障排查。 对大数据技术感兴趣的研究者和学生：希望从源码层面系统学习Hadoop的知识体系。 具备Java基础和一定编程经验的开发者：本书需要读者具备扎实的Java编程基础，并对分布式系统有一定的认识。 阅读本书的收获 阅读本书，您将能够： 深刻理解HDFS的分布式存储原理：从NameNode和DataNode的协同工作到数据块的管理策略，您将对HDFS的可靠性和可扩展性有透彻的认识。 掌握MapReduce的计算模型和YARN的资源管理机制：您将能够清晰地理解数据如何在MapReduce作业中流动，以及YARN如何高效地调度计算资源。 学会分析和解决Hadoop相关的技术问题：通过源码分析，您将能够定位性能瓶颈，排查潜在故障，并找到有效的解决方案。 提升Hadoop应用开发和系统设计的实践能力：您将能够写出更健壮、更高效的Hadoop应用程序，并设计出更具伸缩性和可靠性的大数据处理平台。 为学习和掌握更新的大数据技术打下坚实基础：Hadoop的许多核心概念和设计思想，在Spark、Flink等后续大数据技术中依然有所体现。 本书的目标是成为您深入理解Hadoop世界不可或缺的伙伴。我们相信，通过对Hadoop源代码的深入剖析，您将能够驾驭这个强大的大数据处理框架，并在您的技术道路上更进一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，瞬间就抓住了我的眼球——《大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)》。我是一名对底层技术有着强烈探索欲的读者，一直以来，对于Hadoop这类大规模分布式系统的内部运作原理都充满了好奇。市面上很多书籍往往停留在概念介绍和API使用层面，而这本书则直接将我们带入了源代码的世界，并通过“情景分析”这种生动的方式来呈现。这让我非常期待，作者将如何揭示Hadoop内部的秘密。我尤其想知道，书中会如何通过代码来解释HDFS的元数据管理，NameNode是如何高效地存储和查询文件信息的？MapReduce的执行流程，从Map阶段到Reduce阶段，每个环节的关键代码实现是怎么样的？YARN的资源调度机制， ResourceManager 和 NodeManager 之间的交互细节是否会通过代码来一一剖析？我坚信，通过深入分析源代码，我们能够更深刻地理解Hadoop的设计哲学和工程实践，从而更好地掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对大数据技术有着浓厚的兴趣，尤其是Hadoop作为大数据时代的基石，其内部机制更是我渴望了解的重点。《大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)》这本书，从书名来看，就极具吸引力。它没有选择泛泛而谈，而是直指Hadoop的源代码，并辅以“情景分析”的方式，这让我预感到这是一本能够真正解决我心中疑惑的书。我非常想知道，作者将如何通过分析具体的代码场景，来解释Hadoop的各项核心功能。例如，在处理海量数据时，HDFS 的数据块管理和副本策略是如何通过代码实现的？MapReduce 作业在执行过程中，shuffle 和 sort 阶段的复杂逻辑是如何通过代码来体现的？YARN 又是如何通过调度算法来分配计算资源的？我期待书中能够有详实的代码示例，并且能够解释这些代码背后的设计思想和权衡。这本书的价值，在于它能够帮助我建立起对Hadoop技术栈的深刻理解，而不仅仅是停留在API的使用层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名渴望深入理解大数据技术底层原理的从业者，《大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)》这本书的名字就让我眼前一亮。传统的书籍往往侧重于概念和使用，而这本书选择了一条更具挑战性的道路——直面Hadoop的源代码，并结合“情景分析”来讲解。这正是我所需要的，因为我深知，只有真正理解了底层实现，才能更有效地解决实际问题，并进行优化。我非常期待书中能够详细讲解HDFS的读写流程，从客户端请求到 NameNode 和 DataNode 的协同工作，每一个关键的RPC调用和数据传输细节是否都会通过代码来展现？MapReduce 的 Shuffle 过程，这个被认为是 MapReduce 的核心和难点，作者将如何通过源代码分析来揭示其精妙之处？YARN 的资源管理和任务调度，ResourceManager 和 NodeManager 的交互机制，以及内存和 CPU 的分配策略，是否会以代码为载体，进行深入剖析？这本书的价值在于，它将带领我们穿越Hadoop的“黑盒子”，让我们看到隐藏在API之下的真正运作机制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无异于在浩瀚的技术文献海洋中点亮了一盏指路明灯。我一直对Hadoop的底层架构和实现机制感到非常困惑，尤其是它庞大而复杂的组件之间是如何协同工作的。传统的讲解方式往往停留在概念层面，让人感觉隔靴搔痒，无法触及问题的本质。《大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)》这本书，直接挑战了Hadoop源代码的深度，通过“情景分析”这种独特的视角，预示着它将带领读者深入到Hadoop的“心脏”地带。我非常好奇作者将如何通过具体的代码片段，来解释Hadoop的各种核心概念，比如 HDFS 的 NameNode 和 DataNode 是如何通过 RPC 进行通信的？YARN 的 ResourceManager 和 NodeManager 是如何管理集群资源的？Hive 和 HBase 等上层应用又是如何与 Hadoop 底层进行交互的？我期待书中能够提供清晰的图示和代码注释，帮助我理解这些复杂的逻辑。这本书的价值在于，它不仅仅是提供知识，更是提供一种解决问题的思路和方法，让我能够举一反三，触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！一直以来，我对大数据处理系统都充满好奇，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成一个完整的认知体系。而《大数据处理系统(Hadoop源代码情景分析)》这本书，从书名就透露出一种深入骨髓的探索精神——直接切入Hadoop的源代码，通过“情景分析”的方式来讲解，这简直是为我这种想要“知其然，更知其所以然”的读者量身定做的。我特别期待能看到作者是如何将那些枯燥的Java代码，通过生动的场景和循序渐进的分析，变得易于理解的。比如，它会如何剖析MapReduce作业的执行流程，从客户端提交作业到JobTracker协调，再到TaskTracker执行任务，每一个环节的代码实现都会有详细的解读吗？我设想，通过对这些核心代码的深入理解，我将不再仅仅停留在“知道Hadoop是什么”的层面，而是能够真正“理解Hadoop为什么是这样工作的”，甚至能够根据自己的需求，对Hadoop进行一些定制化或者优化。这种从源头解决问题的思路，对于大数据技术的深度学习来说，是必不可少的。我非常看重这类能够引领读者进行独立思考的书籍，而不是简单罗列概念。