Hadoop权威指南(第4版,修订版,升级版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:(美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 定  价:148 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:705 装  帧:平装 ISBN:9787302465133

本书结合理论和实践，由浅入深，全面介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Ha等

●第Ⅰ部分? Hadoop基础知识
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●第Ⅰ章? 初识Hadoop 3
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●1.1? 数据！数据！ 3
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●1.2? 数据的存储与分析 5
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●1.3? 查询所有数据 6
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●1.4? 不仅仅是批处理 7
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●1.5? 相较于其他系统的优势 8
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●1.5.1? 关系型数据库管理系统 8
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●1.5.2? 网格计算 10
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●1.5.3? 志愿计算 11
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●部分目录

内容简介

本书结合理论和实践，由浅入深，多方面介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目等 (美)汤姆·怀特(Tom White) 著；王海,华东,刘喻 等 译 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，帮助公司搭建、使用和扩展Hadoop。他是很多行业大会的专题演讲人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英国剑桥大学获得数学学士学位，在利兹大学获得科学哲学硕士学位。他目前与家人居住在威尔士。<等

大数据基石的演进：从Hadoop 1.0到Hadoop 3.x的深度探索 在信息爆炸的时代，数据的规模、多样性和速度以前所未有的方式增长。如何有效地存储、处理和分析这些海量数据，成为了每一个企业和组织面临的核心挑战。Hadoop，作为大数据处理的基石，经历了多次迭代和演进，其核心组件和生态系统也在不断完善和壮大。本书将带您深入了解Hadoop从早期版本到如今成熟稳定的3.x版本的演变历程，聚焦于那些真正驱动技术进步和实际应用的变革与改进，为您提供一套全面、深入且极具实践价值的学习指南。 回溯源头：Hadoop 1.0的辉煌与局限 要理解Hadoop的今天，就不能不回顾它的过去。Hadoop 1.0，由Doug Cutting创建，其核心思想源于Google的GFS和MapReduce论文，旨在提供一个能够处理PB级数据的分布式计算框架。在这个阶段，HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce是两大支柱。HDFS的设计理念是“一次写入，多次读取”，通过将大文件分割成块（block）并分布在集群中的多个节点上，实现了高吞吐量和容错性。NameNode作为元数据管理节点，负责存储和管理文件系统的命名空间和块位置信息，而DataNode则负责存储实际的数据块。MapReduce则是一个编程模型，允许开发者以简单的方式编写大规模并行数据处理程序。它将复杂的计算任务分解为Map和Reduce两个阶段，分别在集群中并行执行，最终汇集结果。 然而，Hadoop 1.0也存在着一些显著的局限性。首先，MapReduce模型在处理迭代式计算、实时流处理以及机器学习等场景时显得效率低下，因为它要求将中间结果写回磁盘，增加了I/O开销。其次，HDFS的NameNode是单点，一旦发生故障，整个集群将无法访问，这成为一个潜在的瓶颈和单点故障。此外，YARN（Yet Another Resource Negotiator）尚未出现，资源管理和作业调度能力相对有限，无法有效地支持除MapReduce之外的其他计算框架。这些局限性促使了Hadoop社区的不断探索和创新，为Hadoop 2.0及后续版本的诞生奠定了基础。 迈向成熟：Hadoop 2.0的架构革新与YARN的崛起 Hadoop 2.0的出现标志着Hadoop架构的一次重大飞跃，最核心的变革在于引入了YARN。YARN被誉为Hadoop 2.0的“心脏”，它将MapReduce中的资源管理和作业调度功能剥离出来，形成了一个通用的集群资源管理系统。YARN的出现极大地提高了集群的利用率和灵活性，使得Hadoop不再局限于MapReduce一种计算框架。 YARN由 ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster 和 Container 四个关键组件构成。ResourceManager 负责整个集群的资源分配和调度，它包含一个 Scheduler（调度器）和一个 ResourceManager Core（核心管理器）。NodeManager 运行在每个工作节点上，负责监控节点资源，并接收 ResourceManager 的指令来启动和管理 Container（容器）。ApplicationMaster 是每个应用程序的特有调度器，它向 ResourceManager 申请资源，并在获得资源后，向 NodeManager 发送指令来启动和管理应用程序的各个任务。Container 则是一个资源抽象，代表着特定节点上的CPU、内存等计算资源。 YARN的引入不仅使得Hadoop能够运行Spark、Storm、Tez等多种计算框架，还为Hadoop带来了更强的容错性和可扩展性。在HDFS方面，Hadoop 2.0引入了NameNode的高可用（HA）机制，通过Active/Standby的NameNode部署，大大降低了单点故障的风险。同时，HDFS Federation的出现，允许集群拥有多个独立的NameNode，从而打破了单个NameNode对集群规模的限制，实现了更高级别的扩展性。 拥抱未来：Hadoop 3.x的持续优化与新特性 Hadoop 3.x 是在 Hadoop 2.x 基础上进行的又一次重要升级，它在稳定性和性能上进行了大量的优化，并引入了一些令人振奋的新特性，进一步巩固了Hadoop在大数据领域的地位。 1. HDFS 的增强： 纠删码 (Erasure Coding): 这是 HDFS 3.x 最显著的改进之一。相较于传统的机架感知复制（Replication），纠删码能够以更低的存储开销提供同等的甚至更高的持久性。例如，以 6 + 3 的纠删码策略为例，您只需要存储原始数据的 1.5 倍空间（6份数据 + 3份校验），就能容忍最多 3 个节点故障。而传统的 3 副本策略则需要 3 倍的空间。这对于成本敏感的大规模存储场景来说，具有极大的吸引力。本书将深入剖析纠删码的工作原理，包括其编码、解码过程，以及在 HDFS 中如何集成和使用。 NameNode 内存压力缓解 (NameNode Memory Pressure Relief): 随着集群规模的增长，NameNode 的内存占用也日益增加，这可能导致性能问题甚至服务中断。HDFS 3.x 引入了多种机制来缓解 NameNode 的内存压力，例如通过优化元数据存储结构、实现增量持久化等，确保 NameNode 在处理海量文件时依然保持高效和稳定。 Portable Operating System Interface (POSIX) ACLs 的增强: HDFS 3.x 进一步增强了对 POSIX ACLs 的支持，为 HDFS 提供了更精细、更灵活的访问控制能力，满足了企业在安全合规方面的严格要求。 2. YARN 的优化： 多集群支持 (Multi-cluster Support): YARN 3.x 增强了对跨多个 Hadoop 集群进行资源管理的outen，为企业构建更加复杂和分布式的计算架构提供了支持。 支持 GPU 和 FPGA 等异构硬件: 随着 AI 和高性能计算的兴起，YARN 3.x 开始逐步支持 GPU、FPGA 等异构硬件资源的管理和调度，为运行更广泛的计算任务提供了可能。 更好的资源隔离与调度: YARN 3.x 在资源隔离和调度策略上进行了进一步的优化，例如支持共享内存、 NUMA 感知等，从而提高资源利用率并减少任务之间的干扰。 ApplicationTimelineService 的增强: ApplicationTimelineService 是 YARN 用于收集和查询应用程序运行历史信息的重要组件。HDFS 3.x 对其进行了增强，提供了更全面、更易于查询的应用程序运行数据，为性能分析和故障排查提供了有力支持。 3. MapReduce 的持续改进： 尽管 Spark 等新的计算框架已经崛起，但 MapReduce 依然是 Hadoop 生态系统中重要的组成部分，尤其是在处理离线批量数据方面。Hadoop 3.x 在 MapReduce 引擎本身也进行了一些优化，例如改进了 Shuffle 阶段的性能，提升了部分算子的执行效率，并增加了对新数据格式的支持。 4. 生态系统的联动与发展： Hadoop 的真正威力在于其庞大的生态系统。本书不仅仅关注 Hadoop 的核心组件，还将深入探讨与之紧密相关的其他关键技术，例如： Hive: 声明式 SQL 查询引擎，让用户能够以 SQL 的方式查询存储在 HDFS 中的数据。我们将探讨 Hive 在 HDFS 3.x 和 YARN 上的优化使用，以及其最新的版本特性。 HBase: 分布式、面向列的 NoSQL 数据库，为实时、随机读写大表提供了强大的支持。我们将深入了解 HBase 如何与 HDFS 和 YARN 协同工作，以及其在不同场景下的应用。 Spark: 内存计算框架，以其卓越的性能和灵活性，已成为大数据处理和机器学习的首选。我们将详细介绍 Spark 如何在 YARN 上高效运行，以及其与 HDFS 的集成优势。 ZooKeeper: 分布式协调服务，在 Hadoop 集群中扮演着至关重要的角色，用于 NameNode HA、YARN ResourceManager HA 等。 Kafka: 分布式流处理平台，为实时数据摄入和处理提供了强大的能力。 本书将从理论到实践，由浅入深地讲解这些组件的原理、配置、调优以及实际应用案例。我们不仅会介绍它们的安装部署，还会分享如何在实际生产环境中解决遇到的常见问题，并提供行之有效的调优策略。 内容亮点与学习路径： 本书内容将围绕以下几个核心方面展开： Hadoop 架构的演进脉络: 清晰梳理 Hadoop 1.0、2.0、3.x 各个版本的核心特性和技术变迁，帮助读者理解 Hadoop 技术栈的成长逻辑。 HDFS 深入解析: 全面讲解 HDFS 的设计原理、存储机制、元数据管理、块分布、容错机制，以及 HDFS 3.x 中的纠删码、NameNode HA 等高级特性。 YARN 资源管理机制: 深入理解 YARN 的架构、组件、资源调度策略，以及如何利用 YARN 支持多种计算框架，实现集群资源的最大化利用。 MapReduce 编程模型与优化: 回顾 MapReduce 的基本原理，并重点介绍 Hadoop 3.x 中对 MapReduce 的性能优化和新特性。 Hadoop 生态系统详解: 详细介绍 Hive、HBase、Spark、ZooKeeper、Kafka 等关键组件的原理、配置、使用方法和最佳实践。 集群部署与配置: 提供详细的 Hadoop 集群部署指南，涵盖单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式的配置步骤，以及 YARN、HDFS 等组件的详细配置项讲解。 性能调优与故障排查: 聚焦于 Hadoop 集群在实际生产环境中可能遇到的性能瓶颈和常见故障，提供行之有效的调优方法和故障排查思路。 实际应用案例分析: 通过具体的案例，展示 Hadoop 如何在不同行业和场景下解决实际问题，例如数据仓库建设、实时数据分析、机器学习平台搭建等。 本书旨在为大数据从业者、架构师、运维工程师以及对大数据技术感兴趣的学习者提供一份全面、深入的学习资源。无论您是初次接触 Hadoop，还是希望深化对 Hadoop 3.x 及其生态系统的理解，本书都将是您不可或缺的助手。我们将用清晰的语言、翔实的示例和实用的技巧，引领您掌握大数据基石的精髓，驾驭海量数据，释放数据价值。