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[美] 卡普廖洛等 著

圖書標籤:

• Hive
• 大數據
• 數據倉庫
• Hadoop
• SQL
• 數據分析
• 數據挖掘
• 編程指南
• 大數據技術
• 開源軟件

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115333834

商品编码：1064559995

出版时间：2013-12-01

作  者:(美)卡普廖洛 等 著作 曹坤 譯者 定  價:69 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2013年12月01日 頁  數:318 裝  幀:平裝 ISBN:9787115333834 ●第1章基礎知識
●1.1Hadoop和MapReduce綜述
●1.2Hadoop生態係統中的Hive
●1.2.1Pig
●1.2.2HBase
●1.2.3Cascading、Crunch及其他
●1.3Java和Hive：詞頻統計算法
●1.4後續事情
●第2章基礎操作
●2.1安裝預先配置好的虛擬機
●2.2安裝詳細步驟
●2.2.1裝Java
●2.2.2安裝Hadoop
●2.2.3本地模式、僞分布式模式和分布式模式
●2.2.4測試Hadoop
●2.2.5安裝Hive
●2.3Hive內部是什麼
●2.4啓動Hive
●2.5配置Hadoop環境
●2.5.1本地模式配置
●部分目錄

內容簡介

    《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法——HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。全書通過大量的實例，首先介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce進行詳盡闡述，很終演示Hive如何在Hadoop生態係統進行工作。
    《Hive編程指南》適閤對大數據感興趣的愛好者以及正在使用Hadoop係統的數據庫管理員閱讀使用。

《數據洪流中的駕馭之道：分布式數據處理的深度探索》 在這個信息爆炸的時代，數據已不再是簡單的數字或文本，而是驅動商業決策、科技創新乃至社會進步的核心動力。海量數據的湧現，對傳統的單機數據處理方式提齣瞭嚴峻的挑戰。如何高效、可靠、可擴展地處理如此龐雜的數據集，已成為擺在所有數據從業者麵前的難題。正是在這樣的背景下，分布式數據處理技術應運而生，而它也為我們打開瞭前所未有的可能性。 《數據洪流中的駕馭之道：分布式數據處理的深度探索》並非一本介紹具體工具的書籍，它是一次關於分布式數據處理思想、原理和實踐的全麵梳理與深入剖析。它旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，理解分布式係統如何協同工作，如何剋服單機處理的瓶頸，以及如何設計齣能夠應對未來數據增長挑戰的解決方案。本書不拘泥於某一種特定的框架或工具，而是從更宏觀、更本質的角度，帶領讀者領略分布式計算的魅力，掌握其核心的運作機製。 第一部分：分布式係統的基石——理解分布式計算的挑戰與機遇 在深入探討分布式處理的細節之前，本書首先會帶領讀者迴歸本源，理解為什麼我們需要分布式係統，以及它所帶來的根本性變革。我們將從以下幾個方麵展開： 數據規模的指數級增長： 探討數據産生的速度、多樣性和體量是如何超齣現有單機處理能力的極限。分析大數據帶來的挑戰，例如存儲、計算、傳輸等方麵的瓶頸。 分布式係統的核心優勢： 深入剖析分布式係統在可擴展性、容錯性、可用性、並行處理能力等方麵相比單機係統的巨大優勢。通過生動的案例，說明分布式係統是如何實現“1+1 > 2”的效果。 分布式係統的基本模型與架構： 介紹分布式係統常見的幾種架構模式，例如主從模型（Master-Slave）、對等模型（Peer-to-Peer）等，並分析它們各自的優缺點。講解分布式係統中的關鍵組件，如節點、通信協議、一緻性模型等。 分布式計算的難點與挑戰： 坦誠地揭示分布式係統固有的復雜性，例如網絡延遲、節點故障、數據一緻性、並發控製等。強調理解這些挑戰對於設計健壯的分布式係統至關重要。 從理論到實踐的演進： 簡要迴顧分布式計算的發展曆程，從早期的並行計算，到Hadoop生態的興起，再到現代的雲原生分布式數據平颱。這有助於讀者理解當前技術格局的形成原因。 第二部分：數據存儲的分布式之道——海量數據的落地與管理 數據是分布式處理的載體，有效的存儲是這一切的基礎。本部分將聚焦於分布式數據存儲的原理、技術和挑戰，帶領讀者理解數據如何在分布式環境中被高效地組織、管理和訪問。 分布式文件係統的設計哲學： 深入講解分布式文件係統的核心思想，如數據分塊（Chunking）、副本機製（Replication）、元數據管理（Metadata Management）等。分析其如何解決單機文件係統在存儲容量和可用性上的限製。 分布式數據庫的範式與演化： 探討分布式數據庫的多種類型，包括關係型分布式數據庫、NoSQL數據庫（鍵值存儲、文檔數據庫、列式數據庫、圖數據庫）等。分析不同類型的數據庫在數據模型、一緻性模型、查詢方式上的差異，以及它們適用的場景。 數據一緻性模型： 這是分布式係統中最核心也是最復雜的挑戰之一。我們將詳細講解各種一緻性模型，從強一緻性（Strong Consistency）到最終一緻性（Eventual Consistency），以及居於其中的各種模型（如因果一緻性、順序一緻性等）。闡述 CAP 定理及其對分布式係統設計的指導意義。 數據分區與負載均衡： 講解如何通過數據分區（Partitioning/Sharding）將海量數據分散到不同的節點上，以及如何實現負載均衡，確保各個節點的計算和存儲資源得到充分利用，避免熱點問題。 數據容錯與高可用： 詳細介紹分布式存儲係統如何通過數據副本、故障檢測、自動恢復等機製來實現數據的容錯和高可用。理解這些機製如何保障在節點失效的情況下，數據依然可訪問且服務不中斷。 第三部分：數據計算的分布式加速——並行處理的藝術 擁有瞭海量數據的分布式存儲，如何高效地對其進行計算，就成為瞭下一個關鍵。本部分將深入探討分布式數據計算的原理、模型和優化技巧。 分布式計算模型： 介紹 MapReduce 模型的原理及其在並行數據處理中的開創性作用。在此基礎上，進一步探討更現代的分布式計算模型，如 Spark 的 RDD（Resilient Distributed Datasets）和 DataFrame/Dataset 抽象，以及流式處理模型。 任務調度與執行： 分析分布式計算框架中的任務調度器是如何將大規模的計算任務分解成可並行執行的子任務，並在集群中的各個節點上進行分發和執行。理解任務依賴關係、資源分配和任務的生命周期管理。 數據移動與Shuffle： 深入剖析在分布式計算過程中，數據在節點間的移動（Shuffle）是影響性能的關鍵環節。介紹各種優化 Shuffle 的技術，如數據壓縮、本地化、廣播變量等。 內存計算與迭代計算： 探討內存計算的優勢，以及它如何顯著加速數據處理，尤其是在迭代式算法（如機器學習算法）的應用中。 流式數據處理的實時性： 介紹分布式流式處理的挑戰，如事件順序、延遲、狀態管理等。講解流式處理引擎的工作原理，以及如何實現近乎實時的決策和分析。 查詢優化與執行計劃： 在分布式數據庫和數據倉庫係統中，查詢優化器扮演著至關重要的角色。本部分將探討分布式查詢的執行計劃生成、算子下推、並行執行策略等。 第四部分：分布式係統的設計與實踐——構建健壯、可擴展的數據平颱 理論的理解最終要落地到實際的係統設計與構建。本部分將從更宏觀的視角，指導讀者如何設計和實現一個健壯、可擴展的分布式數據處理平颱。 分布式係統的關鍵設計原則： 總結分布式係統設計的核心原則，如模塊化、解耦、關注點分離、冪等性、無狀態設計等。 容錯與彈性設計： 深入探討如何設計能夠容忍節點故障、網絡分區等問題的係統。介紹各種故障檢測、隔離、降級和恢復策略。 可擴展性架構： 分析如何設計能夠隨著數據量和計算需求的增長而平滑擴展的係統。探討水平擴展（Horizontal Scaling）和垂直擴展（Vertical Scaling）的權衡。 係統監控與管理： 講解在分布式環境中，如何進行有效的係統監控，包括性能指標、資源利用率、錯誤日誌等。介紹分布式係統的管理工具和運維實踐。 數據安全與治理： 探討在分布式數據環境中，如何保障數據的安全，包括訪問控製、加密、審計等。介紹數據治理的重要性，以及如何管理數據的生命周期、質量和閤規性。 生態係統的選擇與整閤： 簡要介紹當前主流的分布式數據處理生態係統，如 Hadoop 生態、Spark 生態、以及雲原生數據平颱等。指導讀者如何根據實際需求選擇閤適的工具和技術棧，並進行有效的整閤。 未來趨勢展望： 展望分布式數據處理技術的未來發展方嚮，例如 Serverless 數據處理、AI 與分布式計算的深度融閤、圖計算、圖數據庫的興起等。 本書的目標讀者： 《數據洪流中的駕馭之道：分布式數據處理的深度探索》麵嚮所有對大數據處理感興趣的從業者，包括但不限於： 軟件工程師： 希望深入理解大數據處理底層原理，從而能夠更好地設計和開發分布式數據應用。 數據工程師： 尋求提升在分布式數據平颱的設計、搭建、運維和優化方麵的能力。 數據科學傢/分析師： 希望理解其所使用的數據工具背後是如何工作的，以便更有效地進行數據探索、模型訓練和結果分析。 係統架構師： 需要在設計大規模數據處理係統時，做齣明智的技術選型和架構決策。 對分布式係統和大數據技術有濃厚興趣的學生和研究人員。 本書不僅僅提供知識，更重要的是培養讀者一種解決分布式數據挑戰的思維方式。通過對核心原理的深入剖析，讀者將能夠舉一反三，靈活應對各種實際問題，最終在數據洪流中找到屬於自己的駕馭之道。它將是一本陪伴你從入門到精通，不斷深入理解分布式數據處理世界的寶貴指南。

评分☆☆☆☆☆

這本《Hive編程指南》真是讓我大開眼界！我本來對Hive一直停留在“聽說過”的階段，覺得它離我的日常開發工作有點遠。但讀瞭這本書，我發現我的想法完全錯瞭。作者用瞭一種非常接地氣的方式，一步步地把我從零基礎帶入瞭Hive的世界。一開始，我以為會充斥著各種復雜的SQL語法和底層原理，讀起來會枯燥乏味。沒想到，書中大量的實例和清晰的圖示，讓我能夠立刻理解每個概念。比如，關於Hive的數據模型，作者沒有直接拋齣抽象的概念，而是通過一個生動的電商數據分析場景，講解瞭什麼是錶、分區、桶，以及它們在實際數據處理中的作用。我特彆喜歡書中關於性能優化的章節，它不像其他技術書籍那樣堆砌理論，而是提供瞭大量可以直接套用的實踐技巧。例如，在處理大型數據集時，如何閤理地使用JOIN，如何避免不必要的全錶掃描，這些都對我後續實際項目的數據查詢效率提升起到瞭至關重要的作用。這本書就像一位耐心的老師，總是在我即將迷失方嚮的時候，給予我最及時的指引。我強烈推薦給所有對大數據處理感興趣，但又不知道從何下手的朋友。

评分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析師，我一直在尋找能夠有效處理海量數據的方法，《Hive編程指南》這本書可以說是近期我讀過的最令我滿意的技術書籍瞭。它不僅僅是關於Hive語法本身，更重要的是，作者在書中穿插瞭大量關於大數據處理最佳實踐的理念。比如，在討論數據傾斜的問題時，書中不僅詳細解釋瞭數據傾斜的成因，還提供瞭幾種非常實用的解決方法，比如調整MapReduce的並行度、使用bucket join、甚至是自定義hash函數等。這些技巧對於在實際工作中優化查詢性能至關重要，直接關係到數據分析的效率。我個人最受益的部分是關於Hive與Spark SQL的對比分析，它讓我明白瞭在不同場景下，選擇哪種工具更閤適，以及如何在這兩種技術之間進行平滑的遷移。這本書的語言風格比較嚴謹，但又不失易讀性，讓我能夠深入理解Hive的底層邏輯，而不是僅僅停留在錶麵。

评分☆☆☆☆☆

這本《Hive編程指南》在我看來，是一本非常實用的案頭必備手冊。它不像某些技術書籍那樣，隻是簡單地介紹API或者命令，而是從解決實際問題的角度齣發，循循善誘。我尤其欣賞書中關於數據加載和ETL（Extract, Transform, Load）流程的講解。作者詳細介紹瞭各種數據源（如CSV、JSON、Parquet）如何高效地加載到Hive錶中，並且提供瞭多種ETL策略，包括使用INSERT OVERWRITE、INSERT INTO以及與Sqoop等工具的結閤使用。這些內容對於日常數據處理和遷移工作非常有指導意義。另外，書中關於Hive的SQL優化技巧，比如如何選擇閤適的文件格式（Orc、Parquet）、如何進行分區和分桶的閤理設計，以及如何利用索引來加速查詢，都給我留下瞭深刻的印象。總的來說，這本書內容詳實，邏輯清晰，對於想要在實際工作中熟練運用Hive進行數據分析和開發的讀者來說，絕對是一本不可多得的好書。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛看完《Hive編程指南》，感覺像是打開瞭一個全新的視野。在此之前，我對Hadoop生態中的SQL類查詢一直有些模糊的概念，總是覺得它與傳統的關係型數據庫SQL存在著巨大的差異，學習起來會非常睏難。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。作者在開篇就很好地解釋瞭Hive的設計理念，它並不是一個獨立的數據庫係統，而是構建在Hadoop之上的數據倉庫工具，這讓我對它的定位有瞭清晰的認識。書中對HiveQL語法的講解也非常細緻，從基本的SELECT、FROM、WHERE語句，到更復雜的聚閤函數、窗口函數，每一個知識點都配有翔實的例子，而且這些例子都非常有針對性，能直接反映Hive在處理大數據場景下的特性。我尤其欣賞書中關於UDF（用戶自定義函數）的講解，這部分內容讓我看到瞭Hive的強大擴展性，不再局限於內置函數，可以根據實際需求開發自己的函數來滿足復雜的業務邏輯。這本書的結構安排非常閤理，循序漸進，不會讓初學者感到 overwhelming。

评分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，最近工作接觸到大數據領域，對Hive産生瞭濃厚的興趣，於是入手瞭這本《Hive編程指南》。這本書的深度和廣度都令我印象深刻。它並沒有停留在簡單羅列HiveQL語法，而是深入探討瞭Hive的架構，包括HiveServer2、Metastore等核心組件的工作原理。這對於理解Hive的性能瓶頸和進行故障排查非常有幫助。書中關於Hive與其他Hadoop組件（如HDFS、YARN）的集成講解也非常到位，讓我能夠更全麵地理解Hive在整個大數據生態中的位置。我特彆喜歡書中關於數據倉庫設計思想的討論，它將Hive的應用場景與數據倉庫的構建理念緊密結閤，讓我從更宏觀的角度去思考如何設計和管理數據。雖然我之前對SQL有一些基礎，但Hive的很多特性，如延遲計算、Schema on Read等，都與傳統關係型數據庫有很大不同，這本書恰好彌補瞭我的知識盲區。

评分☆☆☆☆☆

有些错别字，纸质还行，正版概率大点

评分☆☆☆☆☆

印刷清晰，纸张很好，翻译不错！

评分☆☆☆☆☆

正品，送的货快的，服务也好的

评分☆☆☆☆☆

有些错别字，纸质还行，正版概率大点

评分☆☆☆☆☆

书很不错，物流及时。无法辨认是不是正版，但是清晰，纸张很好，足够了。

评分☆☆☆☆☆

很好，正版

评分☆☆☆☆☆

书很不错，物流及时。无法辨认是不是正版，但是清晰，纸张很好，足够了。

评分☆☆☆☆☆

还没有看完，高兴吧

评分☆☆☆☆☆

好还不怎么用到