Hadoop海量數據處理 技術詳解與項目實戰（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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範東來 著

圖書標籤:

• Hadoop
• 大數據
• 數據處理
• 分布式存儲
• MapReduce
• YARN
• HDFS
• Hive
• Spark
• 數據分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427465

版次：02

商品编码：11954403

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-08-01

页数：351

正文语种：中文

編輯推薦

Hadoop是目前受關注的大數據處理平颱和解決方案，並且已經廣泛應用於生産環境。本書基於新的Hadoop（CDH5，Apache Hadoop 2.6）版本介紹Hadoop技術的相關知識，不但詳細介紹瞭Hadoop、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Sqoop和HBase等，還深入探討瞭Hadoop、HBase的運維和性能調優，並包含瞭一個具有代錶性的完整的基於Hadoop的商業智能係統的設計和實現。
本書的大特點是麵嚮實踐。基礎篇介紹Hadoop及相關組件的同時，包含瞭大量動手實例，而應用篇包含的基於Hadoop的完整實例脫胎於生産環境的真實項目。在應用篇中，讀者不僅能夠通過項目實戰鞏固基礎篇的學習效果，還能學習商業智能係統的開發過程。
本書由淺至深，從理論基礎到項目實戰，適閤Hadoop的初學者閱讀，也可以作為高等院校相關課程的教學參考書。
本書主要內容
? 包含瞭Hadoop新版本的幾乎所有主要特性，是Hadoop目前成熟的形態。
? 深入介紹瞭NoSQL架構模式、HBase的架構和實現，以及HBase的高級特性。
? 深入介紹瞭統一資源管理和調度平颱的範型和YARN實現。
? 深入介紹瞭Hadoop、HBase性能調優，滿足海量數據處理的需求。
? 包含瞭一個完整的項目實戰，從需求定義、係統設計和架構後到代碼實現。
? 包含瞭一個機器學習算法應用實戰，利用Hadoop進行大數據挖掘，從數據中尋找模式。

內容簡介

本書介紹瞭Hadoop技術的相關知識，並將理論知識與實際項目相結閤。全書共分為三個部分：基礎篇、應用篇和總結篇。基礎篇詳細介紹瞭Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，並深入探討瞭Hadoop的運維和調優；應用篇則包含瞭一個具有代錶性的完整的基於Hadoop的商業智能係統的設計和實現；結束篇對全書進行總結，並對技術發展做瞭展望。

作者簡介

範東來，北京航空航天大學碩士，技術圖書作者和譯者，著有《Hadoop海量數據處理》（該書颱灣繁體字版為《Hadoop：BigData技術詳解與專案實作》），譯有《解讀NoSQL》。BBD（數聯銘品）大數據技術部負責人，大數據平颱架構師，極客學院布道師。研究方嚮：並行圖挖掘、去中心化應用。

目錄

目錄

基礎篇：Hadoop基礎

第1章　緒論　2
1．1　Hadoop和雲計算　2
1．1．1　Hadoop的電梯演講　2
1．1．2　Hadoop生態圈　3
1．1．3　雲計算的定義　6
1．1．4　雲計算的類型　7
1．1．5　Hadoop和雲計算　8
1．2　Hadoop和大數據　9
1．2．1　大數據的定義　9
1．2．2　大數據的結構類型　10
1．2．3　大數據行業應用實例　12
1．2．4　Hadoop和大數據　13
1．2．5　其他大數據處理平颱　14
1．3　數據挖掘和商業智能　15
1．3．1　數據挖掘的定義　15
1．3．2　數據倉庫　17
1．3．3　操作數據庫係統和數據倉庫係統的區彆　18
1．3．4　為什麼需要分離的數據倉庫　19
1．3．5　商業智能　19
1．3．6　大數據時代的商業智能　20
1．4　小結　21
第2章　環境準備　22
2．1　Hadoop的發行版本選擇　22
2．1．1　Apache Hadoop　22
2．1．2　CDH　22
2．1．3　Hadoop的版本　23
2．1．4　如何選擇Hadoop的版本　25
2．2　Hadoop架構　26
2．2．1　Hadoop HDFS架構　27
2．2．2　YARN架構　28
2．2．3　Hadoop架構　28
2．3　安裝Hadoop　29
2．3．1　安裝運行環境　30
2．3．2　修改主機名和用戶名　36
2．3．3　配置靜態IP地址　36
2．3．4　配置SSH無密碼連接　37
2．3．5　安裝JDK　38
2．3．6　配置Hadoop　39
2．3．7　格式化HDFS　42
2．3．8　啓動Hadoop並驗證安裝　42
2．4　安裝Hive　43
2．4．1　安裝元數據庫　44
2．4．2　修改Hive配置文件　44
2．4．3　驗證安裝　45
2．5　安裝HBase　46
2．5．1　解壓文件並修改Zookeeper相關配置　46
2．5．2　配置節點　46
2．5．3　配置環境變量　47
2．5．4　啓動並驗證　47
2．6　安裝Sqoop　47
2．7　Cloudera Manager　48
2．8　小結　51
第3章　Hadoop的基石：HDFS　52
3．1　認識HDFS　52
3．1．1　HDFS的設計理念　54
3．1．2　HDFS的架構　54
3．1．3　HDFS容錯　58
3．2　HDFS讀取文件和寫入文件　58
3．2．1　塊的分布　59
3．2．2　數據讀取　60
3．2．3　寫入數據　61
3．2．4　數據完整性　62
3．3　如何訪問HDFS　63
3．3．1　命令行接口　63
3．3．2　Java API　66
3．3．3　其他常用的接口　75
3．3．4　Web UI　75
3．4　HDFS中的新特性　76
3．4．1　NameNode HA　76
3．4．2　NameNode Federation　78
3．4．3　HDFS Snapshots　79
3．5　小結　79
第4章　YARN：統一資源管理和調平颱　80
4．1　YARN是什麼　80
4．2　統一資源管理和調度平颱範型　81
4．2．1　集中式調度器　81
4．2．2　雙層調度器　81
4．2．3　狀態共享調度器　82
4．3　YARN的架構　82
4．3．1　ResourceManager　83
4．3．2　NodeManager　85
4．3．3　ApplicationMaster　87
4．3．4　YARN的資源錶示模型Container　87
4．4　YARN的工作流程　88
4．5　YARN的調度器　89
4．5．1　YARN的資源管理機製　89
4．5．2　FIFO Scheduler　90
4．5．3　Capacity Scheduler　90
4．5．4　Fair Scheduler　91
4．6　YARN命令行　92
4．7　Apache Mesos　95
4．8　小結　96
第5章　分而治之的智慧：MapReduce　97
5．1　認識MapReduce　97
5．1．1　MapReduce的編程思想　98
5．1．2　MapReduce運行環境　100
5．1．3　MapReduce作業和任務　102
5．1．4　MapReduce的計算資源劃分　102
5．1．5　MapReduce的局限性　103
5．2　Hello Word Count　104
5．2．1　Word Count的設計思路　104
5．2．2　編寫Word Count　105
5．2．3　運行程序　107
5．2．4　還能更快嗎　109
5．3　MapReduce的過程　109
5．3．1　從輸入到輸齣　109
5．3．2　input　110
5．3．3　map及中間結果的輸齣　112
5．3．4　shuffle　113
5．3．5　reduce及最後結果的輸齣　115
5．3．6　sort　115
5．3．7　作業的進度組成　116
5．4　MapReduce的工作機製　116
5．4．1　作業提交　117
5．4．2　作業初始化　118
5．4．3　任務分配　118
5．4．4　任務執行　118
5．4．5　任務完成　118
5．4．6　推測執行　119
5．4．7　MapReduce容錯　119
5．5　MapReduce編程　120
5．5．1　Writable類　120
5．5．2　編寫Writable類　123
5．5．3　編寫Mapper類　124
5．5．4　編寫Reducer類　125
5．5．5　控製shuffle　126
5．5．6　控製sort　128
5．5．7　編寫main函數　129
5．6　MapReduce編程實例：連接　130
5．6．1　設計思路　131
5．6．2　編寫Mapper類　131
5．6．3　編寫Reducer類　132
5．6．4　編寫main函數　133
5．7　MapReduce編程實例：二次排序　134
5．7．1　設計思路　134
5．7．2　編寫Mapper類　135
5．7．3　編寫Partitioner類　136
5．7．4　編寫SortComparator類　136
5．7．5　編寫Reducer類　137
5．7．6　編寫main函數　137
5．8　MapReduce編程實例：全排序　139
5．8．1　設計思路　139
5．8．2　編寫代碼　140
5．9　小結　141
第6章　SQL on Hadoop：Hive　142
6．1　認識Hive　142
6．1．1　從MapReduce到SQL　143
6．1．2　Hive架構　144
6．1．3　Hive與關係型數據庫的區彆　146
6．1．4　Hive命令的使用　147
6．2　數據類型和存儲格式　149
6．2．1　基本數據類型　149
6．2．2　復雜數據類型　149
6．2．3　存儲格式　150
6．2．4　數據格式　151
6．3　HQL：數據定義　152
6．3．1　Hive中的數據庫　152
6．3．2　Hive中的錶　154
6．3．3　創建錶　154
6．3．4　管理錶　156
6．3．5　外部錶　156
6．3．6　分區錶　156
6．3．7　刪除錶　158
6．3．8　修改錶　158
6．4　HQL：數據操作　159
6．4．1　裝載數據　159
6．4．2　通過查詢語句嚮錶中插入數據　160
6．4．3　利用動態分區嚮錶中插入數據　160
6．4．4　通過CTAS加載數據　161
6．4．5　導齣數據　161
6．5　HQL：數據查詢　162
6．5．1　SELECT…FROM語句　162
6．5．2　WHERE語句　163
6．5．3　GROUP BY和HAVING語句　164
6．5．4　JOIN語句　164
6．5．5　ORDER BY和SORT BY語句　166
6．5．6　DISTRIBUTE BY和SORT BY
語句　167
6．5．7　CLUSTER BY　167
6．5．8　分桶和抽樣　168
6．5．9　UNION ALL　168
6．6　Hive函數　168
6．6．1　標準函數　168
6．6．2　聚閤函數　168
6．6．3　錶生成函數　169
6．7　Hive用戶自定義函數　169
6．7．1　UDF　169
6．7．2　UDAF　170
6．7．3　UDTF　171
6．7．4　運行　173
6．8　小結　173
第7章　SQL to Hadoop ： Sqoop　174
7．1　一個Sqoop示例　174
7．2　導入過程　176
7．3　導齣過程　178
7．4　Sqoop的使用　179
7．4．1　codegen　180
7．4．2　create-hive-table　180
7．4．3　eval　181
7．4．4　export　181
7．4．5　help　182
7．4．6　import　182
7．4．7　import-all-tables　183
7．4．8　job　184
7．4．9　list-databases　184
7．4．10　list-tables　184
7．4．11　merge　184
7．4．12　metastore　185
7．4．13　version　186
7．5　小結　186
第8章　HBase：HadoopDatabase　187
8．1　酸和堿：兩種數據庫事務方法論　187
8．1．1　ACID　188
8．1．2　BASE　188
8．2　CAP定理　188
8．3　NoSQL的架構模式　189
8．3．1　鍵值存儲　189
8．3．2　圖存儲　190
8．3．3　列族存儲　191
8．3．4　文檔存儲　192
8．4　HBase的架構模式　193
8．4．1　行鍵、列族、列和單元格　193
8．4．2　HMaster　194
8．4．3　Region和RegionServer　195
8．4．4　WAL　195
8．4．5　HFile　195
8．4．6　Zookeeper　197
8．4．7　HBase架構　197
8．5　HBase寫入和讀取數據　198
8．5．1　Region定位　198
8．5．2　HBase寫入數據　199
8．5．3　HBase讀取數據　199
8．6　HBase基礎API　200
8．6．1　創建錶　201
8．6．2　插入　202
8．6．3　讀取　203
8．6．4　掃描　204
8．6．5　刪除單元格　206
8．6．6　刪除錶　207
8．7　HBase高級API　207
8．7．1　過濾器　208
8．7．2　計數器　208
8．7．3　協處理器　209
8．8　小結　214
第9章　Hadoop性能調優和運維　215
9．1　Hadoop客戶端　215
9．2　Hadoop性能調優　216
9．2．1　選擇閤適的硬件　216
9．2．2　操作係統調優　218
9．2．3　JVM調優　219
9．2．4　Hadoop參數調優　219
9．3　Hive性能調優　225
9．3．1　JOIN優化　226
9．3．2　Reducer的數量　226
9．3．3　列裁剪　226
9．3．4　分區裁剪　226
9．3．5　GROUP BY優化　226
9．3．6　閤並小文件　227
9．3．7　MULTI-GROUP BY和MULTI-INSERT　228
9．3．8　利用UNION ALL 特性　228
9．3．9　並行執行　228
9．3．10　全排序　228
9．3．11　Top N　229
9．4　HBase調優　229
9．4．1　通用調優　229
9．4．2　客戶端調優　230
9．4．3　寫調優　231
9．4．4　讀調優　231
9．4．5　錶設計調優　232
9．5　Hadoop運維　232
9．5．1　集群節點動態擴容和卸載　233
9．5．2　利用SecondaryNameNode恢復NameNode　234
9．5．3　常見的運維技巧　234
9．5．4　常見的異常處理　235
9．6　小結　236

應用篇：商業智能係統項目實戰

第10章　在綫圖書銷售商業智能係統　238
10．1　項目背景　238
10．2　功能需求　239
10．3　非功能需求　240
10．4　小結　240
第11章　係統結構設計　241
11．1　係統架構　241
11．2　功能設計　242
11．3　數據倉庫結構　243
11．4　係統網絡拓撲與硬件選型　246
11．4．1　係統網絡拓撲　246
11．4．2　係統硬件選型　248
11．5　技術選型　249
11．5．1　平颱選型　249
11．5．2　係統開發語言選型　249
11．6　小結　249
第12章　在開發之前　250
12．1　新建一個工程　250
12．1．1　安裝Python　250
12．1．2　安裝PyDev插件　251
12．1．3　新建PyDev項目　252
12．2　代碼目錄結構　253
12．3　項目的環境變量　253
12．4　如何調試　254
12．5　小結　254
第13章　實現數據導入導齣模塊　255
13．1　處理流程　255
13．2　導入方式　256
13．2．1　全量導入　256
13．2．2　增量導入　256
13．3　讀取配置文件　257
13．4　SqoopUtil　261
13．5　整閤　262
13．6　導入說明　262
13．7　導齣模塊　263
13．8　小結　265
第14章　實現數據分析工具模塊　266
14．1　處理流程　266
14．2　讀取配置文件　266
14．3　HiveUtil　268
14．4　整閤　268
14．5　數據分析和報錶　269
14．5．1　OLAP和Hive　269
14．5．2　OLAP和多維模型　270
14．5．3　選MySQL還是選HBase　272
14．6　小結　273
第15章　實現業務數據的數據清洗
模塊　274
15．1　ETL　274
15．1．1　數據抽取　274
15．1．2　數據轉換　274
15．1．3　數據清洗工具　275
15．2　處理流程　275
15．3　數據去重　276
15．3．1　産生原因　276
15．3．2　去重方法　277
15．3．3　一個很有用的UDF：
RowNum　277
15．3．4　第二種去重方法　279
15．3．5　進行去重　279
15．4　小結　282
第16章　實現點擊流日誌的數據清洗
模塊　283
16．1　數據倉庫和Web　283
16．2　處理流程　285
16．3　字段的獲取　285
16．4　編寫MapReduce作業　288
16．4．1　編寫IP地址解析器　288
16．4．2　編寫Mapper類　291
16．4．3　編寫Partitioner類　295
16．4．4　編寫SortComparator類　295
16．4．5　編寫Reducer類　297
16．4．6　編寫main函數　298
16．4．7　通過Python調用jar文件　299
16．5　還能做什麼　300
16．5．1　網站分析的指標　300
16．5．2　網站分析的決策支持　301
16．6　小結　301
第17章　實現購書轉化率分析模塊　302
17．1　漏鬥模型　302
17．2　處理流程　303
17．3　讀取配置文件　303
17．4　提取所需數據　304
17．5　編寫轉化率分析MapReduce作業　305
17．5．1　編寫Mapper類　306
17．5．2　編寫Partitioner類　308
17．5．3　編寫SortComparator類　309
17．5．4　編寫Reducer類　310
17．5．5　編寫Driver類　312
17．5．6　通過Python模塊調用jar文件　314
17．6　對中間結果進行匯總得到最終 結果　314
17．7　整閤　316
17．8　小結　316
第18章　實現購書用戶聚類模塊　317
18．1　物以類聚　317
18．2　聚類算法　318
18．2．1　k-means算法　318
18．2．2　Canopy算法　319
18．2．3　數據嚮量化　320
18．2．4　數據歸一化　321
18．2．5　相似性度量　322
18．3　用MapReduce實現聚類算法　323
18．3．1　Canopy算法與MapReduce　323
18．3．2　k-means算法與MapReduce　323
18．3．3　Apache Mahout　324
18．4　處理流程　324
18．5　提取數據並做歸一化　325
18．6　維度相關性　327
18．6．1　維度的選取　327
18．6．2　相關係數與相關係數矩陣　328
18．6．3　計算相關係數矩陣　328
18．7　使用Mahout完成聚類　329
18．7．1　使用Mahout　329
18．7．2　解析Mahout的輸齣　332
18．7．3　得到聚類結果　334
18．8　得到最終結果　335
18．9　評估聚類結果　337
18．9．1　一份不適閤聚類的數據　337
18．9．2　簇間距離和簇內距離　337
18．9．3　計算平均簇間距離　338
18．10　小結　339
第19章　實現調度模塊　340
19．1　工作流　340
19．2　編寫代碼　341
19．3　crontab　342
19．4　讓數據說話　343
19．5　小結　344

結束篇：總結和展望

第20章　總結和展望　346
20．1　總結　346
20．2　BDAS　347
20．3　Dremel係技術　348
20．4　Pregel係技術　349
20．5　Docker和Kubernetes　350
20．6　數據集成工具NiFi　350
20．7　小結　351

參考文獻　352

前言/序言

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学习下hadoop

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优惠还行，差不多就得了

评分☆☆☆☆☆

一般般，没事学习学习。

评分☆☆☆☆☆

很好。。。。。。。。

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包装很好，味道不错，价格便宜

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不错，正版书，活动非常划算

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不懂，买来学习，京东性价比高

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宝贝收到了，京东物流没得说，书的包装也很完整，待我慢慢拜读。

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