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出版者:清华大学出版社

作者:周品

出品人:

页数:411

译者:

出版时间:2012-10

价格:46.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302296737

丛书系列:

图书标签:

hadoop
数据挖掘
云计算
Hadoop云计算实战
Hadoop
云计算
大数据
分布式存储
MapReduce
YARN
HDFS
数据分析
Java
实战

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具体描述

《Hadoop云计算实战》全面介绍了云计算的基本概念、Google（谷歌）云计算的关键技术，以及Hadoop云计算的相关配套项目及其实战，包括Hadoop的HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Cassandra、Chukwa及ZooKeeper等配套项目的实现机制、用法及应用。

揭秘现代数据架构的基石：分布式系统设计与实践本书聚焦于构建、部署和维护下一代高性能、高可用的分布式计算与存储系统。在数据量呈指数级增长的今天，传统的单机架构已无法满足业务需求。本书将带领读者深入理解分布式系统的核心原理，掌握从底层硬件到上层应用的全景技术栈，助您从容应对海量数据的挑战，构建出真正具有弹性、可扩展性的企业级数据基础设施。第一部分：分布式系统的理论基石与挑战本部分将系统梳理分布式系统的基本概念、设计目标以及必须面对的固有难题。我们将从理论层面剖析分布式计算的本质，为后续的实践操作打下坚实的基础。分布式系统的定义与核心特征：明确分布式系统的边界，探讨其相对于集中式系统的优势与劣势。深入解析一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）这三大核心属性（CAP 理论），以及它们在实际系统设计中的权衡取舍。时钟、顺序与因果关系：在没有全局时钟的分布式环境中，如何确定事件发生的先后顺序是至关重要的。我们将详细讲解逻辑时钟的概念，包括 Lamport 时间戳和向量时钟，它们如何帮助我们维护系统的因果一致性。可靠性与容错机制：探讨单点故障（SPOF）对系统的致命影响。介绍冗余、复制（Replication）策略（如主/备、多主、无主复制）的设计思想。重点分析故障检测、隔离与恢复机制，确保系统在部分组件失效时仍能提供服务。分布式事务与数据一致性模型：分布式事务是构建复杂应用的关键难点。我们将对比传统两阶段提交（2PC）的局限性，深入讲解基于 Paxos 和 Raft 算法的强一致性协议。同时，讨论最终一致性（Eventual Consistency）的适用场景，以及如何通过版本控制、冲突解决（Conflict Resolution）来管理跨节点的读写操作。第二部分：大规模数据存储的架构演进本部分将聚焦于如何设计和实现能够存储 PB 级甚至 EB 级数据的持久化系统，重点关注 NoSQL 数据库和分布式文件系统的原理与实践。分布式文件系统的设计哲学：深入剖析 Google File System (GFS) 的设计思想，理解其在处理超大文件、高吞吐量读写方面的优化。探讨数据块（Block）的划分、元数据管理（Metadata Management）和数据副本的放置策略。键值存储（Key-Value Store）的核心技术：剖析简单但强大的键值模型如何支撑高性能服务。我们将详细介绍一致性哈希（Consistent Hashing）算法，它是实现数据自动分片和节点动态增减的关键。深入学习 Dynamo 风格数据库的设计，包括 Hinted Handoff 和 Read Repair 机制。列式存储与大规模分析数据库：探讨为什么列式存储（Columnar Storage）在 OLAP（在线分析处理）场景中表现卓越。对比行式存储和列式存储的读写模式差异，介绍如 HTable 模型的稀疏性处理、数据压缩和索引构建技术，为后续的大数据分析奠定数据基础。分布式事务数据库（NewSQL）：探讨如何将传统关系型数据库的 ACID 特性与分布式系统的可扩展性结合起来。分析 TiDB、CockroachDB 等 NewSQL 系统的架构特点，特别是它们如何通过分布式事务协议实现跨节点的数据一致性承诺。第三部分：分布式计算框架与资源管理高效地利用集群资源，并对海量数据进行并行计算，是分布式系统的核心能力之一。本部分将深入讲解驱动现代数据处理的计算范式和资源调度技术。 MapReduce 编程模型与原理：详细解析 MapReduce 范式的输入、处理和输出流程。探讨其在处理不可变数据集上的优势，以及 Shuffle 阶段的数据传输与排序机制。分析 MapReduce 在迭代计算、图计算等场景下的局限性。内存计算与有向无环图（DAG）执行引擎：介绍新一代计算框架如何通过内存缓存和更灵活的执行模型克服 MapReduce 带来的高 I/O 瓶颈。深入剖析 DAG 调度器的设计，理解任务依赖关系的可视化与优化，实现更快的作业执行速度。集群资源管理系统：探讨如何在共享集群上高效、公平地分配 CPU、内存、磁盘 I/O 等稀缺资源。剖析资源管理器的核心组件，包括资源隔离（Cgroups/Namespaces）、调度策略（如公平调度、容量调度）以及如何处理任务的优先级和抢占机制。流式数据处理与实时计算：随着业务对时效性要求的提高，实时数据处理成为刚需。介绍流处理模型的特点（事件驱动、无限数据流），对比批处理与流处理的异同。探讨状态管理（State Management）在流式计算中的重要性，以及如何保证低延迟和高准确率的计算结果。第四部分：系统实践中的工程化考量理论和框架的学习最终需要落地到可靠的工程实践中。本部分关注系统运维、监控、安全以及如何将多个分布式组件有机结合起来。数据管道（Data Pipeline）的构建与优化：讲解如何设计端到端的 ETL/ELT 流程，确保数据从源头可靠地流向分析层。重点讨论数据质量校验、数据血缘追踪（Data Lineage）以及如何处理数据延迟与反压（Backpressure）问题。分布式系统的监控、日志与可观测性：在一个由数百个节点构成的系统中，快速定位问题至关重要。介绍集中式日志收集系统（如 ELK 栈或 Loki）的架构。深入讲解指标（Metrics）的采集、时间序列数据库（TSDB）的应用，以及分布式追踪（Tracing）如何帮助诊断跨服务的延迟瓶颈。系统部署与自动化运维（DevOps）：探讨配置管理工具（如 Ansible, SaltStack）在初始化和维护大规模集群中的作用。介绍容器化（如 Docker）与编排工具（如 Kubernetes）如何为分布式应用提供标准化的部署环境和自动化的弹性伸缩能力。系统安全边界与数据加密：讨论分布式数据存储中的安全策略。从集群间的网络隔离（VPC/Subnet）、身份验证与授权（Kerberos/OAuth2）到静态数据加密（Encryption at Rest）和传输中数据加密（Encryption in Transit），构建多层次的安全防御体系。本书旨在为系统架构师、数据工程师和高级开发人员提供一套系统化的知识体系和丰富的实战经验，确保您能够自信地设计、构建和运维支撑未来业务发展的分布式数据与计算平台。

作者简介

目录信息

第1章云计算概论 1
1.1 云计算概述 1
1.1.1 云计算的定义 1
1.1.2 云计算产生的背景 2
1.1.3 云时代谁是主角 3
1.1.4 云计算的特征 4
1.1.5 云计算的发展史 5
1.1.6 云计算的服务层次 7
1.1.7 云计算的服务形式 7
1.1.8 云计算的实现机制 9
1.1.9 云计算研究方向 11
1.1.10 云计算发展趋势 12
1.2 云计算关键技术研究 14
1.2.1 虚拟化技术 14
1.2.2 数据存储技术 15
1.2.3 资源管理技术 17
1.2.4 能耗管理技术 18
1.2.5 云监测技术 19
1.3 云计算应用研究 22
1.3.1 语义分析应用 22
1.3.2 IT企业应用 22
1.3.3 生物学应用 23
1.3.4 电信企业应用 24
1.3.5 数据库的应用 27
1.3.6 地理信息应用 28
1.3.7 医学应用 29
1.4 云安全 30
1.4.1 云安全发展趋势 31
1.4.2 云安全与网络安全的差别 31
1.4.3 云安全研究的方向 31
1.4.4 云安全难点问题 32
1.4.5 云安全新增及增强功能 32
1.5 云计算生命周期 33
1.6 云计算存在的问题 34
1.7 云计算的优缺点 35
第2章 Hadoop相关项目介绍 37
2.1 Hadoop简介 37
2.1.1 Hadoop的基本架构 37
2.1.2 Hadoop文件系统结构 40
2.1.3 Hadoop文件读操作 41
2.1.4 Hadoop文件写操作 42
2.2 Hadoop系统性质 42
2.2.1 可靠存储性 43
2.2.2 数据均衡 43
2.3 比较SQL数据库与Hadoop 44
2.4 MapReduce概述 45
2.4.1 MapReduce实现机制 45
2.4.2 MapReduce执行流程 46
2.4.3 MapReduce映射和化简 47
2.4.4 MapReduce输入格式 47
2.4.5 MapReduce输出格式 48
2.4.6 MapReduce运行速度 48
2.5 HBase概述 48
2.5.1 HBase的系统框架 49
2.5.2 HBase访问接口 51
2.5.3 HBase的存储格式 52
2.5.4 HBase的读写流程 52
2.5.5 Hbase的优缺点 53
2.6 ZooKeeper概述 53
2.6.1 为什么需要ZooKeeper 54
2.6.2 ZooKeeper设计目标 54
2.6.3 ZooKeeper数据模型 54
2.6.4 ZooKeeper工作原理 55
2.6.5 ZooKeeper实现机制 56
2.6.6 ZooKeeper的特性 57
2.7 Hive概述 58
2.7.1 Hive的组成 59
2.7.2 Hive结构解析 59
2.8 Pig概述 63
2.9 Cassandra概述 64
2.9.1 Cassandra主要功能 64
2.9.2 Cassandra的体系结构 65
2.9.3 Cassandra存储机制 65
2.9.4 Cassandra的写过程 66
2.9.5 Cassandra的读过程 67
2.9.6 Cassandra的删除 68
2.10 Chukwa概述 68
2.10.1 使用Chukwa的原因 68
2.10.2 Chukwa的不是 69
2.10.3 Chukwa的定义 69
2.10.4 Chukwa架构与设计 70
第3章 Hadoop配置与实战 74
3.1 Hadoop的安装 74
3.1.1 在Linux下安装Hadoop 74
3.1.2 运行模式 75
3.1.3 在Windows下安装Hadoop 80
3.2 运行Hadoop 86
3.3 Hadoop的Avatar机制 87
3.3.1 系统架构 88
3.3.2 元数据同步机制 89
3.3.3 切换故障过程 91
3.3.4 运行流程 92
3.3.5 切换故障流程 96
3.4 Hadoop实战 99
3.4.1 使用Hadoop运行wordcount实例 99
3.4.2 使用Eclipse编写Hadoop程序 101
第4章 Hadoop的分布式数据HDFS 102
4.1 HDFS的操作 102
4.1.1 文件操作 102
4.1.2 管理与更新 103
4.2 FS Shell使用指南 104
4.3 API使用 111
4.3.1 文件系统的常见操作 111
4.3.2 API的Java操作实例 113
第5章 Hadoop编程模型MapReduce 118
5.1 MapReduce基础 118
5.1.1 MapReduce编程模型 118
5.1.2 MapReduce实现机制 119
5.1.3 Java MapReduce 121
5.2 MapReduce的容错性 124
5.3 MapReduce实例分析 125
5.4 不带map()、reduce()的MapReduce 131
5.5 Shuffle过程 133
5.6 新增Hadoop API 136
5.7 Hadoop的Streaming 138
5.7.1 通过UNIX命令使用Streaming 138
5.7.2 通过Ruby版本使用Streaming 139
5.7.3 通过Python版本使用Streaming 141
5.8 MapReduce实战 142
5.8.1 MapReduce排序 142
5.8.2 MapReduce二次排序 145
5.9 MapReduce作业分析 153
5.10 定制MapReduce数据类型 156
5.10.1 内置的数据输入格式和RecordReader 156
5.10.2 定制输入数据格式与RecordReader 157
5.10.3 定制数据输出格式实现多集合文件输出 160
5.11 链接MapReduce作业 162
5.11.1 顺序链接MapReduce作业 162
5.11.2 复杂的MapReduce链接 163
5.11.3 前后处理的链接 163
5.11.4 链接不同的数据 166
5.12 Hadoop的Pipes 172
5.13 创建Bloom filter 174
5.13.1 Bloom filter作用 175
5.13.2 Bloom filter实现 175
第6章 Hadoop的数据库HBase 182
6.1 HBase数据模型 182
6.1.1 数据模型 182
6.1.2 概念视图 183
6.1.3 物理视图 184
6.2 HBase与RDBMS对比 185
6.3 Bigtable的应用实例 188
6.4 HBase的安装与配置 189
6.5 Java API 196
6.6 HBase实例分析 204
6.6.1 RowLock 204
6.6.2 HBase的HFileOutputFormat 207
6.6.3 HBase的TableOutputFormat 210
6.6.4 在HBase中使用MapReduce 213
6.6.5 HBase分布式模式 215
第7章 Hadoop的数据仓库Hive 220
7.1 Hive的安装 220
7.1.1 准备的软件包 220
7.1.2 内嵌模式安装 220
7.1.3 安装独立模式 221
7.1.4 远程模式安装 222
7.1.5 查看数据信息 222
7.2 Hive的入口 223
7.2.1 类CliDriver 225
7.2.2 类CliSessionState 229
7.2.3 类CommandProcessor 230
7.3 Hive QL详解 232
7.3.1 Hive的数据类型 232
7.3.2 Hive与数据库比较 233
7.3.3 DDL操作 234
7.3.4 join查询 241
7.3.5 DML操作 243
7.3.6 SQL操作 245
7.3.7 Hive QL的应用实例 248
7.4 Hive的服务 250
7.4.1 JDBC/ODBC服务 250
7.4.2 Thrift服务 253
7.4.3 Web接口 255
7.5 Hive SQL的优化 256
7.5.1 Hive SQL优化选项 256
7.5.2 Hive SQL优化应用实例 258
7.6 Hive的扩展性 261
7.6.1 SerDe 262
7.6.2 Map/Reduce脚本 263
7.6.3 UDF 263
7.6.4 UDAF 264
7.7 Hive实战 266
第8章 Hadoop的大规模数据平台Pig 274
8.1 Pig的安装与运行 274
8.1.1 Pig的安装 274
8.1.2 Pig的运行 274
8.2 Pig实现 278
8.3 Pig Latin语言 279
8.3.1 Pig Latin语言概述 280
8.3.2 Pig Latin数据类型 282
8.3.3 Pig Latin运算符 284
8.3.4 Pig Latin关键字 287
8.3.5 Pig内置函数 288
8.4 自定义函数 291
8.4.1 UDF的编写 292
8.4.2 UDFS的使用 293
8.5 Jaql和Pig查询语言的比较 293
8.5.1 Pig和Jaql运行环境和执行形式的比较 294
8.5.2 Pig和Jaql支持数据类型的比较 294
8.5.3 Pig和Jaql操作符和内建函数以及自定义函数的比较 295
8.5.4 其他 299
8.6 Pig实战 300
第9章 Hadoop的非关系型数据Cassandra 308
9.1 Cassandra的安装 308
9.1.1 在Windows 7中安装 308
9.1.2 在Linux中安装 310
9.2 Cassandra的数据模型 311
9.2.1 Column 311
9.2.2 SuperColumn 312
9.2.3 ColumnFamily 312
9.2.4 Row 313
9.2.5 排序 313
9.3 Cassandra的实例分析 315
9.3.1 Cassandra的数据存储结构 315
9.3.2 跟踪客户端代码 319
9.4 Cassandra常用的编程语言 324
9.4.1 Java使用Cassandra 324
9.4.2 PHP使用Cassandra 325
9.4.3 Python使用Cassandra 326
9.4.4 C#使用Cassandra 327
9.4.5 Ruby使用Cassandra 328
9.5 Cassandra与MapReduce结合 328
9.5.1 需求分析 329
9.5.2 代码分析 330
9.5.3 MapReduce代码 330
9.6 Cassandra实战 331
9.6.1 BuyerDao功能验证 331
9.6.2 SellerDao功能验证 332
9.6.3 ProductDao功能验证 333
9.6.4 新建Schema在线功能 336
9.6.5 功能验证 337
第10章 Hadoop的收集数据Chukwa 339
10.1 Chukwa的安装与配置 339
10.1.1 配置要求 339
10.1.2 Chukwa的安装 340
10.1.3 基本命令 341
10.2 Chukwa数据流处理 344
10.2.1 支持数据类型 344
10.2.2 数据处理 345
10.2.3 自定义数据模块 351
10.3 Chukwa源代码分析 352
10.3.1 Chukwa适配器 352
10.3.2 Chukwa连接器 357
10.3.3 Chukwa收集器 362
10.4 Chukwa实例分析 366
10.4.1 生成数据 366
10.4.2 收集数据 367
10.4.3 处理数据 367
10.4.4 析取数据 368
10.4.5 稀释数据 368
第11章 Hadoop的分布式系统ZooKeeper 369
11.1 ZooKeeper的安装与配置 369
11.1.1 ZooKeeper的安装 369
11.1.2 ZooKeeper的配置 371
11.1.3 ZooKeeper数据模型 373
11.1.4 ZooKeeper的API接口 373
11.1.5 ZooKeeper编程实现 375
11.2 ZooKeeper的Leader流程 378
11.3 ZooKeeper锁服务 379
11.3.1 ZooKeeper中的锁机制 379
11.3.2 ZooKeeper的写锁实现 380
11.3.3 ZooKeeper锁服务实现例子 381
11.4 创建ZooKeeper应用程序 383
11.5 ZooKeeper的应用开发 387
11.6 ZooKeeper的典型应用 395
11.6.1 统一命名服务 396
11.6.2 配置管理 396
11.6.3 集群管理 397
11.6.4 共享锁 398
11.6.5 队列管理 399
11.7 实现NameNode自动切换 402
网上参考资源 410
参考文献 412
· · · · · · (收起)