Hadoop实战手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
这是一本hadoop实用手册，主要针对实际问题给出相应的解决方案。《hadoop实战手册》特色是以实践结合理论分析，手把手教读者如何操作，并且对每个操作都做详细的解释，对一些重要的知识点也做了必要的拓展。全书共包括3个部分，第一部分为基础篇，主要介绍hadoop数据导入导出、hdfs的概述、pig与hive的使用、etl和简单的数据处理，还介绍了mapreduce的调试方式；第二部分为数据分析高级篇，主要介绍高级聚合、大数据分析等技巧；第三部分为系统管理篇，主要介绍hadoop的部署的各种模式、添加新节点、退役节点、快速恢复、mapreduce调优等。
《hadoop实战手册》适合各个层次的hadoop技术人员阅读。通过阅读《hadoop实战手册》，hadoop初学者可以使用hadoop来进行数据处理，hadoop工程师或者数据挖掘工程师可以解决复杂的业务分析，hadoop系统管理员可以更好地进行日常运维。《hadoop实战手册》也可作为一本hadoop技术手册，针对要解决的相关问题，在工作中随时查阅。
作者简介
jonathan r. owens：软件工程师，拥有java和c++技术背景，最近主要从事hadoop及相关分布式处理技术工作。目前就职于comscore公司，为核心数据处理团队成员。comscore是一家知名的从事数字测量与分析的公司，公司使用hadoop及其他定制的分布式系统对数据进行聚合、分析和管理，每天处理超过400亿单的交易。
jon lentz：comscore核心数据处理团队软件工程师。他更倾向于使用pig脚本来解决问题。在加入comscore之前，他主要开发优化供应链和分配固定收益证券的软件。
brian femiano：本科毕业于计算机科学专业，并且从事相关专业软件开发工作6年，最近两年主要利用hadoop构建高级分析与大数据存储。他拥有商业领域的相关经验，以及丰富的政府合作经验。他目前就职于potomac fusion公司，这家公司主要从事可扩展算法的开发，并致力于学习并改进政府领域中最先进和最复杂的数据集。他通过教授课程和会议培训在公司内部普及hadoop和云计算相关的技术。
傅杰，硕士，毕业于清华大学高性能所，现就职于优酷土豆集团，任数据平台架构师，负责集团大数据基础平台建设，支撑其他团队的存储与计算需求，包含hadoop基础平台、日志采集系统、实时计算平台、消息系统、天机镜系统等。个人专注于大数据基础平台架构及安全研究，积累了丰富的平台运营经验，擅长hadoop平台性能调优、jvm调优及诊断各种mapreduce作业，还担任china hadoop submit 2013大会专家委员、优酷土豆大数据系列课程策划&讲师、easyhadoop社区讲师。
赵磊，硕士，毕业于中国科学技术大学，现就职于优酷土豆集团，任数据挖掘算法工程师，负责集团个性化推荐和无线消息推送系统的搭建和相关算法的研究。个人专注于基于大数据的推荐算法的研究与应用，积累了丰富的大数据分析与数据挖掘的实践经验，对分布式计算和海量数据处理有深刻的认识。
卢学裕，硕士，毕业于武汉大学，曾供职腾讯公司即通部门，现就职于优酷土豆集团，担任大数据技术负责人，负责优酷土豆集团大数据系统平台、大数据分析、数据挖掘和推荐系统。有丰富的hadoop平台使用及优化经验，尤其擅长mapreduce的性能优化。基于hadoop生态系统构建了优酷土豆的推荐系统，bi分析平台。
目录信息
第1章 hadoop分布式文件系统——导入和导出数据 1
1.1 介绍 1
1.2 使用hadoop shell命令导入和导出数据到hdfs 2
1.3 使用distcp实现集群间数据复制 7
1.4 使用sqoop从mysql数据库导入数据到hdfs 9
1.5 使用sqoop从hdfs导出数据到mysql 12
1.6 配置sqoop以支持sql server 15
1.7 从hdfs导出数据到mongodb 17
1.8 从mongodb导入数据到hdfs 20
1.9 使用pig从hdfs导出数据到mongodb 23
1.10 在greenplum外部表中使用hdfs 24
1.11 利用flume加载数据到hdfs中 26
第2章 hdfs 28
2.1 介绍 28
2.2 读写hdfs数据 29
2.3 使用lzo压缩数据 31
2.4 读写序列化文件数据 34
2.5 使用avro序列化数据 37
2.6 使用thrift序列化数据 41
.2.7 使用protocol buffers序列化数据 44
2.8 设置hdfs备份因子 48
2.9 设置hdfs块大小 49
第3章 抽取和转换数据 51
3.1 介绍 51
3.2 使用mapreduce将apache日志转换为tsv格式 52
3.3 使用apache pig过滤网络服务器日志中的爬虫访问量 54
3.4 使用apache pig根据时间戳对网络服务器日志数据排序 57
3.5 使用apache pig对网络服务器日志进行会话分析 59
3.6 通过python扩展apache pig的功能 61
3.7 使用mapreduce及二次排序计算页面访问量 62
3.8 使用hive和python清洗、转换地理事件数据 67
3.9 使用python和hadoop streaming执行时间序列分析 71
3.10 在mapreduce中利用multipleoutputs输出多个文件 75
3.11 创建用户自定义的hadoop writable及inputformat读取地理事件数据 78
第4章 使用hive、pig和mapreduce处理常见的任务 85
4.1 介绍 85
4.2 使用hive将hdfs中的网络日志数据映射为外部表 86
4.3 使用hive动态地为网络日志查询结果创建hive表 87
4.4 利用hive字符串udf拼接网络日志数据的各个字段 89
4.5 使用hive截取网络日志的ip字段并确定其对应的国家 92
4.6 使用mapreduce对新闻档案数据生成n-gram 94
4.7 通过mapreduce使用分布式缓存查找新闻档案数据中包含关键词的行 98
4.8 使用pig加载一个表并执行包含group by的select操作 102
第5章 高级连接操作 104
5.1 介绍 104
5.2 使用mapreduce对数据进行连接 104
5.3 使用apache pig对数据进行复制连接 108
5.4 使用apache pig对有序数据进行归并连接 110
5.5 使用apache pig对倾斜数据进行倾斜连接 111
5.6 在apache hive中通过map端连接对地理事件进行分析 113
5.7 在apache hive通过优化的全外连接分析地理事件数据 115
5.8 使用外部键值存储(redis)连接数据 118
第6章 大数据分析 123
6.1 介绍 123
6.2 使用mapreduce和combiner统计网络日志数据集中的独立ip数 124
6.3 运用hive日期udf对地理事件数据集中的时间日期进行转换与排序 129
6.4 使用hive创建基于地理事件数据的每月死亡报告 131
6.5 实现hive用户自定义udf用于确认地理事件数据的来源可靠性 133
6.6 使用hive的map/reduce操作以及python标记最长的无暴力发生的时间区间 136
6.7 使用pig计算audioscrobbler数据集中艺术家之间的余弦相似度 141
6.8 使用pig以及datafu剔除audioscrobbler数据集中的离群值 145
第7章 高级大数据分析 147
7.1 介绍 147
7.2 使用apache giraph计算pagerank 147
7.3 使用apache giraph计算单源最短路径 150
7.4 使用apache giraph执行分布式宽度优先搜索 158
7.5 使用apache mahout计算协同过滤 165
7.6 使用apache mahout进行聚类 168
7.7 使用apache mahout进行情感分类 171
第8章 调试 174
8.1 介绍 174
8.2 在mapreduce中使用counters监测异常记录 174
8.3 使用mrunit开发和测试mapreduce 177
8.4 本地模式下开发和测试mapreduce 179
8.5 运行mapreduce作业跳过异常记录 182
8.6 在流计算作业中使用counters 184
8.7 更改任务状态显示调试信息 185
8.8 使用illustrate调试pig作业 187
第9章 系统管理 189
9.1 介绍 189
9.2 在伪分布模式下启动hadoop 189
9.3 在分布式模式下启动hadoop 192
9.4 添加一个新节点 195
9.5 节点安全退役 197
9.6 namenode故障恢复 198
9.7 使用ganglia监控集群 199
9.8 mapreduce作业参数调优 201
第10章 使用apache accumulo进行持久化 204
10.1 介绍 204
10.2 在accumulo中设计行键存储地理事件 205
10.3 使用mapreduce批量导入地理事件数据到accumulo 213
10.4 设置自定义字段约束accumulo中的地理事件数据 220
10.5 使用正则过滤器限制查询结果 225
10.6 使用sumcombiner计算同一个键的不同版本的死亡数总和 228
10.7 使用accumulo实行单元级安全的扫描 232
10.8 使用mapreduce聚集accumulo中的消息源 237
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
《Hadoop实战手册》从一个架构师的视角，为我勾勒出了一个完整的大数据处理平台的蓝图。书中对Hadoop整体架构的分析，包括HDFS、MapReduce、YARN以及ZooKeeper在集群协调中的作用，都进行了非常系统和深入的阐述。它不仅仅是介绍了各个组件的功能，更重要的是分析了它们之间的相互依赖关系，以及如何通过合理的配置和设计，构建一个稳定、高效、可扩展的分布式大数据平台。我尤其欣赏书中关于集群容错和高可用的设计原则的讨论，这对于任何一个在大数据领域进行平台构建的工程师来说，都是至关重要的。书中对Hadoop生态系统的演进，从早期的MapReduce到现在的Spark、Flink等，也进行了简要的梳理，这让我能够更清晰地理解技术的进步和未来的发展趋势。这本书就像一本建筑学的圣经，为我提供了设计和构建复杂信息系统所需的核心理论和实践指导，让我能够从宏观层面把握整个大数据技术的脉络。
评分作为一名对数据可视化和分析充满热情的分析师，我一直希望能够更有效地利用Hadoop处理和分析我的数据。《Hadoop实战手册》在这方面提供了一个坚实的起点。书中对Hadoop生态系统中与数据分析相关的组件，如Spark、Impala、Presto等，进行了初步的介绍和定位。虽然书中并未深入到这些组件的底层代码实现，但它清晰地阐述了它们各自的优势和适用场景，例如Spark的内存计算能力如何加速迭代式算法，以及Impala如何提供SQL即席查询的低延迟体验。这让我能够根据我的具体分析需求，选择最合适的数据处理工具。书中对数据预处理和ETL（Extract, Transform, Load）流程的讨论，也为我如何将原始数据转化为可分析的格式提供了思路。我尤其欣赏书中关于数据倾斜的分析，以及如何通过调整MapReduce作业或者采用Spark等更优化的方式来缓解这一问题。这本书就像一个数据分析的导航仪，指引我在大数据领域，找到能够将数据转化为有价值洞察的最佳路径，让我不再迷失在海量数据之中。
评分作为一名在传统数据仓库领域摸爬滚打多年的技术人员，我对《Hadoop实战手册》的评价，更多的是从其理论深度和架构设计的角度去审视。这本书在分布式计算的理论基础上，做了相当扎实的铺垫。作者对于MapReduce模型的工作流程，从JobTracker到TaskTracker，再到Map和Reduce任务的执行过程，进行了详细的分解和论述，特别是对Shuffle阶段的深入探讨，以及如何通过combiner来优化中间结果的合并，这些细节的处理，充分展现了作者在分布式计算领域的深厚功底。书中对YARN的介绍，也让我认识到Hadoop在资源管理和任务调度方面所做的重大革新，从第一代MapReduce的局限性，到YARN如何实现应用程序的独立部署和资源隔离，这些演进的过程，不仅仅是技术上的进步，更是对整个大数据处理生态的一次重塑。我特别欣赏书中对于并行计算和数据分区的讨论，这对于理解Hadoop的性能优化至关重要。作者在讲解过程中，并未回避其复杂性，而是通过精炼的语言和逻辑严谨的分析，将这些复杂的概念阐释清楚。这本书不仅仅是技术的堆砌，更是对分布式系统设计理念的一次深刻解读，它让我思考如何在大规模数据集上实现高效的数据处理，以及如何构建健壮、可扩展的数据处理平台。
评分作为一名希望学习大数据存储和处理技术，但又苦于找不到合适的入门书籍的爱好者，《Hadoop实战手册》提供了最直接、最有效的学习路径。这本书没有过多地涉及复杂的数学模型或高级算法，而是从最基础的HDFS文件存储方式开始，一步步引导我理解分布式计算的基本概念。我非常喜欢书中对“块”、“副本”、“NameNode”、“DataNode”等基本术语的清晰解释，这些概念是理解整个Hadoop体系的基础。而且，书中提供的示例，虽然不涉及实际的代码编写，但其逻辑结构清晰，能够帮助我理解数据是如何在多个节点之间进行分布和处理的。它就像一本通俗易懂的入门教材，让我这个对技术感到畏惧的人，也能够轻松地走进Hadoop的世界，并且发现大数据处理的乐趣。这本书让我相信，即使没有深厚的技术背景，通过有条理的学习，也能掌握这些强大的技术，并且能够将其运用到我的学习和工作中。
评分从一名需要处理海量日志数据的运维工程师的角度来看，《Hadoop实战手册》为我解决实际工作中遇到的问题提供了关键的指导。书中对于Hadoop集群的部署和管理，包括NameNode的高可用性配置、Secondary NameNode的作用，以及如何进行YARN集群的资源规划和监控，都进行了非常详尽的阐述。特别是对于HDFS的故障排查和恢复，作者提供了一系列实用的命令和方法，这对于保证集群的稳定运行至关重要。我曾经因为NameNode的宕机而焦头烂额，读完这部分内容后，我才真正理解了其背后的原理，并学会了如何预防和快速响应这类事件。此外，书中对于数据迁移、备份策略的讨论，也让我能够更好地设计和执行我们的数据管理方案。这本书不仅仅停留在理论层面，更是深入到日常运维的每一个细节，它就像一本操作手册，让我能够更加自信地应对Hadoop集群的日常维护和管理挑战。让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，还提到了很多易于被忽视的配置项，这些细微之处往往是影响集群性能和稳定性的关键。
评分对于一个刚刚接触云原生技术，并希望将Hadoop部署在云环境中的开发者来说，《Hadoop实战手册》提供了一个重要的参考。书中虽然没有直接讲解Kubernetes或Docker等容器化技术，但它对Hadoop集群的组件化和模块化设计，为理解如何在云环境中部署Hadoop提供了基础。书中关于Hadoop集群的依赖关系、配置文件的管理、以及启动和关闭服务的顺序，都为我在云环境中进行自动化部署和管理积累了宝贵的经验。我尤其关注书中对NameNode、ResourceManager等关键服务的监控和维护的讲解，这些对于在云环境下保证Hadoop服务的稳定运行至关重要。虽然云平台本身提供了很多托管服务，但理解Hadoop的底层原理，能够帮助我更好地利用这些服务，并且在出现问题时，能够进行更有效的排查和解决。这本书就像一个交通规则手册，在我准备驶入大数据这片广阔的“云”时，为我指明了方向，让我能够更安全、更有效地抵达目的地。
评分从一个关注数据安全和合规性的IT经理的角度来看，《Hadoop实战手册》为我提供了理解Hadoop在数据安全方面的一些关键信息。书中对HDFS的访问控制列表（ACLs）、Kerberos认证集成、以及数据加密方面的讨论，让我对如何保护存储在Hadoop中的敏感数据有了一个初步的认识。虽然书中没有深入到具体的安全策略制定，但它点出了Hadoop在安全方面的能力和考量点。我尤其需要了解如何对不同用户或用户组设置不同的访问权限，以及如何确保数据在传输和存储过程中的安全性。书中对这些方面的讲解，为我与技术团队沟通数据安全需求，以及评估现有Hadoop集群的安全状况，提供了必要的知识基础。这本书就像一本法律法规指南，为我在管理大规模数据资产时，如何遵守相关的数据安全和隐私规定，提供了重要的参考信息，让我能够更有信心地管理我的数据，确保合规性。
评分作为一名研究机器学习算法的工程师，我一直关注如何将Hadoop与我的模型训练过程相结合。《Hadoop实战手册》为我提供了一个重要的视角。书中对Hadoop分布式存储能力，即HDFS，以及其与各种机器学习框架的集成，例如Mahout（虽然现在Spark MLlib更流行，但Mahout的早期贡献仍然值得学习）和Spark MLlib的集成，进行了初步的介绍。它让我理解了如何将大规模数据集存储在HDFS中，然后通过YARN或其他资源管理器，将这些数据加载到分布式计算框架中进行模型训练。书中对于数据加载和特征工程的章节，虽然没有提供具体的算法实现，但它强调了数据格式、数据预处理对机器学习模型性能的影响，这对我非常重要。我尤其注意到书中对数据采样和特征选择的讨论，这些都是在处理大规模数据集时，为了提高模型效率和准确性而必须考虑的因素。这本书就像一个科学研究的试验台，让我能够更好地规划如何将我的算法研究，与强大的分布式计算资源相结合，从而加速我的研究进程。
评分对于已经有一些Hadoop基础，但希望在实际应用中进一步提升效率的开发者来说，《Hadoop实战手册》的价值体现在其对Hadoop生态系统内各种组件的深度整合分析上。这本书并没有停留在对 einzelnen Komponenten 的简单介绍，而是着重于它们之间如何协同工作，形成一个强大的大数据处理能力。例如，在讲解Hive和HBase时，作者并没有将它们孤立地看待，而是清晰地阐述了Hive作为一种SQL抽象层，如何将SQL查询转化为MapReduce或Tez作业，以及HBase如何为Hadoop生态提供低延迟的随机读写能力。这对于我这样的用户来说，能够更好地理解何时使用哪种工具，以及它们在整个数据流中的定位。书中对于数据调优的章节，更是让我眼前一亮。作者通过分析Hadoop集群的常见瓶颈，并提出了一系列实用的优化策略，包括调整HDFS的块大小、优化MapReduce的Map和Reduce任务数量、以及如何利用LZO、Snappy等压缩算法来提高存储效率和 I/O 性能。这些内容，都是在实际工作中能够直接应用的宝贵经验。这本书就像一个经验丰富的项目经理，指引我在复杂的大数据项目中，如何整合资源，优化流程，最终交付高质量的成果。
评分从一个对大数据技术满怀好奇的初学者角度出发，《Hadoop实战手册》这本书着实为我打开了一扇通往分布式计算世界的大门。在翻开这本书之前，Hadoop这个词对我来说就像一个晦涩难懂的术语，只知道它与大数据处理息息相关，但具体如何运作、应用场景在哪里，我一无所知。这本书的开篇，用一种非常清晰易懂的方式，循序渐进地介绍了Hadoop的生态系统，从HDFS（Hadoop分布式文件系统）到MapReduce（分布式计算模型），再到YARN（资源管理器），每一部分都进行了详尽的解析。我尤其喜欢作者对于HDFS的讲解，它不仅仅是简单地介绍了文件的存储方式，还深入剖析了其冗余备份、数据容错机制，以及 Namenode 和 Datanode 的工作原理，这让我对数据的高可用性有了更深刻的理解。例如，在描述数据块的存储和副本策略时，作者通过生动的比喻和图示，将抽象的概念具象化，让我这个技术小白也能迅速抓住核心要点。而且，书中提供的代码示例，虽然不是直接的“实战”操作，但其结构和逻辑清晰明了，让我能够站在巨人的肩膀上，窥探Hadoop底层的运行逻辑。这本书没有一上来就抛出复杂的配置和命令，而是从概念入手，逐步构建起我对Hadoop整体架构的认知，为后续更深入的学习打下了坚实的基础。它就像一位经验丰富的老司机，耐心地指引着我这个新手，在浩瀚的大数据海洋中，找到航行的方向。
评分一些hadoop常用操作，有场景、代码和解释，但是太啰嗦了，各种凑字数，不断说重复的话，还把简单的话拉成长句……
评分一些hadoop常用操作，有场景、代码和解释，但是太啰嗦了，各种凑字数，不断说重复的话，还把简单的话拉成长句……
评分本书作为实战类书籍，很好的阐述了实战的意义，书中使用大量案例，而且代码基本可还原，就案例之多，值得推荐。
评分本书作为实战类书籍，很好的阐述了实战的意义，书中使用大量案例，而且代码基本可还原，就案例之多，值得推荐。
评分一些hadoop常用操作，有场景、代码和解释，但是太啰嗦了，各种凑字数，不断说重复的话，还把简单的话拉成长句……
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