具体描述
《大数据技术丛书：Hadoop应用开发技术详解》共12章。第1～2章详细地介绍了Hadoop的生态系统、关键技术以及安装和配置；第3章是MapReduce的使用入门，让读者了解整个开发过程；第4～5章详细讲解了分布式文件系统HDFS和Hadoop的文件I/O；第6章分析了MapReduce的工作原理；第7章讲解了如何利用Eclipse来编译Hadoop的源代码，以及如何对Hadoop应用进行测试和调试；第8～9章细致地讲解了MapReduce的开发方法和高级应用；第10～12章系统地讲解了Hive、HBase和Mahout。
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目录信息
第1章 Hadoop概述
1.1 Hadoop起源
1.1.1 Google与Hadoop模块
1.1.2 为什么会有Hadoop
1.1.3 Hadoop版本介绍
1.2 Hadoop生态系统
1.3 Hadoop常用项目介绍
1.4 Hadoop在国内的应用
1.5 本章小结
第2章 Hadoop安装
2.1 Hadoop环境安装配置
2.1.1 安装VMware
2.1.2 安装Ubuntu
2.1.3 安装VMwareTools
2.1.4 安装JDK
2.2 Hadoop安装模式
2.2.1 单机安装
2.2.2 伪分布式安装
2.2.3 分布式安装
2.3 如何使用Hadoop
2.3.1 Hadoop的启动与停止
2.3.2 Hadoop配置文件
2.4 本章小结
第3章 MapReduce快速入门
3.1 WordCount实例准备开发环境
3.1.1 使用Eclipse创建一个Java工程
3.1.2 导入Hadoop的JAR文件
3.2 MapReduce代码的实现
3.2.1 编写WordMapper类
3.2.2 编写WordReducer类
3.2.3 编写WordMain驱动类
3.3 打包、部署和运行
3.3.1 打包成JAR文件
3.3.2 部署和运行
3.3.3 测试结果
3.4 本章小结
第4章 Hadoop分布式文件系统详解
4.1 认识HDFS
4.1.1 HDFS的特点
4.1.2 Hadoop文件系统的接口
4.1.3 HDFS的Web服务
4.2 HDFS架构
4.2.1 机架
4.2.2 数据块
4.2.3 元数据节点
4.2.4 数据节点
4.2.5 辅助元数据节点
4.2.6 名字空间
4.2.7 数据复制
4.2.8 块备份原理
4.2.9 机架感知
4.3 Hadoop的RPC机制
4.3.1 RPC的实现流程
4.3.2 RPC的实体模型
4.3.3 文件的读取
4.3.4 文件的写入
4.3.5 文件的一致模型
4.4 HDFS的HA机制
4.4.1 HA集群
4.4.2 HA架构
4.4.3 为什么会有HA机制
4.5 HDFS的Federation机制
4.5.1 单个NameNode的HDFS架构的局限性
4.5.2 为什么引入Federation机制
4.5.3 Federation架构
4.5.4 多个名字空间的管理问题
4.6 Hadoop文件系统的访问
4.6.1 安全模式
4.6.2 HDFS的Shell访问
4.6.3 HDFS处理文件的命令
4.7 JavaAPI接口
4.7.1 HadoopURL读取数据
4.7.2 FileSystem类
4.7.3 FileStatus类
4.7.4 FSDataInputStream类
4.7.5 FSDataOutputStream类
4.7.6 列出HDFS下所有的文件
4.7.7 文件的匹配
4.7.8 PathFilter对象
4.8 维护HDFS
4.8.1 追加数据
4.8.2 并行复制
4.8.3 升级与回滚
4.8.4 添加节点
4.8.5 删除节点
4.9 HDFS权限管理
4.9.1 用户身份
4.9.2 权限管理的原理
4.9.3 设置权限的Shell命令
4.9.4 超级用户
4.9.5 HDFS权限配置参数
4.10 本章小结
第5章 Hadoop文件I/O详解
5.1 Hadoop文件的数据结构
5.1.1 SequenceFile存储
5.1.2 MapFile存储
5.1.3 SequenceFile转换为MapFile
5.2 HDFS数据完整性
5.2.1 校验和
5.2.2 数据块检测程序
5.3 文件序列化
5.3.1 进程间通信对序列化的要求
5.3.2 Hadoop文件的序列化
5.3.3 Writable接口
5.3.4 WritableComparable接口
5.3.5 自定义Writable接口
5.3.6 序列化框架
5.3.7 数据序列化系统Avro
5.4 Hadoop的Writable类型
5.4.1 Writable类的层次结构
5.4.2 Text类型
5.4.3 NullWritable类型
5.4.4 ObjectWritable类型
5.4.5 GenericWritable类型
5.5 文件压缩
5.5.1 Hadoop支持的压缩格式
5.5.2 Hadoop中的编码器和解码器
5.5.3 本地库
5.5.4 可分割压缩LZO
5.5.5 压缩文件性能比较
5.5.6 Snappy压缩
5.5.7 gzip、LZO和Snappy比较
5.6 本章小结
第6章 MapReduce工作原理
6.1 MapReduce的函数式编程概念
6.1.1 列表处理
6.1.2 Mapping数据列表
6.1.3 Reducing数据列表
6.1.4 Mapper和Reducer如何工作
6.1.5 应用实例：词频统计
6.2 MapReduce框架结构
6.2.1 MapReduce模型
6.2.2 MapReduce框架组成
6.3 MapReduce运行原理
6.3.1 作业的提交
6.3.2 作业初始化
6.3.3 任务的分配
6.3.4 任务的执行
6.3.5 进度和状态的更新
6.3.6 MapReduce的进度组成
6.3.7 任务完成
6.4 MapReduce容错
6.4.1 任务失败
6.4.2 TaskTracker失败
6.4.3 JobTracker失败
6.4.4 子任务失败
6.4.5 任务失败反复次数的处理方法
6.5 Shuffle阶段和Sort阶段
6.5.1 Map端的Shuffle
6.5.2 Reduce端的Shuffle
6.5.3 Shuffle过程参数调优
6.6 任务的执行
6.6.1 推测执行
6.6.2 任务JVM重用
6.6.3 跳过坏的记录
6.6.4 任务执行的环境
6.7 作业调度器
6.7.1 先进先出调度器
6.7.2 容量调度器
6.7.3 公平调度器
6.8 自定义Hadoop调度器
6.8.1 Hadoop调度器框架
6.8.2 编写Hadoop调度器
6.9 YARN介绍
6.9.1 异步编程模型
6.9.2 YARN支持的计算框架
6.9.3 YARN架构
6.9.4 YARN工作流程
6.10 本章小结
第7章 Eclipse插件的应用
7.1 编译Hadoop源码
7.1.1 下载Hadoop源码
7.1.2 准备编译环境
7.1.3 编译common组件
7.2 Eclipse安装MapReduce插件
7.2.1 查找MapReduce插件
7.2.2 新建一个Hadooplocation
7.2.3 Hadoop插件操作HDFS
7.2.4 运行MapReduce的驱动类
7.3 MapReduce的Debug调试
7.3.1 进入Debug运行模式
7.3.2 Debug调试具体操作
7.4 单元测试框架MRUnit
7.4.1 认识MRUnit框架
7.4.2 准备测试案例
7.4.3 Mapper单元测试
7.4.4 Reducer单元测试
7.4.5 MapReduce单元测试
7.5 本章小结
第8章 MapReduce编程开发
8.1 WordCount案例分析
8.1.1 MapReduce工作流程
8.1.2 WordCount的Map过程
8.1.3 WordCount的Reduce过程
8.1.4 每个过程产生的结果
8.1.5 Mapper抽象类
8.1.6 Reducer抽象类
8.1.7 MapReduce驱动
8.1.8 MapReduce最小驱动
8.2 输入格式
8.2.1 InputFormat接口
8.2.2 InputSplit类
8.2.3 RecordReader类
8.2.4 应用实例：随机生成100个小数并求最大值
8.3 输出格式
8.3.1 OutputFormat接口
8.3.2 RecordWriter类
8.3.3 应用实例：把首字母相同的单词放到一个文件里
8.4 压缩格式
8.4.1 如何在MapReduce中使用压缩
8.4.2 Map作业输出结果的压缩
8.5 MapReduce优化
8.5.1 Combiner类
8.5.2 Partitioner类
8.5.3 分布式缓存
8.6 辅助类
8.6.1 读取Hadoop配置文件
8.6.2 设置Hadoop的配置文件属性
8.6.3 GenericOptionsParser选项
8.7 Streaming接口
8.7.1 Streaming工作原理
8.7.2 Streaming编程接口参数
8.7.3 作业配置属性
8.7.4 应用实例：抓取网页的标题
8.8 本章小结
第9章 MapReduce高级应用
9.1 计数器
9.1.1 默认计数器
9.1.2 自定义计数器
9.1.3 获取计数器
9.2 MapReduce二次排序
9.2.1 二次排序原理
9.2.2 二次排序的算法流程
9.2.3 代码实现
9.3 MapReduce中的Join算法
9.3.1 Reduce端Join
9.3.2 Map端Join
9.3.3 半连接SemiJoin
9.4 MapReduce从MySQL读写数据
9.4.1 读数据
9.4.2 写数据
9.5 Hadoop系统调优
9.5.1 小文件优化
9.5.2 Map和Reduce个数设置
9.6 本章小结
第10章 数据仓库工具Hive
10.1 认识Hive
10.1.1 Hive工作原理
10.1.2 Hive数据类型
10.1.3 Hive的特点
10.1.4 Hive下载与安装
10.2 Hive架构
10.2.1 Hive用户接口
10.2.2 Hive元数据库
10.2.3 Hive的数据存储
10.2.4 Hive解释器
10.3 Hive文件格式
10.3.1 TextFile格式
10.3.2 SequenceFile格式
10.3.3 RCFile文件格式
10.3.4 自定义文件格式
10.4 Hive操作
10.4.1 表操作
10.4.2 视图操作
10.4.3 索引操作
10.4.4 分区操作
10.4.5 桶操作
10.5 Hive复合类型
10.5.1 Struct类型
10.5.2 Array类型
10.5.3 Map类型
10.6 Hive的JOIN详解
10.6.1 JOIN操作语法
10.6.2 JOIN原理
10.6.3 外部JOIN
10.6.4 Map端JOIN
10.6.5 JOIN中处理NULL值的语义区别
10.7 Hive优化策略
10.7.1 列裁剪
10.7.2 MapJoin操作
10.7.3 GroupBy操作
10.7.4 合并小文件
10.8 Hive内置操作符与函数
10.8.1 字符串函数
10.8.2 集合统计函数
10.8.3 复合类型操作
10.9 Hive用户自定义函数接口
10.9.1 用户自定义函数UDF
10.9.2 用户自定义聚合函数UDAF
10.10 Hive的权限控制
10.10.1 角色的创建和删除
10.10.2 角色的授权和撤销
10.10.3 超级管理员权限
10.11 应用实例：使用JDBC开发Hive程序
10.11.1 准备测试数据
10.11.2 代码实现
10.12 本章小结
第11章 开源数据库HBase
11.1 认识HBase
11.1.1 HBase的特点
11.1.2 HBase访问接口
11.1.3 HBase存储结构
11.1.4 HBase存储格式
11.2 HBase设计
11.2.1 逻辑视图
11.2.2 框架结构及流程
11.2.3 Table和Region的关系
11.2.4 -ROOT-表和.META.表
11.3 关键算法和流程
11.3.1 Region定位
11.3.2 读写过程
11.3.3 Region分配
11.3.4 RegionServer上线和下线
11.3.5 Master上线和下线
11.4 HBase安装
11.4.1 HBase单机安装
11.4.2 HBase分布式安装
11.5 HBase的Shell操作
11.5.1 一般操作
11.5.2 DDL操作
11.5.3 DML操作
11.5.4 HBaseShell脚本
11.6 HBase客户端
11.6.1 JavaAPI交互
11.6.2 MapReduce操作HBase
11.6.3 向HBase中写入数据
11.6.4 读取HBase中的数据
11.6.5 Avro、REST和Thrift接口
11.7 本章小结
第12章 Mahout算法
12.1 Mahout的使用
12.1.1 安装Mahout
12.1.2 运行一个Mahout案例
12.2 Mahout数据表示
12.2.1 偏好Perference类
12.2.2 数据模型DataModel类
12.2.3 Mahout链接MySQL数据库
12.3 认识Taste框架
12.4 Mahout推荐器
12.4.1 基于用户的推荐器
12.4.2 基于项目的推荐器
12.4.3 SlopeOne推荐策略
12.5 推荐系统
12.5.1 个性化推荐
12.5.2 商品推荐系统案例
12.6 本章小结
附录A Hive内置操作符与函数
附录B HBase默认配置解释[1]
附录C Hadoop三个配置文件的参数含义说明
· · · · · · (收起)
读后感
作者很不负责任，我在心里已经骂了你N次了,看一会就想骂，再继续看还想骂。 为什么呢？ 我已经忍着读到第8章了，前面的很多问题不说了，我想问问第200页的public FindMaxValue InputSplit() 的方法，请问有这个FindMaxValue 类型吗？竟然连返回类型也没有，我真靠！写书的时候...
评分先说优点：把Hadoop的各个部分都说了一遍，什么HDFS，IO，Map-Reduce等等，而且也有涉及原理的部分。 然后。。。。我看这本书的时候，说了无数遍的X了狗了-，- 感觉章节安排不合理，本书从刚开始装完Hadoop，写了个WordCount，就开始讲HDFS，IO，对初学者来说，根本不知道讲的...
评分先说优点：把Hadoop的各个部分都说了一遍，什么HDFS，IO，Map-Reduce等等，而且也有涉及原理的部分。 然后。。。。我看这本书的时候，说了无数遍的X了狗了-，- 感觉章节安排不合理，本书从刚开始装完Hadoop，写了个WordCount，就开始讲HDFS，IO，对初学者来说，根本不知道讲的...
评分作者很不负责任，我在心里已经骂了你N次了,看一会就想骂，再继续看还想骂。 为什么呢？ 我已经忍着读到第8章了，前面的很多问题不说了，我想问问第200页的public FindMaxValue InputSplit() 的方法，请问有这个FindMaxValue 类型吗？竟然连返回类型也没有，我真靠！写书的时候...
评分先说优点：把Hadoop的各个部分都说了一遍，什么HDFS，IO，Map-Reduce等等，而且也有涉及原理的部分。 然后。。。。我看这本书的时候，说了无数遍的X了狗了-，- 感觉章节安排不合理，本书从刚开始装完Hadoop，写了个WordCount，就开始讲HDFS，IO，对初学者来说，根本不知道讲的...
用户评价
我是一名对大数据技术充满好奇的研究者，一直致力于寻找能够深入理解 Hadoop 应用开发的经典著作。这本书绝对是我的首选。作者在探讨 Oozie 在 Hadoop 作业调度中的作用时，展现了其丰富的实战经验。Oozie 是一个基于工作流的作业调度系统，它能够管理复杂的 Hadoop 作业依赖关系，并实现定时调度和触发。书中详细讲解了 Oozie 的 WorkFlow、Bundle、Coordinator 的概念，以及如何使用 Oozie Shell、Pig、Hive、MapReduce 等 Actions 来构建复杂的工作流。我曾需要在一个数据处理流程中，按照固定的时间间隔运行一系列的 Pig 脚本和 Hive 查询，通过书中提供的 Oozie Workflow XML 语法详解和开发示例，我能够轻松地构建出满足需求的调度任务，并实现自动化的数据处理。此外，书中对 Hue（Hadoop User Experience）的介绍也十分详细，它提供了一个 Web 界面的统一入口，方便用户管理和操作 Hadoop 集群中的各种组件。我曾需要在一个团队中，让非技术人员也能够方便地访问和查询 Hadoop 中的数据，利用 Hue 提供的 HDFS 浏览器、Hive Query Editor、Oozie Workflow Manager 等功能，我能够为团队成员提供一个简单易用的操作平台。
评分这本书的深度和广度都超出了我的预期，它不仅仅是关于 Hadoop 的技术指南，更是关于如何在大数据领域构建和运维复杂系统的“实践指南”。作者在讲解 Hadoop 集群的安装、配置和管理时，提供了非常详实的操作步骤和注意事项。他从单机模式的安装到伪分布式模式，再到完全分布式模式，一步步地带领我完成了 Hadoop 集群的搭建。我曾因为对 Hadoop 集群的配置不熟悉而浪费了大量的时间，通过书中详细的配置文件解释和参数说明，我能够快速地理解各个配置项的作用，并根据实际需求进行合理的配置。更让我印象深刻的是，书中还对 Hadoop 集群的日常运维和故障排查提供了大量的实用技巧。例如，当集群出现 NameNode 无法启动、Datanode 离线、JobTracker 响应缓慢等问题时，书中提供的故障诊断思路和日志分析方法，都给了我极大的帮助，让我能够快速定位问题并解决。此外，书中对 Hive、HBase 等组件的安装和配置也进行了详细的介绍，这为我构建一个完整的 Hadoop 生态系统提供了坚实的基础。
评分这是一本让我受益匪浅的鸿篇巨著，它如同一位循循善诱的导师，将 Hadoop 这个庞大而复杂的分布式计算框架，以一种令人拍案叫绝的清晰度和深度展现在我面前。我曾几何时在 Hadoop 的世界里迷失方向，那些官方文档和零散的技术博客，虽然提供了宝贵的信息，却难以形成一个完整的知识体系。而这本书，它就像一座灯塔，照亮了我前行的道路。我尤其欣赏作者在阐述 MapReduce 核心思想时的那种抽丝剥茧般的逻辑，从最基础的键值对处理，到复杂的join操作，每一个环节都辅以详实的伪代码和生动的比喻，让我能够真正理解数据在分布式环境下的流动和转换。更令我惊喜的是，它并没有止步于 MapReduce，而是深入探讨了 HDFS 的文件存储机制，包括其 Namenode 和 Datanode 的工作原理，以及如何优化数据副本策略以提高容错性和读写性能。我曾遇到过 HDFS 读写效率不佳的问题，在仔细研读了书中关于数据块大小、文件读写流程的章节后，我茅塞顿开，学会了根据实际业务场景调整 HDFS 的配置参数，从而显著提升了数据访问的速度。这本书对于我这样的初学者来说，简直是福音，它不仅解答了我心中的疑惑，更让我对 Hadoop 的未来发展充满了信心。
评分作为一名追求极致性能的开发者，我一直渴望找到能够帮助我深入优化 Hadoop 应用开发的宝典。这本书无疑是我的最佳选择。作者在讲解 MapReduce 作业优化时，提供了极其详尽的策略和技巧。他从代码层面、配置层面、数据层面等多个维度，详细介绍了如何提高 MapReduce 作业的执行效率。我曾遇到过 MapReduce 作业的 Shuffle 阶段成为瓶颈的问题，在仔细研读了书中关于 Shuffle 优化（如 Combiner 的使用、Map 输出的压缩、Spill 参数的调整）的讲解后，我茅塞顿开，学会了如何通过精细化的配置和代码调整，将 Shuffle 的开销降到最低，从而显著提升了 MapReduce 作业的整体性能。此外，书中对 Spark 作业的优化也进行了深入的探讨，例如 RDD 的缓存（Caching）和持久化（Persist）、Shuffle 的调优、DataFrame/Dataset 的 Catalyst Optimizer 等。我曾在一个需要频繁访问中间结果的 Spark Streaming 应用中，通过书中关于 RDD 缓存和持久化的指导，成功地降低了计算的重复次数，显著提升了流式处理的吞吐量。
评分我是一名有一定工作经验的开发者，一直在寻找一本能够帮助我深入理解 Hadoop 应用开发的权威指南。这本书完全满足了我的需求。作者在讲解 ZooKeeper 在 Hadoop 集成中的作用时，尤其让我印象深刻。ZooKeeper 作为分布式协调服务，在 Hadoop 集群的高可用性和分布式锁机制中扮演着至关重要的角色。书中详细解释了 ZooKeeper 的 CNS（Consistency, Notification, Synchronization）特性，以及如何利用它来实现 NameNode 的 HA（High Availability）和 HDFS 的元数据管理。我曾在一个生产环境中遇到了 NameNode 单点故障的问题，在仔细研读了书中关于 ZooKeeper 配合 JournalNode 实现 NameNode HA 的配置和原理后，我成功地对集群进行了改造，大大提升了 Hadoop 集群的可靠性。此外，书中对 Sqoop 的讲解也十分详尽，它能够方便地将关系型数据库中的数据导入到 Hadoop 中，或者将 Hadoop 中的数据导出到关系型数据库。我曾需要在将大量用户数据从 MySQL 导入到 HDFS 中进行分析，通过书中提供的 Sqoop 命令示例和参数详解，我能够高效、稳定地完成数据迁移任务。
评分这本书的价值远不止于对 Hadoop 核心组件的介绍，它更像是一本关于大数据应用开发的“武功秘籍”。我尤其欣赏作者在探讨 Spark 这一时下热门框架时所展现出的深刻洞察力。书中并没有简单地将 Spark 视为 MapReduce 的替代品，而是深入剖析了 Spark 的内存计算机制、DAG 调度器以及 RDD（Resilient Distributed Dataset）的编程模型。我曾花费大量时间去理解 Spark 的 Shuffle 过程，而书中通过详细的图示和代码示例，将 Shuffle 的复杂性进行了极大的简化，让我能够清晰地看到数据在 Spark 集群中的流动和聚合。更让我印象深刻的是，书中还介绍了 Spark Streaming 和 Spark SQL 等组件，并提供了相应的开发指南。我曾经需要开发一个近实时的数据处理管道，利用 Spark Streaming，结合书中关于窗口操作和状态管理（Stateful Operations）的讲解，我能够非常灵活地构建出满足业务需求的流式处理应用。此外，书中对于 Spark SQL 的优化策略，例如谓词下推（Predicate Pushdown）和列裁剪（Column Pruning），也给了我很大的帮助，让我能够写出更高效的 Spark SQL 查询。
评分我一直对大数据技术领域充满热情，而 Hadoop 作为这个领域的基石，其应用开发无疑是重中之重。在接触这本书之前，我尝试过阅读一些相关的技术资料，但总感觉难以深入，对某些核心概念的理解总是隔靴搔痒。然而，当我翻开这本书的第一页，那种感觉就完全不同了。作者的写作风格非常接地气，他不仅仅是罗列技术名词和API，更重要的是，他通过大量实际的开发案例，将 Hadoop 的理论知识与实际应用紧密结合起来。例如，在介绍 Hive 的时候，书中详细讲解了如何利用 HiveQL 进行复杂的数据分析，包括窗口函数、UDF 的编写和优化。我曾经在一个项目中需要对海量用户行为数据进行聚类分析，传统的关系型数据库难以胜任，而通过书中提供的 Hive 脚本示例，我不仅成功地构建了数据仓库，还能够高效地执行复杂的分析查询，这极大地提高了我的工作效率。此外，书中对 HBase 的讲解也十分到位，从其架构设计到数据模型，再到具体的API使用，都进行了深入的剖析。我曾在一个需要高并发读写的场景下选择了 HBase，书中关于 RegionServer 的负载均衡、协处理器（Coprocessor）的开发实践，都给了我非常大的启发，让我能够设计出更稳定、更高效的 HBase 应用。
评分这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够从更宏观的角度理解 Hadoop 的生态系统。作者在介绍 Flume 和 Kafka 这两个数据采集和消息队列技术时，展现了极高的专业水准。Flume 作为一个可靠的、分布式的日志收集系统，在从各种数据源采集日志数据并将其传输到 Hadoop 集群中发挥着重要作用。书中详细讲解了 Flume 的 Agent、Source、Channel、Sink 的架构，以及如何配置不同的 Source 和 Sink 来满足各种数据采集需求。我曾需要在生产环境中实时采集大量的服务器日志，利用书中提供的 Flume 配置示例，我能够搭建一个稳定高效的日志采集管道，将日志实时地传输到 HDFS 中进行后续的分析。而 Kafka，作为一种高性能、可扩展的分布式发布-订阅消息系统，在解耦数据生产者和消费者、实现数据缓冲和异步处理方面具有无可比拟的优势。书中对 Kafka 的 Topic、Partition、Broker、Producer、Consumer 等概念的深入剖析，以及如何通过 Kafka 实现数据流的可靠传输和处理，都给了我极大的启发。我曾在一个需要处理高吞吐量实时数据的场景下，将 Kafka 与 Spark Streaming 结合使用，书中提供的集成方案和代码示例，让我能够快速地实现一个高性能的实时数据处理平台。
评分这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何构建稳定、高效、可扩展的大数据应用开发的“哲学书”。作者在讲解 HDFS 的设计理念和实现细节时，展现了其对分布式系统原理的深刻理解。他从数据冗余、故障检测、主从分离等方面，深入剖析了 HDFS 能够实现高可用性和容错性的原因。我曾尝试过自己设计一个分布式文件存储系统，但很快就遇到了数据一致性、命名服务等方面的挑战。在研读了书中关于 Namenode 的元数据管理、Datanode 的数据存储和副本管理、以及 Client 的读写流程后，我对分布式文件系统的设计有了全新的认识。更让我印象深刻的是，书中还对 HDFS 的一些高级特性，例如 Federation、Erasure Coding 等进行了深入的介绍，这为我理解 Hadoop 的未来发展方向提供了重要的参考。此外，书中对 YARN 的资源管理和调度机制的讲解也十分到位，它不仅解释了 ApplicationMaster、ResourceManager、NodeManager 的职责，还详细介绍了各种调度器（如 Capacity Scheduler、Fair Scheduler）的配置和优化方法。我曾在一个资源受限的集群上部署了多个 Hadoop 作业，通过书中关于 YARN 资源分配策略的指导，我能够有效地管理集群资源，确保关键作业能够获得足够的计算力，从而提高了整体的作业吞吐量。
评分在阅读过程中，我不断地惊叹于作者对 Hadoop 生态系统各个组件之间相互作用的精准把握。这本书并非孤立地介绍 HDFS、MapReduce、YARN、Spark 等技术，而是将它们有机地串联起来，形成一个完整的知识体系。我曾试图理解 YARN 的资源调度机制，例如 ApplicationMaster、ResourceManager、NodeManager 的职责，以及它们之间如何协同工作。书中关于 YARN 的调度器（如 FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）的详细对比和配置说明，以及如何为不同类型的应用分配资源，都给了我非常大的启发。我曾在一个资源有限的集群上部署了多个 Hadoop 作业，通过书中关于 YARN 资源分配和优先级设置的指导，我能够有效地管理集群资源，确保关键作业能够获得足够的计算力。此外，书中对 Pig 的介绍也相当深入，它提供了一种更高级的数据流语言，用于简化 MapReduce 的开发。我曾尝试编写复杂的 MapReduce 程序，过程繁琐且容易出错，而通过 Pig Latin 脚本，我能够以一种更抽象、更易读的方式来表达数据处理逻辑，大大提高了开发效率。
评分字数不够，log来凑。。。copy框架图，根本讲不明白。。看不下去的烂，学校竟然拿它做课本！！！(≧０≦)
评分字数不够，log来凑。。。copy框架图，根本讲不明白。。看不下去的烂，学校竟然拿它做课本！！！(≧０≦)
评分写这本书的人还在智客传播把好想，上有视频的。 两个结合起来更好了。 但是视频不好找啊
评分看了一半了，相比晦涩难懂的翻译，这确实算是国产书里面适合入门的hadoop书
评分写这本书的人还在智客传播把好想，上有视频的。 两个结合起来更好了。 但是视频不好找啊
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