具体描述
准备好释放数据的强大潜能了吗？借助于这本《Hadoop权威指南》，你将学习如何使用ApacheHadoop构建和维护稳定性高、伸缩性强的分布式系统。本书是为程序员写的，可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的，帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集群。
《Hadoop权威指南（第3版 修订版）》通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的最新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型（YARN）。
作者简介
Tom White，数学王子&Hadoop专家。身为Apache Hadoop提交者八年之久，Apache软件基金会成员之一。全球知名云计算公司Cloudera的软件工程师。Tom拥有英国剑桥大学数学学士学位和利兹大学科学哲学硕士学位。
目录信息
第1章 初识Hadoop 1
1.1 数据！数据！ 1
1.2 数据的存储与分析 3
1.3 相较于其他系统的优势 4
1.3.1 关系型数据库管理系统 5
1.3.2 网格计算 7
1.3.3 志愿计算 9
1.4 Hadoop发展简史 10
1.5 Apache Hadoop和Hadoop生态系统 14
1.6 Hadoop的发行版本 15
1.6.1 本书包含的内容 16
1.6.2 兼容性 17
第2章 关于MapReduce 19
2.1 气象数据集 19
2.2 使用Unix工具来分析数据 21
2.3 使用Hadoop来分析数据 23
2.3.1 map和reduce 23
2.3.2 Java MapReduce 24
2.4 横向扩展 33
2.4.1 数据流 34
2.4.2 combiner函数 37
2.4.3 运行分布式的MapReduce作业 39
2.5 Hadoop Streaming 40
2.5.1 Ruby版本 40
2.5.2 Python版本 43
2.6 Hadoop Pipes 44
第3章 Hadoop分布式文件系统 49
3.1 HDFS的设计 49
3.2 HDFS的概念 51
3.2.1 数据块 51
3.2.2 namenode和datanode 52
3.2.3 联邦HDFS 53
3.2.4 HDFS的高可用性 54
3.3 命令行接口 56
3.4 Hadoop文件系统 58
3.5 Java接口 62
3.5.1 从Hadoop URL读取数据 63
3.5.2 通过FileSystem API读取数据 64
3.5.3 写入数据 68
3.5.4 目录 70
3.5.5 查询文件系统 70
3.5.6 删除数据 75
3.6 数据流 75
3.6.1 剖析文件读取 75
3.6.2 剖析文件写入 78
3.6.3 一致模型 81
3.7 通过Flume和Sqoop导入数据 83
3.8 通过distcp并行复制 84
3.9 Hadoop存档 86
3.9.1 使用Hadoop存档工具 86
3.9.2 不足 88
第4章 Hadoop的I/O操作 89
4.1 数据完整性 89
4.1.1 HDFS的数据完整性 89
4.1.2 LocalFileSystem 91
4.1.3 ChecksumFileSystem 91
4.2 压缩 92
4.2.1 codec 93
4.2.2 压缩和输入分片 98
4.2.3 在MapReduce中使用压缩 99
4.3 序列化 102
4.3.1 Writable接口 103
4.3.2 Writable类 105
4.3.3 实现定制的Writable集合 114
4.3 序列化框架 118
4.4 Avro 121
4.4.1 Avro数据类型和模式 122
4.4.2 内存中的序列化和反序列化 126
4.4.3 Avro数据文件 129
4.4.4 互操作性 130
4.4.5 模式的解析 133
4.4.6 排列顺序 135
4.4.7 关于Avro MapReduce 137
4.4.8 使用Avro MapReduce进行排序 141
4.4.9 其他语言的Avro MapReduce 143
4.5 基于文件的数据结构 143
4.5.1 关于SequenceFile 143
4.5.2 关于MapFile 151
第5章 MapReduce应用开发 157
5.1 用于配置的API 157
5.1.1 资源合并 159
5.1.2 可变的扩展 160
5.2 配置开发环境 160
5.2.1 管理配置 162
5.2.2 辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner 165
5.3 用MRUnit来写单元测试 168
5.3.1 关于Mapper 168
5.3.2 关于Reducer 170
5.4 本地运行测试数据 171
5.4.1 在本地作业运行器上运行作业 171
5.4.2 测试驱动程序 175
5.5 在集群上运行 176
5.5.1 打包作业 177
5.5.2 启动作业 179
5.5.3 MapReduce的Web界面 181
5.5.4 获取结果 184
5.5.5 作业调试 185
5.5.6 Hadoop日志 190
5.5.7 远程调试 192
5.6 作业调优 193
5.7 MapReduce的工作流 196
5.7.1 将问题分解成MapReduce作业 197
5.7.2 关于JobControl 198
5.7.3 关于Apache Oozie 199
第6章 MapReduce的工作机制 205
6.1 剖析MapReduce作业运行机制 205
6.1.1 经典的MapReduce (MapReduce 1) 206
6.1.2 YARN (MapReduce 2) 213
6.2 失败 219
6.2.1 经典MapReduce中的失败 219
6.2.2 YARN中的失败 222
6.3 作业的调度 224
6.3.1 公平调度器 225
6.3.2 容量调度器 225
6.4 shuffle和排序 226
6.4.1 map端 226
6.4.2 reduce端 228
6.4.3 配置调优 230
6.5 任务的执行 232
6.5.1 任务执行环境 232
6.5.2 推测执行 233
6.5.3 关于OutputCommitters 235
6.5.4 任务JVM重用 237
6.5.5 跳过坏记录 238
第7章 MapReduce的类型与格式 241
7.1 MapReduce的类型 241
7.1.1 默认的MapReduce作业 245
7.1.2 默认的Streaming作业 249
7.2 输入格式 252
7.2.1 输入分片与记录 252
7.2.2 文本输入 264
7.2.3 二进制输入 268
7.2.4 多个输入 269
7.2.5 数据库输入(和输出) 270
7.3 输出格式 271
7.3.1 文本输出 271
7.3.2 二进制输出 272
7.3.3 多个输出 272
7.3.4 延迟输出 277
7.3.5 数据库输出 277
第8章 MapReduce的特性 279
8.1 计数器 279
8.1.1 内置计数器 279
8.1.2 用户定义的Java计数器 284
8.1.3 用户定义的Streaming计数器 289
8.2 排序 289
8.2.1 准备 290
8.2.2 部分排序 291
8.2.3 全排序 295
8.2.4 辅助排序 299
8.3 连接 305
8.3.1 map端连接 307
8.3.2 reduce端连接 307
8.4 边数据分布 311
8.4.1 利用JobConf来配置作业 311
8.4.2 分布式缓存 311
8.5 MapReduce库类 318
第9章 构建Hadoop集群 321
9.1 集群规范 321
9.2 集群的构建和安装 325
9.2.1 安装Java 326
9.2.2 创建Hadoop用户 326
9.2.3 安装Hadoop 326
9.2.4 测试安装 327
9.3 SSH配置 327
9.4 Hadoop配置 328
9.4.1 配置管理 329
9.4.2 环境设置 332
9.4.3 Hadoop守护进程的关键属性 336
9.4.4 Hadoop守护进程的地址和端口 341
9.4.5 Hadoop的其他属性 343
9.4.6 创建用户帐号 346
9.5 YARN配置 346
9.5.1 YARN守护进程的重要属性 347
9.5.2 YARN守护进程的地址和端口 350
9.6 安全性 352
9.6.1 Kerberos和Hadoop 353
9.6.2 委托令牌 355
9.6.3 其他安全性改进 356
9.7 利用基准评测程序测试Hadoop集群 358
9.7.1 Hadoop基准评测程序 358
9.7.2 用户作业 361
9.8 云端的Hadoop 361
第10章 管理Hadoop 367
10.1 HDFS 367
10.1.1 永久性数据结构 367
10.1.2 安全模式 373
10.1.3 日志审计 375
10.1.4 工具 375
10.2 监控 380
10.2.1 日志 381
10.2.2 度量 382
10.2.3 Java管理扩展(JMX) 385
10.3 维护 387
10.3.1 日常管理过程 387
10.3.2 委任和解除节点 389
10.3.3 升级 392
第11章 关于Pig 397
11.1 安装与运行Pig 398
11.1.1 执行类型 399
11.1.2 运行Pig程序 400
11.1.3 Grunt 401
11.1.4 Pig Latin编辑器 401
11.2 示例 402
11.3 与数据库进行比较 405
11.4 Pig Latin 406
11.4.1 结构 407
11.4.2 语句 408
11.4.3 表达式 413
11.4.4 类型 414
11.4.5 模式 415
11.4.6 函数 420
11.4.7 宏 422
11.5 用户自定义函数 423
11.5.1 过滤UDF 423
11.5.2 计算UDF 427
11.5.3 加载UDF 429
11.6 数据处理操作 432
11.6.1 数据的加载和存储 432
11.6.2 数据的过滤 433
11.6.3 数据的分组与连接 436
11.6.4 数据的排序 441
11.6.5 数据的组合和切分 442
11.7 Pig实战 443
11.7.1 并行处理 443
11.7.2 参数代换 444
第12章 关于Hive 447
12.1 安装Hive 448
12.2 示例 450
12.3 运行Hive 451
12.3.1 配置Hive 452
12.3.2 Hive服务 454
12.3.3 Metastore 456
12.4 Hive与传统数据库相比 458
12.4.1 读时模式vs.写时模式 458
12.4.2 更新、事务和索引 459
12.5 HiveQL 460
12.5.1 数据类型 461
12.5.2 操作与函数 463
12.6 表 464
12.6.1 托管表和外部表 465
12.6.2 分区和桶 466
12.6.3 存储格式 471
12.6.4 导入数据 477
12.6.5 表的修改 479
12.6.6 表的丢弃 480
12.7 查询数据 480
12.7.1 排序和聚集 480
12.7.2 MapReduce脚本 481
12.7.3 连接 482
12.7.4 子查询 486
12.7.5 视图 486
12.8 用户定义函数 488
12.8.1 写UDF 489
12.8.2 写UDAF 491
第13章 关于HBase 497
13.1 HBase基础 497
13.2 概念 498
13.3.1 数据模型的“旋风之旅” 498
13.3.2 实现 500
13.3 安装 503
13.4 客户端 506
13.4.1 Java 506
13.4.2 Avro、REST和Thrift 510
13.5 示例 511
13.5.1 模式 511
13.5.2 加载数据 512
13.5.3 Web查询 516
13.6 HBase和RDBMS的比较 519
13.6.1 成功的服务 520
13.6.2 HBase 521
13.6.3 实例：HBase在Streamy.com的使用 522
13.7 Praxis 524
13.7.1 版本 524
13.7.2 HDFS 525
13.7.3 用户界面 526
13.7.4 度量 526
13.7.5 模式的设计 526
13.7.6 计数器 527
13.7.7 批量加载 528
第14章 关于ZooKeeper 529
14.1 安装和运行ZooKeeper 530
14.2 示例 532
14.2.1 ZooKeeper中的组成员关系 533
14.2.2 创建组 534
14.2.3 加入组 536
14.2.4 列出组成员 537
14.2.5 删除组 539
14.3 ZooKeeper服务 540
14.3.1 数据模型 540
14.3.2 操作 543
14.3.3 实现 548
14.3.4 一致性 549
14.3.5 会话 552
14.3.6 状态 554
14.4 使用ZooKeeper来构建应用 555
14.4.1 配置服务 555
14.4.2 可复原的ZooKeeper应用 559
14.4.3 锁服务 563
14.4.4 更多分布式数据结构和协议 565
14.5 生产环境中的ZooKeeper 567
14.5.1 可恢复性和性能 567
14.5.2 配置 568
第15章 关于Sqoop 571
15.1 获取Sqoop 571
15.2 Sqoop连接器 573
15.3 一个导入的例子 573
15.4 生成代码 577
15.5 深入了解数据库导入 578
15.5.1 导入控制 580
15.5.2 导入和一致性 581
15.5.3 直接模式导入 581
15.6 使用导入的数据 581
15.7 导入大对象 585
15.8 执行导出 587
15.9 深入了解导出功能 589
15.9.1 导出与事务 590
15.9.2 导出和SequenceFile 591
第16章 实例学习 593
16.1 Hadoop 在Last.fm的应用 593
16.1.1 Last.fm：社会音乐史上的革命 593
16.1.2 Hadoop在Last.fm中的应用 593
16.1.3 用Hadoop制作图表 594
16.1.4 Track Statistics程序 595
16.1.5 总结 602
16.2 Hadoop和Hive在Facebook的应用 603
16.2.1 Hadoop在Facebook的使用 603
16.2.2 虚构的使用样例 606
16.2.3 Hive 609
16.2.4 存在的问题与未来工作计划 613
16.3 Nutch搜索引擎 615
16.3.1 背景介绍 615
16.3.2 数据结构 616
16.3.3 Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例 619
16.3.4 总结 630
16.4 Rackspace的日志处理 631
16.4.1 要求/问题 631
16.4.2 简史 632
16.4.3 选择Hadoop 632
16.4.4 收集和存储 632
16.4.5 对日志的MapReduce处理 634
16.5 关于Cascading 640
16.5.1 字段、元组和管道 641
16.5.2 操作 644
16.5.3 Tap、Scheme和Flow 645
16.5.4 Cascading实战 646
16.5.5 灵活性 650
16.5.6 Hadoop和Cascading在ShareThis的应用 650
16.5.7 总结 655
16.6 Apache Hadoop上万亿数量级排序 655
16.7 用Pig和Wukong探索10亿数量级边的网络图 659
16.7.1 社区判断 661
16.7.2 每个人都在和我说话：Twitter回复关系图 661
16.7.3 对称链接 664
16.7.4 社区提取 666
附录A 安装Apache Hadoop 669
附录B 关于CDH 675
附录C 准备NCDC气象数据 677
"
· · · · · · (收起)
读后感
书中没有透露太多实现架构方面的细节，更多的是从使用者的角度上介绍了Hadoop的各种知识，包括MapReduce, HDFS, Hive, Pig, HBase, ZooKeeper。几乎涉及了Hadoop的所有关于使用方面的知识，包括安装和使用。 你甚至可以直接在自己的电脑上装上一个Hadoop，对着书中的例子实际演...
评分中文版412页： 所以理论上，任何东西都可以表示成二进制形式，然后转化成为长整型的字符串或直接对数据结构进行序列化，来作为键值。 原文460页： ..., so theoretically anything can serve as row key, from strings to binary representations of long or even serialized ...
评分其实也不算全部读完了，读它主要是为了技术选型，考虑升级持久层架构、提高系统可扩展性，仔细研读了前几章，对Hadoop、MapReduce、HDFS的模型、机制、使用场景有了一定了解。后面几章及其生态圈内的其他项目抱着了解的心态简单浏览了一下。整体感觉还行，至少从我看过的章节来...
评分书中没有透露太多实现架构方面的细节，更多的是从使用者的角度上介绍了Hadoop的各种知识，包括MapReduce, HDFS, Hive, Pig, HBase, ZooKeeper。几乎涉及了Hadoop的所有关于使用方面的知识，包括安装和使用。 你甚至可以直接在自己的电脑上装上一个Hadoop，对着书中的例子实际演...
评分首先，翻译太差，很多句子就是瞎翻，根本不通顺，很多时候你要停下来断句，慢慢去理解。 然后，这本书是很多人去翻译的，很多人连代码都不懂，曾经一段代码看到我蒙圈，去看了一下源代码，好家伙，四行有五个错误。另外，从代码瞎缩进也可以看出这是群没写过代码的人翻的，而且...
用户评价
这本书在深度和广度上的平衡拿捏得极其到位，这一点非常难能可贵。它既能为初学者提供一个坚实可靠的入门路径，确保他们不会因为信息过载而迷失方向，同时又能深入到一些高级主题，挑战那些自诩为专家的读者。例如，在讨论性能调优的部分，作者深入挖掘了底层I/O调度器与文件系统缓存机制的交互作用，这种细节的挖掘深度，足以让资深架构师也能够从中获得新的启发。此外，作者似乎非常注重建立知识点之间的联系，经常在不同章节之间设置“回顾与展望”的环节，引导读者将之前学到的知识融会贯通，形成一个整体的知识网络。这种结构化的学习引导，有效避免了技术知识碎片化的问题。这本书的价值，并不仅仅在于它记录了某个时间点上的技术状态，更在于它教会了我如何以一种系统化、批判性的眼光去审视和学习未来不断演进的技术栈。它提供的是一种思维模式，而非一时的技术手册。
评分说实话，我购买任何一本技术书籍时，最看重的就是其内容的更新速度和对行业最新实践的覆盖程度。这本书的内容更新频率，从我翻阅的示例章节中可以看出，是紧跟当前大数据生态系统演进的步伐的。我注意到对几个核心组件的介绍部分，讲解的视角非常新颖，不再是那种停留在理论概念的层面，而是深入到实际生产环境下的调优策略和常见陷阱分析。例如，它对某个分布式文件系统在处理海量小文件场景时的性能瓶颈，给出了非常细致的剖析，并且附带了可操作的配置建议，这可不是一般的入门读物能提供的深度。更让我惊喜的是，书中对跨技术栈的集成方案的讨论，体现了作者对整个数据处理流水线的宏观把握。它没有孤立地看待每一个技术模块，而是将其置于一个更广阔的计算框架内进行阐述。这种系统性的思维方式，对于我这样需要构建端到端解决方案的工程师来说，简直是雪中送炭。我尤其欣赏作者在阐述复杂算法时所采用的比喻和类比，它们成功地将抽象的数学模型转化为了直观的工程概念，极大地降低了理解门槛，这绝对是区分优秀教材和平庸手册的关键所在。
评分这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，那厚实的封面和细腻的纸张质感，握在手里就有一种沉甸甸的、知识充盈的踏实感。我特意在不同的光线下观察了封面和封底的排版，设计师在色彩的运用上显得非常克制而专业，没有太多花哨的装饰，完全聚焦于传递核心信息。内页的字体选择和行间距处理也体现了对读者阅读体验的深切关怀。作为一本技术类的书籍，长时间阅读而不感到眼睛疲劳是至关重要的，这本书在这方面做得相当出色。我试着翻阅了一下目录结构，那清晰的章节划分和逻辑递进关系，光是看结构就能预感到内容组织的严谨性。特别是章节标题的设计，既有技术术语的精准性，又不失引导性，让人忍不住想要立刻钻进去探索每一个细节。从拿到书本的那一刻起，它就不仅仅是一本工具书，更像是一件精心制作的工艺品，体现了出版方对知识载体的尊重。我特别留意了索引页和术语表的设计，它们是否足够详尽和易于检索，这对于一本需要经常查阅的参考书来说，是衡量其价值的重要标准之一。总的来说，这种对实体书本身的精雕细琢，为接下来的学习旅程打下了非常积极的第一印象，让人对内容质量也自然而然地抱有更高的期待。
评分阅读体验方面，这本书的行文风格简直是一股清流。我通常对技术文档的阅读感到枯燥，但这本书的作者似乎深谙如何用引人入胜的笔调来叙述技术细节。它的语言组织流畅自然，偶尔还会穿插一些作者在实际工作中遇到的趣闻轶事或者深刻的教训，使得学习过程充满了人情味，而不是冰冷的指令堆砌。这种叙事技巧，成功地将读者从被动的知识接收者，转变为主动的探索者。我发现自己不是在“啃”书，而是在和一位经验丰富的同行进行深入的交流。特别是某些章节，作者在解释为什么某个设计决策被采纳，而不是另一个时，那种辩证的论述方式，展现了作者深厚的工程哲学。这不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这样做”。这种深层次的认知构建，远比死记硬背API参数要宝贵得多。每一次阅读，都感觉自己的技术视野被拓宽了一层，对整个技术领域的理解也更加成熟和立体。
评分从实战应用的角度来看，这本书的实用价值是毋庸置疑的。我关注的几个关键点，如集群的部署、安全配置的实现、以及高可用性策略的部署，都有专门的章节进行详尽的讲解。而且，它没有停留在理论上的“应该”怎么做，而是提供了多种成熟的解决方案，并对比了它们在不同规模和复杂性环境下的适用性。书中大量的代码示例，不仅量大而且质精，它们都是可以被直接复制和运行的最小可重现示例，这大大减少了我在实际操作中摸索的时间。更重要的是，这些示例往往附带着作者对代码中每一行关键逻辑的批注和解释，确保读者能够理解代码背后的意图，而不是盲目地照抄。这种对可操作性的极致追求，让这本书成为了我工作台面上最常被翻开的那一本参考资料。它提供的不仅仅是知识，更是一套即插即用的解决方案框架，极大地提高了我的工作效率和问题解决能力。
评分翻译得也太差了吧？译者你们有脸吗？？？？？？？？？？？
评分这本对了解整个生态是有帮助的
评分主要了解hadoop生态的基本概念，包括模型、机制、使用场景等
评分主要就是MapReduce怎么使
评分花了两天时间看完，觉得不错，比之前的版本内容丰富，不过第四版更好。
