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出版者:电子工业出版社

作者:刘鹏

出品人:

页数:456

译者:

出版时间:2011-8

价格:59.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121144752

丛书系列:

图书标签:

hadoop
云计算
计算机
编程
Hadoop
计算机科学
大数据
易学
Hadoop
大数据
分布式系统
云计算
数据处理
架构设计
高可用
实时计算
集群管理
开源技术

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具体描述

《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》讲述了：作为谷歌云计算基础架构的模仿实现，Hadoop堪称业界最经典的开源云计算平台软件。《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》是原著的Hadoop编程技术书籍，是云计算专家刘鹏教授继《云计算》教材取得成功后，再次组织团队精心编写的又一力作，其作者均来自拥有丰富实践经验的云计算技术研发和教学团队。

该书强调动手、强调实战，以风趣幽默的语言和一系列生动的实战应用案例，系统地讲授了Hadoop的核心技术和扩展技术，包括： HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Cassandra、Chukwa和ZooKeeper等，并给出了3个完整的Hadoop云计算综合应用实例，最后介绍了保障Hadoop平台可靠性的方法。

《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》读者对象为各类云计算相关企业、高校和科研机构的研发人员，亦适合作为高校研究生和本科生教材。

《云端巨擘：分布式数据处理的黎明》内容简介：在数字洪流汹涌澎湃的今天，海量数据的增长已不再是未来学家的预言，而是我们身处的现实。这些数据，蕴藏着改变世界的力量，也带来了前所未有的挑战。如何高效地存储、管理和分析这庞大的信息资产，成为了各个行业亟需攻克的难题。《云端巨擘：分布式数据处理的黎明》正是应运而生，它并非一本狭隘的技术手册，而是一部深刻洞察分布式计算时代核心脉络的导览图。本书将带领读者穿越纷繁复杂的技术迷雾，直抵分布式数据处理的腹地，理解其背后的哲学思想、技术演进以及对未来的深远影响。本书的叙事并非从零开始的枯燥教程，而是从一个宏大的视角切入，首先勾勒出传统数据处理方式的局限性。在单机时代，受限于硬件性能和存储能力，复杂的数据分析往往耗时漫长，成本高昂，甚至难以实现。当数据量突破了单机的处理极限，分布式计算的理念便应运而生。本书将深入浅出地剖析这一思想的起源，介绍其如何摆脱物理界限的束缚，通过将数据分散到多台计算节点上，并行处理，从而实现前所未有的处理能力和可扩展性。紧接着，本书将目光聚焦于分布式系统设计的核心挑战：如何确保在大量节点协同工作时，数据的可靠性、一致性和处理的效率。书中将详细探讨容错机制，即当部分节点发生故障时，整个系统如何依然能够稳定运行，避免数据丢失或处理中断。这包括数据冗余、副本机制以及故障检测与恢复策略的原理。同时，一致性问题——如何在分布式环境中保证不同节点上的数据副本始终保持同步，避免出现“脏数据”——也将是本书着重阐述的篇章。本书将审视各种一致性模型，并探讨在不同场景下如何权衡一致性与可用性。在理解了分布式系统的基本原理后，本书将逐步深入到具体的分布式计算框架。虽然不直接深入到某个特定框架的每一个细节，但会清晰地阐述这些框架所解决的核心问题以及它们的设计哲学。《云端巨擘》将以历史的眼光，回溯分布式数据处理技术的发展脉络，介绍早期的一些尝试和探索，以及它们是如何为后来的技术突破奠定基础的。读者将了解到，从批处理到流处理，从离线分析到实时计算，分布式数据处理技术的进步是如何一步步满足日益增长的数据需求。本书的一个重要章节将是关于分布式存储的原理。在分布式计算中，高效的数据存储是基石。本书将探讨分布式文件系统（DFS）的基本概念，它们如何将大文件分割成小块，并将这些块存储在集群的多个节点上，从而实现高吞吐量和容错性。同时，本书也会触及分布式数据库的演进，从关系型数据库在分布式环境下的挑战，到NoSQL数据库如何通过牺牲部分特性来换取在分布式环境下的高性能和可扩展性。这些内容将帮助读者理解，无论数据结构如何，分布式存储都必须具备强大的弹性和可伸缩性。并行计算是分布式数据处理的核心动力。本书将深入探讨并行计算模型，特别是MapReduce等经典编程模型。虽然不详述其具体的API和实现，但会清晰地阐释其“分而治之”的思想：如何将一个大的计算任务分解成一系列独立的Map操作，然后将Map的输出进行Shuffle和Sort，最后由Reduce操作汇聚结果。这种模型如何有效地利用集群的计算资源，实现大规模数据的并行处理，将是本书重点剖析的环节。本书将通过逻辑上的拆解，让读者理解这种编程范式如何降低分布式编程的复杂度，并有效地利用集群能力。随着数据处理需求的日益多样化，批处理逐渐难以满足实时性的要求。本书将 introduc the concept of stream processing，即实时地处理不断流入的数据流。将探讨流处理框架的基本思想，如何实现低延迟的数据摄取、转换和分析。理解流处理的原理，对于构建实时推荐系统、欺骗检测、物联网数据分析等场景至关重要。本书将揭示流处理如何打破批处理的周期性限制，为企业提供近乎实时的洞察力。除了核心的计算和存储技术，本书还会探讨分布式数据处理生态系统的构建。理解一个强大的分布式计算框架，往往需要与其他组件协同工作。本书将简要介绍诸如分布式协调服务（用于管理和同步分布式节点）、分布式消息队列（用于解耦数据生产者和消费者）、分布式调度器（用于管理和执行分布式任务）等关键基础设施。这些组件的有机结合，共同构建了强大的分布式数据处理平台。本书的价值不仅在于技术原理的阐述，更在于其对分布式数据处理的战略性思考。在本书的最后部分，将探讨分布式数据处理在不同行业中的应用前景，以及它如何推动企业进行数字化转型、提升运营效率、创新商业模式。读者将看到，分布式数据处理不仅仅是技术问题，更是关乎企业未来竞争力的战略决策。从金融领域的风险控制、电商平台的个性化推荐，到科学研究的海量数据分析，分布式数据处理都扮演着不可或缺的角色。《云端巨擘：分布式数据处理的黎明》的目标是让读者建立起一个关于分布式数据处理的宏观认知。它不是一本教你如何编写具体代码的书，而是一本让你理解“为什么”和“是什么”的书。通过阅读本书，你将能够：理解海量数据时代的核心挑战，并认识到传统数据处理方式的局限性。掌握分布式计算的基本原理，包括容错、一致性、并行处理等关键概念。洞察分布式存储与计算框架的设计思想，理解它们如何解决大规模数据处理的难题。认识到批处理与流处理的演进和区别，并理解它们在不同应用场景下的价值。构建对整个分布式数据处理生态系统的全面认识，了解各个组件如何协同工作。思考分布式数据处理的战略意义，以及它对企业数字化转型和未来发展的驱动作用。本书将以清晰的逻辑、严谨的论证，配合恰当的类比和概念解释，即使是初涉此领域的读者，也能逐步建立起对分布式数据处理的深刻理解。它旨在培养读者独立思考的能力，使其能够更清晰地认识到技术发展的趋势，并为未来的学习和实践打下坚实的基础。本书将帮助您拥抱数据驱动的时代，驾驭云端的巨擘，迎接分布式数据处理带来的无限可能。

作者简介

清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并两次夺得全国高校科技比赛最高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格(chinagrid．net)和中国云计算(chinacloud．cn)网站

目录信息

《实战hadoop》
第1 章神奇的大象——hadoop
1.1 初识神象 2
1.2 hadoop 初体验 4
1.2.1 了解hadoop 的构架 4
1.2.2 查看hadoop 活动 7
1.3 hadoop 族群 10
1.4 hadoop 安装 11
1.4.1 在linux 系统中安装hadoop 11
1.4.2 在windows 系统中安装hadoop 21
1.4.3 站在象背上说“hello” 29
1.4.4 eclipse 下的hadoop 应用开发 30
参考文献 34
第2 章 hdfs——不怕故障的海量存储
2.1 开源的gfs——hdfs 36
2.1.1 设计前提与目标 36
2.1.2 hdfs 体系结构 37
2.1.3 保障hdfs 可靠性措施 39
2.2 hdfs 常用操作 42
2.2.1 hdfs 下的文件操作 42
.2.2.2 管理与更新 45
2.3 hdfs api 之旅 48
2.4 实战：用hdfs 存储海量视频数据 55
2.4.1 应用场景 55
2.4.2 设计实现 55
参考文献 58
第3 章分久必合——mapreduce
3.1 mapreduce 基础 60
3.1.1 mapreduce 编程模型 60
3.1.2 mapreduce 的集群行为 62
3.2 样例分析：单词计数 64
3.2.1 wordcount 源码分析 64
3.2.2 wordcount 处理过程 67
3.3 mapreduce，你够了解吗 69
3.3.1 没有map、reduce 的mapreduce 69
3.3.2 多少个reducers 最佳 72
3.4 实战：倒排索引 74
3.4.1 倒排索引简介 74
3.4.2 分析与设计 76
3.4.3 倒排索引完整源码 79
参考文献 83
第4 章一张无限大的表——hbase
4.1 hbase 简介 85
4.1.1 逻辑模型 85
4.1.2 物理模型 86
4.1.3 region 服务器 87
4.1.4 主服务器 89
4.1.5 元数据表 89
4.2 hbase 入门 91
4.2.1 hbase 的安装配置 91
4.2.2 hbase 用户界面 97
实战hadoop —— 开启通向云计算的捷径
4.3 hbase 操作演练 100
4.3.1 基本shell 操作 100
4.3.2 基本api 使用 103
4.4 实战：使用mapreduce 构建hbase 索引 105
4.4.1 索引表蓝图 105
4.4.2 hbase 和mapreduce 107
4.4.3 实现索引 108
参考文献 112
第5 章更上一层楼——mapreduce 进阶
5.1 简介 114
5.2 复合键值对的使用 115
5.2.1 把小的键值对合并成大的键值对 115
5.2.2 巧用复合键让系统完成排序 117
5.3 用户定制数据类型 123
5.3.1 hadoop 内置的数据类型 123
5.3.2 用户自定义数据类型的实现 124
5.4 用户定制输入/输出格式 126
5.4.1 hadoop 内置的数据输入格式和recordreader 126
5.4.2 用户定制数据输入格式与recordreader 127
5.4.3 hadoop 内置的数据输出格式与recordwriter 133
5.4.4 用户定制数据输出格式与recordwriter 134
5.4.5 通过定制数据输出格式实现多集合文件输出 134
5.5 用户定制partitioner 和combiner 137
5.5.1 用户定制partitioner 137
5.5.2 用户定制combiner 139
5.6 组合式mapreduce 计算作业 141
5.6.1 迭代mapreduce 计算任务 141
5.6.2 顺序组合式mapreduce 作业的执行 142
5.6.3 具有复杂依赖关系的组合式mapreduce 作业的执行 144
5.6.4 mapreduce 前处理和后处理步骤的链式执行 145
5.7 多数据源的连接 148
5.7.1 基本问题数据示例 149
5.7.2 用datajoin 类实现reduce 端连接 150
5.7.3 用全局文件复制方法实现map 端连接 158
5.7.4 带map 端过滤的reduce 端连接 162
5.7.5 多数据源连接解决方法的限制 162
5.8 全局参数/数据文件的传递与使用 163
5.8.1 全局作业参数的传递 163
5.8.2 查询全局mapreduce 作业属性 166
5.8.3 全局数据文件的传递 167
5.9 关系数据库的连接与访问 169
5.9.1 从数据库中输入数据 169
5.9.2 向数据库中输出计算结果 170
参考文献 172
第6 章 hive——飞进数据仓库的小蜜蜂
6.1 hive 的组成 174
6.2 搭建蜂房——hive 安装 176
6.3 hive 的服务 182
6.3.1 hive shell 182
6.3.2 jdbc/odbc 支持 183
6.3.3 thrift 服务 184
6.3.4 web 接口 185
6.3.5 元数据服务 186
6.4 hiveql 的使用 187
6.4.1 hiveql 的数据类型 187
6.4.2 hiveql 常用操作 188
6.5 hive 示例 196
6.5.1 udf 编程示例 196
实战hadoop —— 开启通向云计算的捷径
6.5.2 udaf 编程示例 198
6.6 实战：基于hive 的hadoop 日志分析 200
参考文献 209
第7 章 pig——一头什么都能吃的猪
7.1 pig 的基本框架 211
7.2 pig 的安装 212
7.2.1 开始安装pig 212
7.2.2 验证安装 213
7.3 pig 的使用 214
7.3.1 pig 的mapreduce 模式 214
7.3.2 使用pig 216
7.3.3 pig 的调试 219
7.4 pig latin 编程语言 224
7.4.1 数据模型 224
7.4.2 数据类型 225
7.4.3 运算符 226
7.4.4 常用操作 228
7.4.5 用户自定义函数 231
7.5 实战：基于pig 的通话记录查询 231
7.5.1 应用场景 231
7.5.2 设计实现 232
参考文献 238
第8 章 facebook 的女神——cassandra
8.1 洞察cassandra 的全貌 240
8.1.1 目标及特点 240
8.1.2 体系结构 241
8.1.3 存储机制 243
8.1.4 数据操作过程 244
8.2 让cassandra 飞 247
8.2.1 windows 7 下单机安装 247
8.2.2 linux 下分布式安装 249
8.3 cassandra 操作示例 253
8.3.1 客户端命令代码跟踪 253
8.3.2 增删cassandra 节点 262
8.3.3 jconsole 监控cassandra 263
8.4 cassandra 与mapreduce 结合 266
8.4.1 需求分析 266
8.4.2 编码流程分析 267
8.4.3 mapreduce 的核心代码 268
参考文献 269
第9 章 chukwa——收集数据的大乌龟
9.1 初识chukwa 271
9.1.1 为什么需要chukwa 271
9.1.2 什么是chukwa 272
9.2 chukwa 架构与设计 274
9.2.1 代理与适配器 276
9.2.2 元数据 277
9.2.3 收集器 278
9.2.4 mapreduce 作业 279
9.2.5 hicc 280
9.2.6 数据接口与支持 280
9.3 chukwa 安装与配置 281
9.3.1 chukwa 安装 281
9.3.2 源节点代理配置 284
9.3.3 收集器 288
9.3.4 demux 作业与hicc 配置 289
9.4 chukwa 小试 291
实战hadoop —— 开启通向云计算的捷径
9.4.1 数据生成 291
9.4.2 数据收集 292
9.4.3 数据处理 292
9.4.4 数据析取 293
9.4.5 数据稀释 294
9.4.6 数据显示 294
参考文献 295
第10 章一统天下——zookeeper
10.1 zookeeper 是个谜 297
10.1.1 zookeeper 工作原理 298
10.1.2 zookeeper 的特性 301
10.2 zookeeper 安装和编程 303
10.2.1 zookeeper 的安装和配置 303
10.2.2 zookeeper 的编程实现 306
10.3 zookeeper 演练：进程调度系统 308
10.3.1 设计方案 308
10.3.2 设计实现 309
10.4 实战演练：zookeeper 实现namenode 自动切换 318
10.4.1 设计思想 319
10.4.2 详细设计 319
10.4.3 编码 321
10.4.4 实战总结 329
参考文献 329
第11 章综合实战1——打造一个搜索引擎
11.1 系统工作原理 331
11.2 网页搜集与信息提取 333
11.2.1 网页搜集 334
11.2.2 网页信息的提取与存储 337
11.3 基于mapreduce 的预处理 338
11.3.1 元数据过滤 339
11.3.2 生成倒排文件 341
11.3.3 建立二级索引 353
11.3.4 小节 357
11.4 建立web 信息查询服务 358
11.4.1 建立前台查询接口 358
11.4.2 后台信息查询与合并 359
11.4.3 返回显示结果 360
11.5 系统优化 361
11.5.1 存储方面的优化 361
11.5.2 计算方面的优化 362
11.6 本章总结 363
参考文献 364
第12 章综合实战2——生物信息学应用
12.1 背景 366
12.2 总体框架 368
12.3 系统实现 370
12.3.1 序列数据库的切分和存储 370
12.3.2 构造单词列表和扫描器 375
12.3.3 map：扫描和扩展 376
12.3.4 主控程序 378
12.4 扩展性能测试 381
12.5 本章总结 382
参考文献 383
第13 章综合实战3——移动通信信令监测与查询
13.1 分析与设计 385
13.1.1 cdr 数据文件的检测与索引创建任务调度 388
13.1.2 从hdfs 读取数据并创建索引 389
实战hadoop —— 开启通向云计算的捷径
13.1.3 查询cdr 信息 390
13.2 实现代码 391
13.2.1 cdr 文件检测和索引创建任务调度程序 392
13.2.2 读取cdr 数据和索引创建处理 397
13.2.3 cdr 查询 402
13.3 本章总结 407
参考文献 407
第14 章高枕无忧——hadoop 容错
14.1 hadoop 的可靠性 409
14.1.1 hdfs 中namenode 单点问题 409
14.1.2 hdfs 数据块副本机制 410
14.1.3 hdfs 心跳机制 411
14.1.4 hdfs 负载均衡 412
14.1.5 mapreduce 容错 413
14.2 hadoop 的secondarynamenode 机制 414
14.2.1 磁盘镜像与日志文件 414
14.2.2 secondarynamenode 更新镜像的流程 414
14.3 avatar 机制 418
14.3.1 系统架构 419
14.3.2 avatar 元数据同步机制 420
14.3.3 故障切换过程 423
14.3.4 avatar 运行流程 426
14.3.5 avatar 故障切换流程 431
14.4 avatar 实战 436
14.4.1 实验环境 436
14.4.2 编译avatar 437
14.4.3 avatar 安装和配置 440
14.4.4 avatar 启动运行与宕机切换 452
参考文献 456
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

没有hadoop实战那本好，这个真感觉山寨，逻辑完全不对，例子浅显，就是从网络上拔了一些文章拼起来的。两字，垃圾！！！！！！！！！！！！！！！！！！同志们嫑上当，千万不要买。还听说是教授级别的人写的，感觉雷人，叫兽~确实

评分☆☆☆☆☆

说实话，这边书有点不靠谱，发现都网上copy的嘛，而且很多错误。。。。说实话，这边书有点不靠谱，发现都网上copy的嘛，而且很多错误。。。。说实话，这边书有点不靠谱，发现都网上copy的嘛，而且很多错误。。。。

评分☆☆☆☆☆

这本书大部分的篇幅都是原封不动照抄《Hadoop In Action》，并且该书内容逻辑混乱，代码存在大量错误，如果大家想买此书，强烈建议去买他所抄袭对象的那本《Hadoop In Action》。。。。这本书大部分的篇幅都是原封不动照抄《Hadoop In Action》，并且该书内容逻辑混乱，代码存...

评分☆☆☆☆☆

隔壁解理工出的书，付款的时候，店员说上面有作者签名不卖，看在老客户的面子上老板还是给了我。翻完十四章，发现没有一章是签名者写的……典型的中国院校派风格——一堆人凑起来为名为利，你一章我一章，基本没有实用价值。副标题“开启通向云计算的捷径”，很遗憾，这个世界...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常有感染力，它成功地在保持技术准确性的同时，营造出一种轻松愉快的学习氛围。很多技术书籍读起来就像在啃硬骨头，充满了拗口的术语和冗长的从句，但这本书的作者显然是一位深谙“讲故事”之道的专家。他很擅长用生活化的语言来阐述复杂的分布式事务处理机制，比如他将数据一致性问题比喻成银行柜员的对账过程，一下子就把那个看似高不可攀的理论模型拉到了我的认知水平。这种“去精英化”的表达方式，让原本可能因为畏惧技术难度而放弃的读者也能坚持下去。我尤其喜欢作者在引言和章节小结部分所流露出的那种对技术的真挚热爱和对读者成长的期盼，这让我感觉自己不是在与一本冷冰冰的书籍对话，而是在接受一位导师的悉心指导。这种情感上的连接，极大地增强了我的学习动力，我甚至会在完成一个章节的学习后，产生一种“我真的掌握了这个”的成就感，这种积极反馈在自学过程中是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计极具视觉冲击力，那种深邃的蓝色调配上简洁有力的橙色字体，一下子就抓住了我的眼球。我是在一家科技书店里偶然翻到的，当时正在寻找关于大数据处理框架的深度解析。这本书的装帧质量相当不错，拿在手里有分量感，一看就知道是下了功夫的。光是目录那一页，我就被那些清晰的章节划分和循序渐进的知识点布局所吸引。尤其是前几章对基础概念的梳理，没有那种教科书式的枯燥，反而像是一位经验丰富的老工程师在跟你面对面交流，用最直观的比喻解释了分布式系统的核心思想。我特别欣赏作者在介绍理论背景时，总能巧妙地穿插一些业界实际应用案例，这让抽象的技术概念立刻变得鲜活起来，让我对后续的学习充满了期待。随便翻开其中一节，比如关于数据分片策略的讨论，作者不仅给出了算法描述，还配上了精美的流程图，每一个步骤的逻辑转换都清晰可见，这对于初学者来说简直是福音，避免了在复杂的理论海洋里迷失方向。这本书的排版也十分舒适，字体大小适中，行距合理，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。可以说，光是初步的接触，这本书就展现出一种专业、严谨又不失亲和力的特质，让人忍不住想立刻带回家深入研读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和索引设计也是我特别要点赞的地方。在学习过程中，我发现自己时常需要快速回顾某个特定的参数或某个命令的详细用法。这本书的后记部分设计得极为贴心，它提供了一个详尽的术语表和关键配置参数速查表，基本上涵盖了所有核心概念的简要定义和默认值。而且，书中引用的所有代码示例，作者都慷慨地提供了一个在线的代码仓库链接，这省去了我们手动敲代码时可能出现的细微错误。更重要的是，书的逻辑结构允许我以非线性的方式进行阅读和查阅。如果我是一个高级用户，我可以直接跳到高级优化章节进行针对性学习；如果我是初学者，我可以老老实实地从头开始，每一步都有清晰的指引。这种高度的灵活性，使得这本书的适用人群跨度非常大，它能陪伴一个新手从零基础成长为熟练的实践者，同时也能为资深工程师提供新的视角和效率提升的技巧。总而言之，这是一部内容丰富、结构严谨、兼顾理论与实践的典范之作。

评分☆☆☆☆☆

从内容的广度来看，这本书的覆盖面确实令人印象深刻。它不仅仅是聚焦于某一个单一的组件或应用场景，而是提供了一个相当全面的生态系统视图。我原本以为它会像很多同类书籍一样，只深入讲解MapReduce或Spark中的某一个模块，但这本书的野心显然不止于此。它将整个大数据处理流程——从数据采集、存储、计算到最终的可视化分析——都做了深入浅出的串联。在探讨实时流处理时，作者非常前瞻性地引入了最新的业界标准和趋势，这表明作者的知识体系紧跟时代脉搏，而不是基于几年前的老旧技术栈进行阐述。对我这种需要全面了解公司技术栈并进行选型决策的架构师来说，这种“鸟瞰全局”的视角至关重要。它帮助我理解各个技术模块之间的协同关系，而不是孤立地看待每一个工具。这种宏观视野的构建，是许多专注于细节的参考手册所无法比拟的，它为我后续进行系统设计打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末来“品尝”这本书，感受最深的就是它的实操指导性极强。我之前看过一些理论性很强的书籍，读完后感觉自己好像懂了，但一到实际操作环境就手足无措，而这本书完全没有这个问题。作者似乎深知学习者在实践中会遇到的所有“坑”，并在关键节点设置了详尽的“避坑指南”。比如，在配置集群环境的那一部分，涉及到多版本兼容性和网络安全设置的复杂交叉点，作者不仅给出了标准步骤，还细致地解释了每一步背后的原因和可能引发的连锁反应。我按照书中的步骤一步步搭建我的测试环境，每当遇到一些网上论坛上都搜不到的奇特错误时，这本书总能提供一个看似简单却异常精准的解决方案。更让我惊喜的是，作者并没有仅仅停留在软件安装和基本命令层面，他深入探讨了性能调优的艺术，从JVM参数的微调到I/O调度的优化，每一个建议都有数据支撑，逻辑严密得像是一个严谨的科学实验报告。这种“知其然，更知其所以然”的叙述方式，极大地提升了我对整个技术栈的掌控感。对于追求效率和实践成果的技术人员来说，这本书无疑是一本“武功秘籍”，而不是空泛的理论说教。

评分☆☆☆☆☆

挺好的，初入门很不错，后面还是看蒙了

评分☆☆☆☆☆

。。。。。有口皆碑

评分☆☆☆☆☆

垃圾中的战斗机

评分☆☆☆☆☆

简单的介绍加实验例程, 还行

评分☆☆☆☆☆

没有hadoop实战那本好，这个真感觉山寨，逻辑完全不对，例子浅显