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[美] Kevin Sitto（凯文·斯托），[美] Marshall Presser（马歇尔·普瑞斯） 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 分布式存储
• 分布式计算
• MapReduce
• HDFS
• YARN
• Hive
• Pig
• Spark
• 数据分析

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787512395985

版次：1

商品编码：12005169

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：124

字数：123000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：《Hadoop生态系统》广大读者。
　　本书将帮助你决定Hadoop中哪些组件适合完成你的项目。

内容简介

　　《Hadoop生态系统》本书每一章都介绍了不同的主题（例如核心技术或数据传输），并且解释了为什么特定组件适用或不适用特定的需求。对于数据处理来说，使用Hadoop是一个全新的挑战，但如果有了这本便利的参考书，你将很容易领会使用Hadoop的精妙所在。
　　主要包括如下主题：核心技术，Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN和Spark。数据库和数据管理，Cassandra、HBase、MongoDB和Hive。序列化，Avro、JSON和Parquet。管理和监视，Puppet、Chef、Zookeeper和Oozie。分析辅助，Pig、Mahout和MLLib。数据传输，Scoop、Flume、distcp和Storm。安全、访问控制和审计，Sentry、Kerberos和Knox。云计算和虚拟化，Serengeti、Docker和Whirr。

作者简介

　　Kevin Sitto，是Pivotal Software公司的领域解决方案工程师，主要为客户提供咨询服务，帮助客户理解和描述大数据需求。

　　Marshall Presser，是Pivotal Data Engineering集团的成员。他帮助客户使用Hadoop、关系数据库和内存数据网格来解决复杂的分析问题。

目录

前言 1
第1章关键技术 7
1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS） 8
1.2 MapReduce . 11
1.3 YARN 13
1.4 Spark . 15
第2章数据库及数据管理 17
2.1 Cassandra .19
2.2 HBase 21
2.3 Accumulo .24
2.4 Memcached . 26
2.5 Blur .28
2.6 Solr . 30
2.7 MongoDB 32
2.8 Hive 34
2.9 Spark SQL ( 前身是 Shark) 36
2.10 Giraph . 38
第3章序列化 41
3.1 Avro 43
3.2 JSON 46
3.3 Protocol Buffers (protobuf) . 48
3.4 Parquet 50
第4章管理与监控. 53
4.1 Ambari 54
4.2 HCatalog 56
4.3 Nagios 58
4.4 Puppet 59
4.5 Chef 61
4.6 ZooKeeper 63
4.7 Oozie . 66
4.8 Ganglia . 68
第5章分析辅助 . 69
5.1 MapReduce 接口69
5.2 分析库 70
5.3 Pig 72
5.4 Hadoop Streaming 74
5.5 Mahout 76
5.6 MLLib 78
5.7 Hadoop 图像处理接口（HIPI） 80
5.8 SpatialHadoop 81
第6章数据传输 . 83
6.1 Sqoop .85
6.2 Flume .87
6.3 DistCp 89
6.4 Storm . 90
第7章安全、访问控制和审计 93
7.1 Sentry. 95
7.2 Kerberos 97
7.3 Knox 99
第8章云计算和虚拟化 101
8.1 Serengeti. 103
8.2 Docker105
8.3 Whirr 107

《分布式计算的基石》 在信息爆炸的时代，如何高效地存储、处理和分析海量数据，已成为企业和研究机构面临的核心挑战。传统的单机计算模式早已捉襟见肘，一种全新的计算范式应运而生，它以强大的分布式能力，将不可能变为可能。《分布式计算的基石》正是聚焦于这一革命性技术的核心原理、架构设计以及实际应用，为读者揭示大数据时代下的计算哲学和实践路径。 本书并非简单地罗列技术名词，而是深入剖析分布式计算的底层逻辑。我们将从分布式系统的基本概念出发，探讨其面临的挑战，例如数据一致性、容错性、伸缩性以及并行处理等。理解这些基础问题，是掌握任何分布式技术的前提。我们不会回避分布式系统设计中的复杂性，而是通过清晰的图示和生动的案例，将抽象的概念具象化，帮助读者建立起对分布式计算的直观认识。 本书的重点之一将是分布式文件系统的设计思想。我们将深入讲解一个理想的分布式文件系统应具备哪些关键要素：高可用性、容错性、数据冗余、并行读写等。我们会解析不同的分布式文件系统是如何权衡这些要素的，以及它们在设计上所做的取舍。通过对这些关键组件的深入理解，读者将能更好地把握海量数据的存储机制，为后续的数据处理奠定坚实基础。 紧随其后，我们将笔锋一转，深入探讨分布式计算框架的核心。这部分将是本书的重头戏。我们会详细介绍主流的分布式计算模型，如MapReduce的演进，以及它在处理大规模数据集时的强大威力。本书将不仅仅停留在理论层面，更会结合实际的代码示例，演示如何设计和实现高效的MapReduce作业。我们会深入剖析MapReduce的各个阶段，理解其数据shuffle、reduce等关键过程，以及如何通过优化来提升作业性能。 然而，随着大数据需求的日益增长，MapReduce固有的批量处理模式在某些场景下显得力不济心。因此，本书将花费大量篇幅来介绍内存计算和流式计算的理念。我们将探讨Spark等新一代计算框架如何通过内存缓存来大幅提升数据处理速度，以及它在迭代计算和交互式查询方面的优势。我们还将深入分析流式处理的原理，介绍Kafka等消息队列在构建实时数据管道中的作用，以及Storm、Flink等流处理引擎如何实现低延迟、高吞吐的数据实时分析。 除了计算框架本身，本书还将触及分布式系统中的数据存储和管理。我们将探讨关系型数据库在分布式环境下的挑战，以及NoSQL数据库的兴起。我们会介绍键值存储、文档数据库、列族数据库、图数据库等不同类型的NoSQL数据库，分析它们各自的适用场景和技术特点。理解这些存储方案，对于构建完整的大数据解决方案至关重要。 本书还会关注分布式系统中的任务调度和资源管理。在一个庞大的分布式集群中，如何有效地分配计算资源，如何调度成千上万个任务，保证系统的稳定运行，是必须解决的问题。我们将探讨YARN等资源管理框架的设计理念，理解它们如何协调CPU、内存等资源，以及如何支持多种计算框架在同一集群上运行。 在理论讲解的同时，本书将贯穿大量的实际应用案例。我们将分析不同行业在运用分布式计算解决实际问题时的思路和方法，例如电商平台的日志分析、金融行业的风险控制、社交网络的舆情监控、科学研究中的基因测序等等。这些案例将帮助读者将书本上的知识与现实世界中的痛点相结合，激发创新思维，找到解决实际问题的灵感。 此外，本书还将探讨分布式系统的可靠性和安全性。在分布式环境中，任何一个节点的故障都可能影响整个系统的运行。我们将深入讲解容错机制的设计，例如数据副本、故障检测、任务重试等。同时，我们也会讨论分布式系统面临的安全威胁，以及如何通过身份认证、访问控制、数据加密等手段来保障数据的安全。 本书的受众群体广泛，无论是对大数据技术充满好奇的初学者，希望深入理解分布式计算原理的开发者，还是需要构建和管理大规模数据平台的工程师，都能从中获益。我们力求用最清晰的语言，最严谨的逻辑，将复杂的分布式系统概念娓娓道来，让读者在轻松愉快的阅读中，掌握分布式计算的精髓。 《分布式计算的基石》将是一次深入的知识探索之旅。我们不仅仅是在学习技术，更是在理解一种全新的计算模式，一种能够驾驭海量数据、驱动智能时代的强大力量。希望通过本书的阅读，读者能够构建起坚实的分布式计算知识体系，为应对未来的数据挑战做好充分准备。 书中内容提要： 分布式计算基础： 理解分布式系统的定义、挑战与核心原理。 分布式文件系统： 深入解析HDFS等分布式文件系统的架构与设计。 批量计算模型： 详解MapReduce的工作原理，及其在海量数据处理中的应用。 内存计算框架： 探索Spark等框架如何实现高效的内存计算与迭代处理。 流式处理技术： 介绍Kafka作为数据管道，以及Storm、Flink等流处理引擎。 分布式数据存储： 了解NoSQL数据库的多种类型及其适用场景。 资源管理与调度： 解析YARN等框架在集群资源协调中的作用。 容错与高可用： 探讨分布式系统的可靠性设计与故障恢复机制。 安全与访问控制： 学习分布式系统中的安全加固措施。 行业应用案例： 分析不同领域如何利用分布式计算解决实际问题。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的分布式计算知识体系，帮助大家理解大数据时代的底层驱动力。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 收到这本书（指《Hadoop生态系统》）后，我快速翻阅了一下目录，发现涵盖的内容确实不少。我是一名数据分析师，虽然平时主要使用Spark等工具进行分析，但对Hadoop这个 foundational technology 还是非常感兴趣的。我一直想弄清楚，Hadoop究竟是如何支撑起像Spark这样更高级的框架的，它们之间是什么样的依赖关系。我特别想了解书中对Hadoop生态系统中那些非核心但却非常重要的工具的介绍，比如调度工具（Oozie, Airflow等），元数据管理工具（Hive Metastore, Atlas等），以及安全相关的组件（Kerberos等）。很多时候，这些“配角”在实际项目中起到的作用甚至比“主角”还要关键。我期待这本书能以一种清晰且有逻辑的方式，将这些碎片化的知识点串联起来，让我对整个Hadoop生态有一个更宏观的认识。如果书中能提供一些关于如何选择和集成不同Hadoop组件的指导，或者分析一些典型的企业级应用场景，那我会觉得这本书非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我拿到这本书（指《Hadoop生态系统》）的时候，首先被它的厚度惊到了，感觉内容肯定很丰富。我是一位已经在大数据领域摸爬滚打了一段时间的工程师，平时工作中经常会用到Hadoop相关的技术，但总感觉自己的知识体系还不够完整，对整个生态系统的理解总是有一些模糊的地方。我希望这本书能够填补我这方面的知识空白，能提供一些更高级、更深入的视角。我特别关注书中关于Hadoop集群的部署、管理和调优的内容，因为这直接关系到生产环境的稳定性和效率。有没有关于常见故障排查的指南？有没有关于如何根据业务需求选择合适的Hadoop组件的建议？这些都是我非常关心的。我不太喜欢那种只停留在概念介绍的书，我更喜欢那种能解决实际问题的、具有操作指导意义的内容。如果这本书能提供一些生产环境下的最佳实践，或者分享一些作者在实际项目中的经验教训，那将是非常宝贵的。希望它能让我对Hadoop生态系统的掌握达到一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书（指《Hadoop生态系统》）的封面设计倒是挺吸引人的，那种深邃的蓝色配上抽象的节点连接图，仿佛预示着一个庞大而复杂的知识体系。我最初是被这个名字吸引进来的，因为“Hadoop生态系统”听起来就非常全面，好像涵盖了从数据采集到分析、存储的整个流程。我一直对大数据技术很感兴趣，但总觉得接触到的知识点比较零散，像是只看到了冰山一角。我期待这本书能像一位经验丰富的向导，带我深入了解Hadoop究竟是如何构建起这样一个庞大的体系的，它的各个组件之间是如何协同工作的，又各自扮演着怎样的角色。尤其对那些在实际应用中扮演关键角色的工具，比如Hive、Spark、HBase等等，我希望能有一个清晰的脉络去梳理它们的功能和应用场景。当然，作为一个初学者，我更看重的是书中的讲解是否通俗易懂，有没有足够多的图示和案例来帮助理解那些抽象的概念。如果这本书能让我茅塞顿开，对Hadoop生态系统有一个系统性的认识，那我绝对会毫不犹豫地给它打满分。它能否在众多大数据技术书籍中脱颖而出，成为我学习路上的重要里程碑，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 坦白说，我买这本书（指《Hadoop生态系统》）的时候，并没有抱太大的期望。市面上关于Hadoop的书籍实在是太多了，质量参差不齐，很多要么过于理论化，要么过于陈旧，更新速度跟不上技术发展的步伐。我当初只是觉得这个标题听起来比较“硬核”，可能能找到一些我之前没接触过的点。这本书的排版整体上还算可以，字体大小和行间距都比较适中，阅读起来不会太费力。我对书中关于分布式存储和计算的原理部分非常好奇，因为这涉及到大数据处理的核心。我特别想了解，Hadoop是如何实现海量数据的可靠存储和高效处理的，比如HDFS的容错机制，MapReduce的计算模型等等。如果书中能深入剖析这些底层原理，并且提供一些可以跟着实践的示例代码，那就太棒了。有时候，即使是再复杂的概念，只要有一个清晰的图解或者一个简单的代码片段，就能瞬间豁然开朗。这本书能否让我对Hadoop的内部机制有更深层次的理解，而不是停留在表面概念的层面，是我衡量它价值的重要标准。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 这本书（指《Hadoop生态系统》）给我最直观的感受是它的“体系化”。作为一个对大数据技术充满好奇但又缺乏系统性学习的“小白”，我经常被海量的信息搞得晕头转向。我希望这本书能像一张详细的地图，清楚地标示出Hadoop生态的各个组成部分，并解释它们之间的关系，就像描绘出一座宏伟的城市。我尤其想了解，Hadoop究竟是如何从一个简单的分布式文件系统和MapReduce演变成今天如此庞大且功能丰富的生态系统的。书中对Hadoop核心组件（如HDFS, YARN, MapReduce）的讲解是否足够深入和易懂？它对后来兴起的组件（如Hive, Pig, HBase, Spark, Kafka等）的介绍是否清晰地阐述了它们在整个生态中的定位和作用？我期待的不仅仅是技术的罗列，更是对技术演进逻辑和整体架构思想的梳理。如果这本书能帮助我建立起对Hadoop生态系统的整体认知框架，让我能够举一反三，触类旁通，那它就绝对是我的“启蒙之书”了。

评分☆☆☆☆☆

质量不错，应该多看点儿书

评分☆☆☆☆☆

内容不错，质量很好，值得购买

评分☆☆☆☆☆

还可以吧还可以还可以还可以还可以还可以

评分☆☆☆☆☆

学习一下，算法挺好的，需要理解一下。

评分☆☆☆☆☆

有了京东就没在实体店买过书了，为什么？你说呢。

评分☆☆☆☆☆

618买的，价格不错，好好学习

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

书很不错，就是送过来书脚有些折了~~

评分☆☆☆☆☆

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