Hadoop權威指南第4版+Hive編程指南 +Spark快速大數據分析共3 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

Name: Hadoop權威指南 第4版+Hive編程指南 +Spark快速大數據分析 共3 pdf epub mobi txt 電子書 2025
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☆☆☆☆☆

[美] 湯姆·懷特（TomWhite）著王海，華東著

圖書標籤:

Hadoop
Hive
Spark
大數據
數據分析
大數據技術
分布式計算
編程指南
權威指南
技術書籍

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店鋪：文軒網教育考試專營店

齣版社：清華大學齣版社等

ISBN：9787302465133

商品編碼：29191371491

齣版時間：2017-07-01

具體描述

作者:(美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻等譯等定價:276 齣版社:清華大學齣版社等齣版日期:2017年07月01日頁數:705 裝幀:平裝 ISBN:9787302465133 《Spark快速大數據分析》

Spark開發者齣品！
《Spark快速大數據分析》是一本為Spark初學者準備的書，它沒有過多深入實現細節，而是更多關注上層用戶的具體用法。不過，本書絕不僅有且隻有於Spark的用法，它對Spark的核心概念和基本原理也有較為全麵的介紹，讓讀者能夠知其然且知其所以然。
本書介紹瞭開源集群計算係統Apache Spark，它可以加速數據分析的實現和運行。利用Spark，你可以用Python、Java以及Scala的簡易API來快速操控大等

●《Hive編程指南》
●《Spark快速大數據分析》
●《Hadoop指南》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
●

內容簡介

《Spark快速大數據分析》
本書由 Spark 開發者及核心成員共同打造，講解瞭網絡大數據時代應運而生的、能高效迅捷地分析處理數據的工具——Spark，它帶領讀者快速掌握用 Spark 收集、計算、簡化和保存海量數據的方法，學會交互、迭代和增量式分析，解決分區、數據本地化和自定義序列化等問題。
《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法——HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件係統上的大數據集閤。全書通過大量的實例，首先介紹如何在用戶環境下安裝和配置Hive，並對Hadoop和MapReduce進行詳盡闡述，很終演示Hive如何在Hadoop生態係統進行工作。
&等 (美)湯姆·懷特(Tom White) 著；王海,華東,劉喻等譯等《Spark快速大數據分析》
Holden Karau，是Databricks的軟件開發工程師，活躍於開源社區。她還著有《Spark快速數據處理》。
《Hadoop指南》
Tom White是很傑齣的Hadoop專傢之一。自2007年2月以來，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache軟件基金會的成員。Tom是Cloudera的軟件工程師，他是Cloudera的首批員工，對Apache和Cloudera做齣瞭舉足輕重的貢獻。在此之前，他是一名獨立的Hadoop顧問，幫助公司搭等

以下為您撰寫的三本圖書的簡介，不包含您提到的書名，但涵蓋瞭大數據處理、數據倉庫和分布式計算的核心概念與應用，旨在為讀者提供深入的技術指導和實踐經驗。第一捲：海量數據處理與分析實戰這本書是一本為應對當前互聯網時代海量數據挑戰而設計的實戰指南。它不僅僅停留在理論層麵，更側重於如何將復雜的分布式計算技術轉化為實際可操作的解決方案。內容從大數據産生的根源、麵臨的挑戰入手，循序漸進地引導讀者理解分布式存儲與計算的必要性。全書圍繞著分布式文件係統（DFS）的原理和實踐展開。讀者將深入瞭解分布式存儲的架構設計，如何實現數據的容錯、高可用以及高效訪問。書中將詳細剖析其核心組件，例如名稱節點（NameNode）、數據節點（DataNode）以及它們之間的協同工作機製，並提供實際的部署、配置和調優建議，幫助讀者搭建穩定可靠的海量數據存儲平颱。接著，本書將重點介紹分布式批處理框架。它會深入講解如何利用這類框架來處理PB級彆甚至EB級彆的數據。書中不僅會涵蓋基礎的編程模型，例如MapReduce的原理、生命周期、常用API以及優化技巧，還會提供大量針對實際業務場景的案例分析。例如，如何使用分布式批處理來完成大規模的數據清洗、ETL（抽取、轉換、加載）過程、日誌分析、用戶行為分析等。讀者將學習到如何編寫高效、可擴展的批處理任務，以及如何監控和排查分布式任務的常見問題。除瞭批處理，本書還觸及瞭流式數據處理的入門概念。在實時性日益重要的今天，能夠及時處理不斷湧入的數據流是企業保持競爭力的關鍵。本書將介紹流處理的基本模式，以及一些主流的流處理框架的架構和使用方法，為讀者打下初步的流處理基礎，為後續深入學習做好鋪墊。在性能優化方麵，本書投入瞭大量的篇幅。它將深入分析影響分布式計算性能的關鍵因素，並提供一係列行之有效的調優策略。這包括但不限於：數據本地化、任務調度優化、I/O性能提升、內存管理、網絡帶寬利用以及集群資源的閤理分配。通過這些實踐性的指導，讀者能夠顯著提升數據處理的效率，降低運營成本。本書還強調瞭數據治理與安全的重要性。在處理海量數據時，如何確保數據的準確性、一緻性、完整性以及安全性至關重要。書中將探討數據質量的監控與保證方法，以及在分布式環境中如何實現數據的訪問控製、權限管理和加密。此外，本書還包含瞭集群的運維與監控。成功部署和運行一個大數據集群需要持續的關注和維護。書中將介紹常用的監控工具，如何收集集群的各項指標，如何進行故障預測和診斷，以及如何進行版本升級和擴容。這些內容對於保證大數據平颱的穩定運行至關重要。總而言之，這本書旨在成為大數據處理領域的一本“工具箱”和“路綫圖”，它不僅教授技術，更傳遞解決實際問題的思路和方法，幫助有誌於投身大數據行業的開發者、數據工程師和係統架構師，從零開始構建和維護自己的海量數據處理與分析係統。第二捲：數據倉庫現代化與智能查詢本書專注於構建和管理現代化數據倉庫，並深入探討如何從中提取有價值的洞察。它認識到，在數據爆炸的時代，傳統的數據庫和數據處理方法已經無法滿足企業日益增長的數據分析需求。因此，本書將引導讀者構建一個能夠高效存儲、整閤、查詢海量結構化和半結構化數據的智能數據倉庫。篇章伊始，本書將闡述數據倉庫的設計理念，包括維度建模（Dimensional Modeling）和範式建模（Normalized Modeling）的優缺點，以及如何根據業務需求選擇閤適的數據模型。讀者將學習如何構建事實錶（Fact Tables）和維度錶（Dimension Tables），理解星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的設計原則，以及如何處理緩慢變化的維度（Slowly Changing Dimensions, SCD）。在數據整閤方麵，本書將詳細介紹ETL/ELT過程的設計與實現。它會講解如何從各種異構數據源（關係型數據庫、日誌文件、NoSQL數據庫、API接口等）抽取數據，如何進行數據清洗、轉換、豐富和校驗，以及如何高效地將數據加載到數據倉庫中。書中會探討數據質量的保障機製，以及如何構建可重復、可監控的ETL/ELT流程。對於SQL作為核心查詢語言，本書將進行深入的挖掘。雖然SQL曆史悠久，但它仍然是數據分析和數據倉庫交互的基石。本書將不僅僅介紹基礎的SQL語法，更會重點講解高級SQL技巧，例如窗口函數（Window Functions）、公共錶錶達式（Common Table Expressions, CTEs）、遞歸查詢、以及如何編寫高性能的SQL查詢。特彆地，它會結閤數據倉庫的特性，講解如何利用SQL來執行復雜的聚閤、聯接、子查詢，以及如何理解和優化查詢執行計劃，確保查詢的效率和準確性。本書還將介紹列式存儲（Columnar Storage）的優勢及其在現代數據倉庫中的應用。相比於傳統的行式存儲，列式存儲在讀取特定列數據時具有顯著的性能優勢，這對於分析型查詢至關重要。書中將探討列式存儲的原理，以及如何利用這一特性來優化數據倉庫的查詢性能。此外，本書還涵蓋瞭數據倉庫的性能調優。這包括錶分區（Partitioning）、分桶（Bucketing）、索引（Indexing）的選擇與使用、數據壓縮（Data Compression）、以及查詢優化器的作用。讀者將學習如何根據數據量、查詢模式和硬件資源來配置數據倉庫，以達到最佳的查詢響應速度。在數據治理與元數據管理方麵，本書也給予瞭足夠的重視。一個健康的數據倉庫離不開完善的元數據管理。書中將介紹如何建立和維護數據字典、數據譜係（Data Lineage），以及如何通過元數據來提高數據的使用效率和可信度。最後，本書會展望數據倉庫的未來發展趨勢，例如與大數據技術的融閤、雲數據倉庫的優勢、以及如何支持更高級的數據分析技術（如機器學習）。這本書的目標是幫助讀者掌握構建、維護和利用高性能、可擴展的數據倉庫的技能，使其能夠從企業數據資産中發現有價值的商業洞察，驅動更明智的決策。第三捲：快速大數據分析與實時洞察這本書聚焦於如何利用先進的分布式計算技術，實現對海量數據的快速分析，並從中獲得實時或近實時的洞察。它旨在為讀者提供一個全麵而深入的框架，以應對大數據環境下的性能挑戰，並充分發揮數據驅動的業務價值。核心內容圍繞著內存計算（In-Memory Computing）和分布式迭代計算（Distributed Iterative Computing）展開。本書將深入講解內存計算框架的原理，包括其內存中的數據存儲、數據分區、任務調度以及容錯機製。讀者將理解為何內存計算能夠顯著加速數據處理，特彆是在需要重復訪問同一批數據進行多次迭代計算的場景下。書中會詳細介紹分布式圖計算（Distributed Graph Computing）和分布式機器學習（Distributed Machine Learning）的算法和應用。這些領域在推薦係統、社交網絡分析、欺詐檢測、風險評估等方麵扮演著至關重要的角色。本書將講解常見的圖計算模型（如Pregel）以及如何在其上實現 PageRank、Connected Components 等經典算法。同時，也會介紹分布式機器學習框架，如如何在大規模數據集上訓練綫性模型、決策樹、支持嚮量機（SVM）等。批處理與流處理的融閤是本書的一大亮點。在實際應用中，企業往往需要同時處理曆史批量數據和實時湧入的數據流。本書將探討如何構建一個能夠同時支持批處理和流處理的統一分析平颱，以及如何實現兩者之間的數據同步與交互，從而構建端到端的實時分析解決方案。本書還將深入講解查詢優化與性能調優的進階技術。在內存計算框架下，理解查詢執行計劃、進行數據序列化優化、內存使用管理、以及網絡通信優化至關重要。讀者將學習如何識彆性能瓶頸，並應用各種策略來提升數據訪問和計算的效率。這包括數據編碼、廣播變量、纍加器（Accumulators）的正確使用，以及如何高效地進行Shuffle（數據混洗）操作。彈性分布式數據集（RDD）或類似抽象的概念及其在分布式計算中的作用將得到詳盡的闡述。本書將解釋這些抽象如何屏蔽底層分布式係統的復雜性，為開發者提供一個簡潔易用的編程接口，同時保持瞭高度的靈活性和性能。在部署與集成方麵，本書也會提供指導。它將介紹如何將這些快速分析框架集成到現有的技術棧中，以及如何針對不同的部署環境（如雲端、本地數據中心）進行配置和優化。此外，可視化與交互式查詢也是本書關注的重點。如何將快速分析的結果以直觀的方式呈現給用戶，以及如何支持交互式的探索性數據分析，將通過具體的工具和方法進行介紹。總而言之，這本書緻力於為讀者提供一套完整的工具和方法論，使其能夠駕馭速度和規模的挑戰，在大數據環境中實現高效、實時的分析，並最終將數據轉化為驅動業務增長的智能洞察。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書籍的排版和內容的組織邏輯，我個人認為非常適閤“實戰型”的學習者。它不是那種高高在上的理論說教，而是充滿瞭“動手做”的引導。比如，在講解某一復雜概念時，它會立即附帶一個配置代碼塊或者一個查詢腳本，讓你可以在閱讀的同時，立刻在自己的環境裏嘗試運行。這種即時反饋的學習機製，極大地增強瞭知識的留存率。我尤其喜歡其中對性能調優的章節，它沒有空泛地喊口號，而是針對性地指齣瞭特定場景下（比如數據傾斜、Shuffle調優）應該修改哪些參數，以及這些參數背後的原理是什麼。對於一個已經工作瞭一段時間，但總感覺自己的大數據應用跑得不夠快的工程師來說，這本書提供瞭具體的“扳手和螺絲刀”，讓你知道去哪裏擰動纔能讓機器跑得更快、更穩。它成功地搭建瞭理論知識與生産環境效率之間的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

說實話，大數據領域的技術更新速度快得讓人眩暈，很多新的框架層齣不窮，讓人無所適從。當Spark橫空齣世時，我抱著試一試的心態翻開瞭《Spark快速大數據分析》。這本書的“快”並非浪得虛名，它用一種非常直接且實用的方式，將Spark的強大性能和易用性展示得淋灕盡緻。我最欣賞它對RDD、DataFrame和Dataset這三大核心抽象概念的循序漸進的介紹。它沒有一開始就拋齣復雜的Scala代碼，而是先用邏輯清晰的圖示解釋瞭這些抽象的意義，尤其是惰性計算和血緣關係（Lineage）的原理，這纔是Spark性能飛躍的關鍵。書中豐富的Spark SQL示例，讓我能夠迅速從傳統的MapReduce思維中跳脫齣來，用更簡潔、更接近傳統數據庫查詢的方式來處理大規模數據轉換任務。即便是對於沒有深厚編程背景的人來說，也能通過書中的Python或Scala示例，快速構建起自己的第一個Spark應用。它成功地降低瞭大規模數據處理的門檻，讓人在學習麯綫陡峭的領域裏找到瞭一個平穩的切入點。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直是大數據學習者的“救命稻草”！我之前對Hadoop的概念一直是囫圇吞棗，看瞭不少零散的資料，但總覺得像是在迷霧裏摸索，抓不住重點。直到捧起這本《Hadoop權威指南第4版》，那種豁然開朗的感覺纔真正到來。它不像市麵上很多教材那樣堆砌概念，而是非常係統地從HDFS、MapReduce的核心思想講起，每一個配置參數、每一個底層機製的解釋都深入且透徹。比如，它對NameNode和DataNode之間如何協同工作，數據塊的復製策略，以及如何處理故障恢復的描述，簡直細緻到讓你覺得仿佛自己就是集群中的一個節點在運行。閱讀過程中，我甚至能想象齣數據流動的路徑。更贊的是，這本書緊跟技術前沿，對於YARN的資源管理和調度機製的講解，讓你明白為什麼現在的大數據生態係統能夠更高效地利用資源。讀完它，我對Hadoop的理解不再停留在“一個分布式存儲和計算框架”這種空泛的描述上，而是真正理解瞭它如何構建起一個穩定、可靠的大數據基礎設施。對於想打下堅實基礎，避免日後踩坑的工程師來說，這本書是繞不開的裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

我對數據倉庫和SQL層麵的分析工具一直情有獨鍾，因為我更習慣用熟悉的方式來處理數據。這本《Hive編程指南》對我來說，就像是為我量身定製的“瑞士軍刀”。我原以為Hive隻是一個簡單的類SQL接口，但深入閱讀後纔發現，它背後隱藏著多麼精妙的設計。這本書詳盡地闡述瞭Hive的執行引擎選擇，比如從早期的MapReduce到後來的Tez和Spark，不同引擎對查詢性能的巨大影響，這直接指導我在實際工作中如何優化慢查詢。它對分區、桶（Bucketing）的講解更是精彩絕倫，通過大量的實例，清晰地展示瞭如何通過閤理的數據組織結構，將掃描的數據量從TB級彆壓縮到GB級彆，這對於成本控製和效率提升至關重要。此外，書中關於用戶自定義函數（UDF/UDTF）的編寫和部署的步驟也寫得非常清晰，讓我這種需要處理復雜業務邏輯的分析師能迅速上手，將定製化的計算能力無縫集成到SQL查詢中。它真正做到瞭“指南”的級彆，不僅告訴你怎麼寫一句HQL，更告訴你為什麼這樣寫最快、最省資源。

評分☆☆☆☆☆

在學習這套組閤拳之前，我一直感覺我對大數據的理解是割裂的：Hadoop是存儲基礎，Hive是SQL接口，而Spark則是計算加速器。但讀完這幾本書後，我纔真正領悟到它們如何在一個生態係統中協同工作，構成一個完整的數據生命周期管理方案。舉個例子，書中關於如何利用Hadoop集群存儲原始日誌，如何通過Hive定義Schema進行初步清洗和聚閤，最後如何將處理後的數據導入Spark進行復雜的機器學習特徵工程，這種端到端的流程描繪得非常真實和具有操作性。特彆是書中對不同工具間數據格式兼容性的討論，避免瞭許多初學者在數據導入導齣時遇到的格式陷阱。這套書的價值在於其“係統性”，它不是孤立地介紹某個工具的API，而是將這些工具放在一個真實的工業場景下進行講解，讓我們理解何時該用哪個工具的哪個功能，這種全局觀的培養，對於想成為資深大數據架構師的人來說，是無價之寶。