Big Data Analytics with R and Hadoop pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Packt Publishing

作者:Vignesh Prajapati

出品人:

页数:238

译者:

出版时间:2013-11-25

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781782163282

丛书系列:

图书标签:

• R
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• 数据挖掘
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• 英文版
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• Statistical Computing
• Data Mining
• Business Intelligence
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好的，这是一份关于另一本专注于数据科学和大数据技术的图书的详细介绍。 --- 书籍名称：《分布式计算与现代数据架构实战指南》 导言：驾驭信息洪流的蓝图 在当今数字化的世界中，数据以前所未有的速度和规模涌现。企业和研究机构正面临着一个严峻的挑战：如何有效地存储、处理和分析这些海量数据，并从中提取出具有商业价值的洞察。传统的单机处理方案早已力不从心。本书《分布式计算与现代数据架构实战指南》正是为应对这一挑战而生，它提供了一套全面、深入且高度实用的知识体系，指导读者构建和管理下一代数据基础设施。 本书摒弃了晦涩的理论堆砌，聚焦于业界主流的分布式计算框架和现代数据存储技术。我们相信，掌握这些工具的设计哲学、部署流程和性能优化技巧，是成为顶尖数据架构师或高级数据工程师的必经之路。 第一部分：分布式计算基石与核心框架解析 本部分将奠定读者对大规模并行处理（MPP）架构的深刻理解，并重点剖析当前生态系统中最关键的几个核心组件。 第一章：理解分布式系统的本质与挑战 本章首先界定了“大数据”的真正含义，并深入探讨了分布式系统设计中必须面对的难题，如一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）——即著名的CAP理论的实践意义。我们将通过实际案例分析，阐述何种场景下应优先权衡哪种特性，从而避免在架构设计初期就陷入僵局。 第二章：MapReduce范式：并行计算的思维重塑 尽管新的框架层出不穷，但MapReduce范式作为分布式批处理的理论基石，其思想依然至关重要。本章将详细解析MapReduce的工作流程、输入/输出格式（如SequenceFile和Avro），以及如何有效地编写Mapper和Reducer函数以实现高效的负载均衡。我们将着重讨论数据倾斜（Data Skew）的识别与缓解策略，这是MapReduce作业失败或性能低下的常见原因。 第三章：YARN：资源管理的操作系统 现代大数据集群的稳定运行离不开统一的资源管理平台。本章将深入探讨YARN（Yet Another Resource Negotiator）的架构设计，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster的角色分工。我们将讲解容器（Container）的生命周期管理，并教授读者如何配置和调优队列（Queues）以实现多租户环境下的公平调度和优先级保证。 第二部分：实时流处理与快速查询引擎 批处理适用于历史分析，但决策制定往往要求即时反馈。本部分将聚焦于如何处理持续流动的数据，并提供快速查询数据的技术栈。 第四章：流处理的挑战与Lambda架构的演进 流处理与批处理的根本区别在于时间窗口和状态管理。本章首先介绍Lambda架构（批处理层与速度层并存）的优点和固有的复杂性。随后，我们将深入探讨如何设计事件驱动的系统，重点关注消息队列的选型（例如，Kafka/Pulsar）及其在保证消息顺序性与容错性方面的作用。 第五章：流计算引擎的深度剖析：从Spark Streaming到Flink 我们不对任何单一技术做绝对的推崇，而是对比分析当前主流的流处理框架。对于Spark Streaming，我们将分析其微批处理的特性与局限性；对于Apache Flink，我们将详尽讲解其原生流处理模型、时间语义（事件时间、处理时间、摄入时间）的精确控制，以及状态后端（State Backend）的选择对延迟和一致性的影响。读者将学会如何根据业务需求选择最合适的流处理引擎。 第六章：交互式查询的利器：Presto/Trino与ClickHouse 在大数据仓库中，数据科学家和业务分析师需要低延迟的即席查询能力。本章将重点介绍基于MPP架构的分布式SQL查询引擎。我们将对比Presto/Trino在联邦查询方面的优势，以及ClickHouse在列式存储和向量化执行方面带来的极致OLAP性能。内容将涵盖集群部署、数据源连接器（Connectors）的配置，以及如何编写高效的分布式SQL查询语句。 第三部分：现代数据存储与湖仓一体实践 数据存储的演进正朝着更灵活、更具成本效益的方向发展。本部分将探讨分布式文件系统的高级用法以及构建统一数据湖仓的技术方案。 第七章：分布式文件系统的高级应用（HDFS/对象存储） HDFS依然是许多大规模部署的基础，本章将超越基础的读写操作，探讨HDFS的可靠性机制（如副本放置策略、NameNode高可用性）。更重要的是，我们将讨论如何将数据管理策略扩展到基于云的对象存储（如S3/OSS）上，并讲解Hadoop兼容层的工作原理，以实现云地混合架构。 第八章：表格式的革命：Delta Lake, Hudi, 与Iceberg 传统的数据湖面临着事务一致性差、Schema演进困难等问题。本部分将详细介绍“数据湖表格式”——这些技术如何为数据湖引入ACID特性。我们将深入探讨Delta Lake的事务日志机制、Apache Hudi的增量处理能力（Copy-on-Write vs Merge-on-Read），以及Apache Iceberg的快照隔离机制。读者将掌握如何基于这些格式构建可靠、可回滚的数据管道。 第九章：数据湖仓一体化架构设计与数据治理 本章综合前述所有技术，指导读者设计一个完整的“湖仓一体”架构。我们将讨论数据分层（Bronze/Silver/Gold层）的最佳实践，数据管道的Orchestration（使用Airflow或Dagster），以及如何实施必要的数据治理措施，包括数据血缘追踪（Lineage）和元数据管理，确保数据的质量和可信度。 第四部分：性能调优与系统运维 部署只是起点，高效运行和维护才是长期价值所在。本部分提供实战经验，帮助读者将系统的吞吐量和稳定性推向极限。 第十章：分布式作业的性能调优艺术 性能调优是数据工程师的必备技能。本章将系统性地介绍针对CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽的瓶颈分析方法。我们将讲解内存管理（如JVM调优、堆外内存使用），并行度设置的科学性，以及如何利用Profiling工具诊断计算密集型和I/O密集型任务的根本原因。 第十一章：集群的健康监控与容错设计 一个健壮的系统必须具备自我感知和自愈能力。本章聚焦于集群监控体系的搭建，包括Metrics的收集（如Prometheus/Grafana）和日志管理。我们将探讨故障转移（Failover）策略，数据冗余和备份的最佳实践，以及如何设计具备幂等性（Idempotency）的数据处理流程，以应对不可避免的系统故障。 结语：面向未来的数据工程 《分布式计算与现代数据架构实战指南》旨在提供一个立体的、跨越多个技术栈的解决方案视图。学习本书不仅是学习工具，更是学习如何在新范式下思考数据流、架构选择和系统韧性的能力。掌握这些知识，您将能自信地构建起支撑企业未来增长的强大数据平台。 --- 目标读者： 数据工程师（Data Engineers） 大数据架构师（Big Data Architects） 希望深入了解现代数据栈的系统程序员 正在进行数据平台重构的IT专业人员

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对hadoop的机制讲解得比较好，其他主要是讲R与Hadoop集成的相关扩展包。并不能从这里面获得R语言的知识。讲了RHIPE、RHadoop、RHadoopStreaming、以及Hadoop的streaming机制如何应用。 值得快速看一遍。

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2015

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对hadoop的机制讲解得比较好，其他主要是讲R与Hadoop集成的相关扩展包。并不能从这里面获得R语言的知识。讲了RHIPE、RHadoop、RHadoopStreaming、以及Hadoop的streaming机制如何应用。 值得快速看一遍。

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