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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Arun Murthy

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2014-3-31

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321934505

丛书系列:

图书标签:

• hadoop
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《分布式计算的基石：理解与实践》 在这本深度探讨分布式计算领域的著作中，我们将一同揭开现代大数据处理的核心秘密。本书并非专注于某一款特定的技术框架，而是力图为读者构建一套扎实且通用的分布式计算理论基础，辅以大量的实践指导，让你在面对复杂分布式系统的挑战时，能够游刃有余。 第一部分：分布式系统基础理论 在深入任何具体技术之前，理解分布式系统的基本原理至关重要。本部分将从以下几个核心概念入手，为你的分布式计算之旅打下坚实根基： 分布式系统的定义与挑战： 我们将首先界定什么是分布式系统，并深入剖析其固有的复杂性，包括但不限于： 并发性： 理解多个进程或节点如何同时执行，以及由此带来的同步和协调问题。 异构性： 探讨不同硬件、操作系统和网络环境如何协同工作。 容错性： 分析在节点故障、网络分区等不可预测情况下，系统如何保持可用性和一致性。 可伸缩性： 探讨系统如何通过增加节点来处理不断增长的数据量和计算负载。 透明性： 讨论如何隐藏分布式系统的复杂性，让用户感觉像在使用单机系统一样。 CAP 定理的深刻洞察： CAP 定理是分布式系统设计中不可逾越的基石。我们将详细阐释其三个核心要素：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance），并深入分析在实际应用中，如何根据业务需求在 C、A、P 三者之间进行权衡取舍。本书将通过丰富的案例研究，展示不同权衡策略的应用场景，例如，某些金融交易系统对一致性有极致要求，而实时推荐系统则更侧重可用性。 分布式一致性模型： 除了 CAP 定理，理解不同的一致性模型对于设计健壮的分布式系统同样关键。我们将深入讲解： 强一致性（Strong Consistency）： 探讨其实现原理和局限性，以及在哪些场景下是必需的。 最终一致性（Eventual Consistency）： 分析其在提高可用性和性能方面的优势，并介绍实现最终一致性的常见技术，如向量时钟、莱斯散列等。 其他一致性模型： 简要介绍读写一致性、会话一致性等，帮助读者根据具体需求选择最合适的一致性策略。 分布式共识算法： 在分布式系统中，如何让多个节点就某个值或某个状态达成一致，是实现协调的关键。本部分将详细讲解： Paxos 算法： 剖析其在分布式共识领域的经典地位，深入理解其提案（Propose）、接受（Accept）和学习（Learn）三个阶段，以及其在解决领导者选举、分布式锁等问题中的应用。 Raft 算法： 作为 Paxos 的一个更易于理解和实现的变种，Raft 将被详细讲解，包括其领导者选举、日志复制、安全性等机制。我们将通过图示和伪代码，帮助读者直观地理解 Raft 的工作流程。 其他共识算法： 简要介绍 Zab、Gossip 等算法，拓宽读者的视野。 分布式事务的处理： 分布式事务是指跨越多个分布式节点的事务。处理此类事务面临巨大的挑战。我们将探讨： 两阶段提交（2PC）： 深入解析 2PC 的协调者-参与者模型，以及其在提交和回滚过程中的流程，同时重点分析其在单点故障和性能上的瓶颈。 三阶段提交（3PC）： 介绍 3PC 相较于 2PC 的改进之处，以及其在缓解阻塞方面的优势。 补偿事务（Compensation Transactions）： 讲解如何通过补偿事务来保证最终的一致性，尤其是在某些场景下 2PC 或 3PC 不可用的情况。 分布式数据存储与管理： 随着数据量的爆炸式增长，分布式存储系统应运而生。本部分将为你梳理： 数据分片（Sharding）： 讲解数据如何在多个节点之间进行分割，以及常见的分片策略（如哈希分片、范围分片）。 数据复制（Replication）： 介绍数据副本的作用，包括提高可用性、容错性以及读性能，并探讨不同复制策略（如主从复制、多主复制）。 一致性哈希（Consistent Hashing）： 深入分析一致性哈希如何解决传统哈希分片在节点增减时带来的数据重新分配问题，以及其在负载均衡中的应用。 分布式文件系统（DFS）的概念： 介绍分布式文件系统的基本架构和设计理念，以及它们如何为大数据应用提供存储基础。 第二部分：大规模数据处理的实践范式 在掌握了分布式系统的基础理论后，本部分将聚焦于大规模数据处理的实际应用，介绍几种重要的处理范式，并深入分析其背后的设计哲学和技术细节。 批处理（Batch Processing）模式： 批处理的定义与场景： 讲解批处理适用的场景，如数据仓库的ETL、离线报表生成、大规模数据清洗等。 MapReduce 编程模型： 深入剖析 Map 阶段和 Reduce 阶段的协同工作原理，理解 Shuffle、Sort 等关键环节，并通过实例展示如何将实际问题转化为 MapReduce 作业。我们将着重讲解 MapReduce 在分布式系统中的地位，以及它如何抽象化了底层的复杂性。 作业调度与资源管理： 讨论批处理作业的调度策略，以及如何有效地管理分布式集群的计算资源，确保任务的顺利执行和资源的充分利用。 流式处理（Stream Processing）模式： 流式处理的定义与场景： 阐述流式处理的特点，以及其在实时监控、欺诈检测、实时推荐、物联网数据分析等场景中的重要性。 事件驱动（Event-Driven）架构： 介绍事件驱动作为流式处理的核心思想，以及如何处理连续不断涌入的数据流。 窗口操作（Windowing）： 详细讲解流式处理中常见的窗口类型，如固定窗口、滑动窗口、会话窗口等，以及如何基于这些窗口对数据进行聚合和分析。 状态管理： 分析在流式处理中如何有效地管理算子状态，确保处理的准确性和连续性。 交互式查询（Interactive Query）模式： 交互式查询的特点与优势： 探讨交互式查询如何满足用户对快速数据探索和即时分析的需求，以及其与批处理和流式处理的区别。 内存计算（In-Memory Computing）： 介绍内存计算在加速交互式查询中的作用，以及其如何克服传统磁盘I/O的瓶颈。 分布式查询引擎： 简要介绍一些流行的分布式查询引擎的设计理念，它们如何并行执行SQL查询，并在分布式数据上提供低延迟响应。 第三部分：构建与优化分布式系统的实践技巧 理论的学习最终要回归到实践。本部分将为你提供一套构建、部署和优化分布式系统的实用指南。 分布式系统的部署与配置： 集群规划与选型： 讨论如何根据业务需求和数据规模，合理规划集群规模、节点数量和配置。 分布式协调服务： 讲解分布式协调服务（如 Zookeeper、etcd）在集群管理、配置管理、服务注册与发现、领导者选举等方面的关键作用。 自动化部署与运维： 介绍如何利用自动化工具（如 Ansible、Terraform）来简化分布式系统的部署和管理过程。 性能监控与故障排查： 关键指标的识别与监控： 讲解在分布式系统中需要关注的核心性能指标，如吞吐量、延迟、错误率、资源利用率等，并介绍相应的监控工具。 分布式日志收集与分析： 探讨如何有效地收集和分析分布在各个节点上的日志，以便快速定位问题。 分布式追踪（Distributed Tracing）： 介绍分布式追踪技术如何帮助我们理解请求在整个分布式系统中的流动路径，从而定位性能瓶颈和故障点。 安全性在分布式系统中的考量： 身份认证与授权： 讲解如何在分布式环境中管理用户身份和访问权限。 数据加密： 讨论数据在传输和存储过程中的加密策略。 安全审计： 介绍如何对分布式系统的操作进行审计，以确保系统的安全性。 选择合适的分布式技术栈： 生态系统的理解： 介绍当前流行的分布式技术生态，包括计算框架、存储系统、消息队列、数据库等，以及它们之间的集成关系。 权衡与决策： 引导读者根据具体业务场景、团队技术栈和成本预算，做出明智的技术选型。 结论 《分布式计算的基石：理解与实践》旨在为你提供一个全面的视角，让你深入理解分布式计算的本质，掌握构建和优化大规模数据处理系统的关键技术和方法。无论你是初学者还是有经验的工程师，本书都将是你在分布式计算领域的宝贵参考。通过理论与实践的结合，你将能够自信地应对未来分布式技术带来的挑战与机遇。

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初捧此书，我原本期待的是一本硬核的API参考手册，毕竟YARN的复杂性常常令人望而却步。然而，这本书带给我的惊喜，在于它对Hadoop大数据平台整体架构中“调度层”这一关键节点的战略地位的深刻阐释。它将YARN置于整个数据处理流程的心脏位置，清晰地描绘了MapReduce v1到YARN的范式转变，这种历史脉络的梳理极大地帮助我理解了当前设计的合理性，避免了陷入对既有技术“为什么是这样”的盲目接受。书中关于资源隔离的章节，特别是对Cgroups和Namespace技术在YARN中的集成应用进行了深入的探讨，这部分的详述，让我明白了如何在高并发、多用户共享的集群环境中，确保关键业务不受“邻居效应”的影响。作者对于如何设计和实现自定义的ApplicationMaster的步骤讲解得极其细致，从Skeleton的搭建到与ResourceManager的状态同步，每一步都配有清晰的流程图和代码片段示例，这对于进行深度定制化开发的读者而言，简直是雪中送炭。这本书的深度和广度，使其远超一本普通的“如何操作”的指南，更像是一本“如何设计和优化”的工程师手册。

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这本书的叙述风格非常“务实”且“去神秘化”，它没有用华丽的辞藻去渲染Hadoop技术的先进性，而是用一种严谨、近乎工程文档的口吻，将YARN这只“野兽”驯服得服服帖帖。我特别欣赏其中关于故障排查（Troubleshooting）的那几个章节，它们不是堆砌错误码，而是基于实际生产环境中的常见场景，比如NodeManager假死、资源预留冲突导致的作业阻塞、或者跨数据中心集群的联邦化（Federation）配置失误等，给出了系统的诊断思路和解决步骤。这种“实战派”的写作风格，对于那些在凌晨两点被监控系统叫醒的运维人员来说，具有极高的参考价值。此外，书中对YARN在混合云环境下的部署策略进行了探讨，这在当前业界普遍采用多云或混合云架构的背景下，显得尤为及时和前瞻。阅读过程中，我发现作者对细节的关注程度达到了令人发指的地步，例如，关于ApplicationAttempt的状态转换逻辑，仅仅一个枚举值的变化，作者就能引申出整个资源分配流程的潜在风险点，这种深度思考的体现，是任何入门教程所无法比拟的。

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这本书的书名是《Apache Hadoop YARN》，但读完之后，我感觉它更像是一本深入浅出、面面俱到的技术指南，它并没有仅仅停留在YARN这个核心组件的API层面，而是花了大量篇幅去剖析Hadoop生态系统在资源调度和管理方面所经历的演进和背后的设计哲学。尤其让我印象深刻的是作者对“公平性”和“可扩展性”这两个看似矛盾的需求是如何在YARN的架构设计中找到微妙的平衡点的。书中对Capacity Scheduler和Fair Scheduler的对比分析极为透彻，不是简单地罗列配置参数，而是从多租户隔离、资源预留、以及作业优先级处理的实际业务场景出发，推导出为什么在特定场景下应该选择哪一种调度器。它甚至深入探讨了Container的生命周期管理，包括启动、健康检查、资源回收的底层机制，很多细节是我在阅读其他资料时经常被忽略的，比如JVM选项的精细调优如何影响NodeManager的性能表现。这本书的结构安排也体现了作者的深厚功力，从宏观的架构总览到微观的源码注释，层层递进，让读者能够构建一个完整的知识体系，而不是零散的知识点堆砌。对于希望从“会用Hadoop”迈向“理解Hadoop”的工程师来说，这本书的价值无可替代。

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老实说，这本书的阅读体验并不轻松，它要求读者对Linux系统内核基础和网络I/O有一定的了解，但这种“硬核”恰恰是其价值所在。它没有为了迎合初学者而牺牲深度，而是直接将读者带入了YARN内部复杂的状态机和异步通信模型之中。书中对ResourceManager与NodeManager之间通信协议（如RPC机制）的剖析，是理解集群高可用性的关键。我花费了大量的精力去理解Leader/Follower之间的心跳机制和故障切换逻辑，书中通过序列图的方式，将原本抽象的交互过程可视化，极大地降低了理解门槛。更让我感到兴奋的是，书中竟然涉及到YARN在处理GPU、FPGA等异构计算资源时的扩展思路，这已经超出了传统CPU/内存调度的范畴，直接触及了下一代数据中心资源管理的趋势。对于那些致力于构建下一代大数据平台或进行深度性能优化的架构师而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种面向未来的设计视角和方法论。

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这本书的结构布局非常具有逻辑性，它遵循了一种经典的“What-Why-How-What If”的讲解模式。前一部分清晰界定了YARN是什么以及它解决了Hadoop历史上的哪些痛点，解释了为什么需要一个统一的资源管理器。接着，它花费了大量的篇幅详细拆解了ResourceManager和NodeManager的关键模块和接口定义，这是“How”的部分。但真正让我惊艳的是最后对“What If”的探讨，也就是对未来演进方向的预测和对现有框架局限性的坦诚分析。作者并未神化YARN，而是直言不讳地指出了在面对TB/PB级别超大规模集群时可能出现的性能瓶颈，并探讨了社区正在尝试的改进方案，比如更轻量级的Container启动机制等。这种批判性思维贯穿全书，使得读者在学习之余，还能保持对技术发展的敏感度。从如何编写第一个Application到如何对整个集群进行资源压力测试和容量规划，这本书提供了一个完整的闭环学习路径，称得上是大数据资源管理领域一本不可多得的参考巨著。

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http://yarn-book.com

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不仅介绍了YARN的核心基础概念及运行机制，还介绍了安装、运行、管理YARN（及HDFS）~ 更深入点的东西源码见~

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概述性的介绍架构，非常清楚

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