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出版者:人民邮电出版社

作者:Mark Grover

出品人:

页数:304

译者:郭文超

出版时间:2017-1

价格:69

装帧:平装

isbn号码:9787115442437

丛书系列:O'reilly系列

图书标签:

• 大数据
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• 架构
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• 计算机科学
• Overview
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云端数据洪流中的智慧之舵：大数据处理的艺术与实践 在这个数据爆炸的时代，每一秒钟都在产生着海量的信息。从社交媒体上的互动，到传感器收集的物联网数据，再到复杂的科学计算结果，这些数据构成了我们理解世界、驱动创新的基石。然而，如何高效、可靠地存储、处理和分析这些庞大的数据，成为了摆在企业和研究机构面前的巨大挑战。传统的单机数据库和处理方式早已不堪重负，而一种全新的、分布式的计算范式应运而生，它以其强大的扩展性、容错能力和高吞吐量，引领着大数据处理的革命。 本书并非是一本关于特定技术栈的详尽手册，更不是一份枯燥的API参考。相反，它是一次深入的探索之旅，旨在揭示构建健壮、可扩展的大数据处理系统的核心理念、关键架构原则以及在实际应用中需要深思熟虑的设计决策。我们将从宏观的视角出发，审视大数据生态系统中的各种组件如何协同工作，构建起能够应对 PB 级甚至 EB 级数据挑战的强大基础设施。 第一章：大数据时代的挑战与机遇 我们首先将深入剖析大数据带来的深刻变革。为什么传统的数据处理方法已显不足？大数据究竟带来了哪些前所未有的机遇？我们将探讨数据量的指数级增长、数据类型的多样化（结构化、半结构化、非结构化）、数据处理速度的要求（批处理、实时处理）以及数据处理的复杂性。通过案例分析，理解数据驱动决策如何改变商业模式、加速科学发现，并最终提升社会效率。本章将为后续的技术探讨奠定坚实的基础，让你清晰地认识到在大数据浪潮中，掌握有效的处理能力是赢得未来的关键。 第二章：分布式系统的基石：从理论到实践 任何大规模数据的处理都离不开分布式系统的支撑。本章将从分布式系统设计的底层逻辑出发，阐述 CAP 定理、一致性模型（最终一致性、强一致性）等核心概念。我们将探讨分布式系统中常见的挑战，如网络延迟、节点故障、数据复制和分区策略。理解这些理论不仅能帮助我们理解后续技术的原理，更能培养我们在设计和排查分布式系统问题时的思维方式。我们将通过图示和简洁的解释，将抽象的理论转化为直观的理解。 第三章：存储的艺术：构建海量数据的骨架 数据的存储是大数据处理的第一个环节，也是至关重要的一环。本章将聚焦于分布式存储系统的设计原则和关键技术。我们将深入了解分布式文件系统（DFS）的架构，包括其主节点和工作节点的角色、数据块的存储和冗余机制，以及如何实现高可用性和容错性。此外，我们还将探讨键值存储、列式存储等不同类型NoSQL数据库的特点，以及它们在不同场景下的适用性。例如，为什么某些场景下需要使用为快速读写优化的键值存储，而另一些场景则更适合使用为分析查询优化的列式存储？我们将通过比较分析，帮助你做出明智的存储选型。 第四章：计算的引擎：驾驭并行处理的浪潮 数据存储之后，便是数据的计算。本章将详细解析大规模并行处理（MPP）的计算模型，以及如何通过将计算任务分解到多个节点并行执行来大幅缩短处理时间。我们将深入探讨 MapReduce 编程模型的核心思想，包括 Map 和 Reduce 阶段的功能、数据 shuffle 的过程以及如何通过自定义的 Combiner 和 Partitioner 来优化效率。虽然 MapReduce 是一个基础模型，但其背后的思想在许多现代大数据处理框架中仍然发挥着重要作用。本章将着重于理解其设计哲学，而非 rote memory API。 第五章：流式处理的脉搏：捕捉实时数据的生命线 在数据以近乎实时的速度生成和更新的今天，批处理已无法满足所有需求。本章将聚焦于流式数据处理（Stream Processing）的核心概念和技术。我们将探讨流处理系统的架构，包括事件驱动、窗口计算、状态管理等关键要素。理解流处理的挑战，如乱序事件的处理、 exactly-once 语义的实现，以及如何构建低延迟、高吞吐量的流处理管道。我们将通过生动的例子，展示流处理在实时监控、欺诈检测、个性化推荐等领域的强大应用。 第六章：数据仓库的演进：从OLAP到新一代分析平台 传统的数据仓库技术在面对海量、多源异构数据时，面临着性能瓶颈和扩展性问题。本章将探讨新一代数据分析平台的演进。我们将了解数据湖（Data Lake）的概念，它如何打破传统数据仓库的结构化束缚，实现对原始数据的灵活存储和分析。同时，我们还将探讨交互式查询引擎（Interactive Query Engines）的设计，它们如何能够在海量数据上提供亚秒级的查询响应，极大地提升了数据分析的效率和用户体验。 第七章：数据治理与安全：在大数据时代守护信任之基 随着数据规模的扩大和应用场景的增多，数据治理和安全问题变得尤为重要。本章将从战略层面探讨数据治理的框架，包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理以及数据安全策略。我们将分析在大数据环境中，如何实现细粒度的访问控制、敏感数据加密、以及审计跟踪。构建一个安全、可信的大数据生态系统，是实现数据价值的前提。 第八章：架构设计模式与最佳实践：构建弹性、可维护的系统 在大数据应用的设计过程中，遵循一定的架构模式和最佳实践至关重要。本章将介绍在大数据领域常用的架构设计模式，如Lambda架构、Kappa架构等，并分析它们各自的优缺点和适用场景。我们将探讨如何构建弹性、可扩展、易于维护的大数据处理系统。这包括了服务化拆分、异步通信、负载均衡、容错设计等方方面面。通过对这些模式和实践的深入理解，你将能够构建出更健壮、更符合业务需求的大数据解决方案。 第九章：性能优化与故障排除：磨砺生产环境中的利剑 即使拥有了强大的技术和优化的架构，在大数据生产环境中，性能问题和故障排查仍然是常态。本章将聚焦于大数据系统的性能优化策略，包括数据倾斜的识别与处理、算子优化、内存调优、磁盘I/O优化等。同时，我们将详细阐述在大数据系统中进行故障排查的系统化方法，包括日志分析、指标监控、告警机制的建立，以及如何利用各种调试工具来定位和解决问题。掌握这些技能，能够让你在面对生产环境的挑战时，从容应对。 第十章：面向未来的大数据：智能化与自动化 大数据的发展并非止步于当前的成就，智能化和自动化是未来的重要方向。本章将展望大数据技术的未来趋势，包括机器学习与大数据平台的深度融合、自动化运维（AIOps）、数据虚拟化以及去中心化数据管理等。我们将探讨如何利用大数据驱动人工智能的发展，并反过来利用人工智能来提升大数据的处理和管理效率。 本书力求在理论与实践之间找到一个平衡点，既要让你理解技术背后的原理，也要指导你在实际工作中如何做出正确的决策。我们鼓励读者在阅读过程中，结合自身的业务场景进行思考，并尝试将所学知识应用到实际的数据处理项目中。通过对这些核心理念和实践的掌握，你将能够更好地驾驭云端数据洪流，从中挖掘出宝贵的信息和洞察，为你的业务和研究注入强大的驱动力。

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读技术书籍，最怕的就是读到“理论的巨人，实践的矮子”。对于Hadoop这类重型分布式系统，理论再美妙，如果落地时性能不佳，一切都是空谈。因此，我特别期待这本书能够在性能调优方面提供一些反直觉但行之有效的经验。例如，在处理小文件问题上，除了使用HAR文件或DistCp之外，是否有更高级的解决方案，比如采用SequenceFile或Avro格式进行预聚合？或者在Hive on Tez/Spark的执行引擎选择上，作者是如何根据查询复杂度来做取舍的，以及如何精确控制JVM内存和Spill机制，避免内存溢出导致的重试循环。我更看重那些关于网络I/O和磁盘I/O模式的深度分析，比如数据本地性（Data Locality）在不同Hadoop版本中的实现细节差异，以及如何通过调整网络参数来最大化数据传输效率。只有将架构设计与底层硬件特性紧密结合，才能真正构建出高效且健壮的大数据平台。

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说实话，市面上关于大数据技术的书籍，太多都像是官方文档的复述，读起来枯燥乏味，缺乏那种带着实践温度的洞察力。我非常希望一本好的架构书籍，能像一个经验丰富的工程师在深夜跟你促膝长谈，聊聊那些踩过的坑。例如，在构建一个实时流处理管道时，Spark Streaming与Flink之间在窗口机制设计上的本质区别，以及这种区别如何在实际的业务场景中转化为不同的稳定性和延迟表现。如果这本书能对YARN的资源隔离机制进行细致入微的讲解，比如如何配置Container的内存和CPU份额，以确保批处理作业不会“饿死”实时作业，那才算真正抓住了“应用架构”的精髓。我尤其想看看，作者对于数据湖的构建和治理有什么独到的见解，比如Delta Lake或Iceberg这类新一代元数据管理方案，是如何解决传统Hadoop生态中ACID事务缺失的顽疾，以及这些新技术如何融入现有的集群运维体系中。架构的优劣，往往体现在那些边角料的处理上，而不是核心功能的实现上。

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从一个更偏向于DevOps的角度来看待Hadoop的应用架构，我更关注的是自动化和可观测性。我希望这本书不只是教我如何运行一个Hadoop作业，而是教我如何管理一个拥有数百台节点的集群，并确保其健康运行数年。这意味着，它应该涵盖诸如集群的滚动升级策略、配置管理工具（如Ansible或SaltStack）如何集成到Hadoop的部署流程中。关于监控，我期待看到对Prometheus和Grafana在Hadoop指标采集方面的最佳实践，特别是如何定制化地采集那些非标准化的内部Metrics，例如NameNode的Block Report处理时间或者Secondary NameNode的Checkpoint频率。如果书中能提供一些脚本或代码片段，展示如何通过API自动触发负载均衡、数据再均衡（Balancing）操作，那简直是雪中送炭。架构的稳健性，很大程度上取决于流程的自动化程度，而不是手动干预的频率。

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这本书绝对是数据处理领域的一股清流，尽管我手头并没有那本《Hadoop应用架构》的具体内容，但仅凭我对这个领域的理解和市面上同类书籍的感受来推测，一本真正优秀的Hadoop架构类书籍，其价值绝非仅仅停留在API的罗列上。我期待它能够深入剖析HDFS在面对PB级数据时的那些“看不见的”性能瓶颈，以及设计者是如何通过精心调优来平衡高吞吐量与低延迟之间的矛盾。更重要的是，它应该会详细阐述MapReduce的生命周期中，每一个组件，比如JobTracker和TaskTracker（或者更现代的YARN中的ResourceManager和NodeManager）的职责边界划分，以及它们在集群资源调度上采取的策略。比如，在处理那种数据倾斜极其严重的场景下，高级用户会如何利用Combine、Partitioner或者Combiner来优化中间结果的传输效率，而不是仅仅停留在“使用MapReduce”这个宏观的层面上。如果这本书能提供一些真实的、生产环境下的故障排查案例，比如NameNode的频繁GC问题或者DataNode的心跳丢失处理机制，那它的实用价值将是无可估量的。我关注的焦点始终是“为什么这样设计”以及“在什么情况下会失效”，而非简单的“如何配置”。

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我总是对那些能提供清晰的、可落地的系统设计蓝图的资料抱有极大的热情。对于Hadoop生态，从早期部署的复杂性，到后期运维的弹性伸缩，每一个环节都充满了挑战。我设想这本《Hadoop应用架构》中，必然会有一章专门讨论如何设计一个高可用（HA）的Hadoop集群，不仅仅是Active/Standby NameNode的配置，更要深入到ZooKeeper在故障转移决策中的作用，以及当网络分区发生时，系统如何保证数据一致性，避免“脑裂”现象。此外，安全模型的探讨也至关重要——Kerberos的集成部署、Ranger或Sentry在细粒度权限控制方面的实践，这些都是生产环境的生命线。如果作者能用图示的方式，清晰地描绘出数据从客户端写入到NameNode、DataNode，再到MapReduce读取的全路径数据流，并标注出各个组件的并发控制点，那么这本书的参考价值将跃升好几个档次。

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2019-10-12：第一次读，对于Hadoop生态的多种工具大致的讲解了下；第二部分的三个案例，非常经典，值得再读；

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扫盲书，很快地掠过很多东西，了解了一下sqoop.oozie和数仓场景

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扫盲书，很快地掠过很多东西，了解了一下sqoop.oozie和数仓场景

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很久很久以前做的书

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2019-10-12：第一次读，对于Hadoop生态的多种工具大致的讲解了下；第二部分的三个案例，非常经典，值得再读；