具体描述
Hadoop是目前重要的一种开源的大数据处理平台，读懂Hadoop的源代码，深入理解其各种机理，对于掌握大数据处理的技术有着显而易见的重要性。 本书从大数据处理的原理开始，讲到Hadoop的由来，进而讲述对于代码的研究方法，然后以Hadoop作为样本，较为详尽地逐一分析大数据处理平台各核心组成部分的代码，并从宏观上讲述这些部分的联系和作用。 本书沿用作者独特而广受欢迎的情景分析方法和风格，深入浅出直白易懂，可以作为大数据系统高级课程的教材，也可用作计算机软件专业和其他相关专业大学本科高年级学生和研究生深入学习大数据系统的参考书。同时，还可以作为各行业从事软件开发和数据挖掘的工程师、研究人员以及其他对大数据处理技术感兴趣者的自学教材。
作者简介
毛德操，著名计算机专家，浙江大学教授，浙大网新科技首席科学家，连连支付大数据与区块链特别顾问。曾留学美国Umas大学，获得计算机硕士学位。著有重磅著作《LINUX核心源代码情景分析》和《Windows内核情景分析：采用开源代码ReactOS（上、下册）》，影响了整整一代大学生和工程师。
目录信息
1.1 什么是大数据
1.2 大数据的用途
1.3 并行计算
1.4 数据流
1.5 函数式程序设计与Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大数据处理平台
1.8 Hadoop的由来和发展
1.9 Hadoop的MapReduce计算框架
1.10 Hadoop的分布式容错文件系统HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 面向对象的程序设计
2.4 怎样阅读分析Hadoop的代码
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop系统的结构
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 状态机
3.5 资源管理器ResourceManager
3.6 资源调度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC机制
4.1 RPC与RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection机制
4.4 RM节点上的RPC服务
4.5 RPC客户端的创建
第5章 Hadoop作业的提交
5.1 从“地方”到“中央”
5.2 示例一：采用老API的ValueAggregatorJob
5.3 示例二：采用新API的WordCount
5.4 示例三：采用ToolRunner的QuasiMonteCarlo
5.5 从Job.submit()开始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作业的调度与指派
6.1 作业的受理
6.2 NM节点的心跳和容器周转
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager与任务投运
7.1 AMLauncher与任务投运
7.2 MRAppMaster或AM的创建
7.3 资源本地化
7.4 容器的投运
第8章 MRAppMaster与作业投运
8.1 MRAppMaster
8.2 App资源与容器
8.3 容器的跨节点投送和启动
8.4 目标节点上的容器投运
8.5 Uber模式下的本地容器分配与投运
8.6 任务的启动
8.7 MapTask的运行
8.8 ReduceTask的投运
第9章 YARN子系统的计算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client与ApplicationMaster
第10章 MapReduce框架中的数据流
10.1 数据流和工作流
10.2 Mapper的输入
10.3 Mapper的输出缓冲区MapOutputBuffer
10.4 作为Collector的MapOutputBuffer
10.5 环形缓冲区kvbuffer
10.6 对MapoutputBuffer的输出
10.7 Sort和Spill
10.8 Map计算的终结与Spill文件的合并
10.9 Reduce阶段
10.10 Merge
10.11 Reduce阶段的输入和输出
第11章 Hadoop的文件系统HDFS
11.1 文件的分布与容错
11.2 目录节点NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件系统目录FSDirectory
11.5 文件系统映像FsImage
11.6 文件系统更改记录FSEditLog
11.7 FSEditLog与Journal
11.8 EditLog记录的重演
11.9 版本升级与故障恢复
第12章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 数据块的存储
12.3 RamDisk复份的持久化存储
12.4 目录扫描线程DirectoryScanner
12.5 数据块扫描线程DataBlockScanner
第13章 DataNode与NameNode的互动
13.1 DataNode与NameNode的互动
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
第14章 DataNode间的互动
14.1 数据块的接收和存储
14.2 命令DNA_TRANSFER的执行
第15章 HDFS的文件访问
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打开文件流程
15.4 HDFS的读文件流程
15.5 HDFS的创建文件流程
15.6 文件租约
15.7 HDFS的写文件流程
15.8 实例
第16章 Hadoop的容错机制
16.1 容错与高可用
16.2 HDFS的HA机制
16.3 NameNode的倒换
16.4 Zookeeper与自动倒换
16.5 YARN的HA机制
第17章 Hadoop的安全机制
17.1 大数据集群的安全问题
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的来源和流转
17.4 Token的使用
第18章 Hadoop的人机界面
18.1 Hadoop的命令行界面
18.2 Hadoop的Web界面
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 对网页的访问
第19章 Hadoop的部署和启动
19.1 Hadoop的运维脚本
19.2 Hadoop的部署与启动
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平台的关闭
第20章 Spark的优化与改进
20.1 Spark与Hadoop
20.2 RDD与Stage——概念与思路
20.3 RDD的存储和引用
20.4 DStream
20.5 拓扑的灵活性和多样性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 几个重要的类及其作用
参考资料
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
《大数据处理系统》这本书，可以说是我在技术学习道路上遇到的一个重要的里程碑。我一直对云计算和大数据这两大热门领域充满好奇，而这本书恰好将它们有机地结合起来。作者在书中详细阐述了如何利用云计算平台（如AWS、Azure、GCP）构建和管理大数据处理系统。我了解到，云计算的弹性伸缩、按需付费等特性，为大数据处理带来了前所未有的灵活性和成本效益。书中对云存储、云数据库、云分析服务的介绍，让我看到了将传统的大数据处理流程迁移到云端的可能性。我尤其对书中关于Serverless大数据处理的探讨感到兴奋，这意味着我无需关心底层的服务器维护，只需专注于数据处理的逻辑本身。这对于我这个更加侧重业务应用而非基础设施管理的读者来说，无疑是一个巨大的福音。此外，书中还涉及到了大数据安全和隐私保护的相关内容，这让我意识到，在享受大数据带来的便利的同时，如何保护数据安全和用户隐私也是至关重要的一环。书中对数据加密、访问控制、合规性要求等方面的介绍，让我对构建安全可靠的大数据处理系统有了更全面的认识。总而言之，这本书为我提供了一个将云计算与大数据处理相结合的宏观视角，让我对未来的技术发展方向有了更清晰的把握。
评分从这本书的内容来看，作者在技术深度和广度上都做得相当出色。我一直对实时数据处理和流式计算非常感兴趣，而《大数据处理系统》这本书对这部分内容进行了非常详尽的讲解。我了解到，在很多场景下，数据需要被实时地处理和分析，例如金融交易、物联网传感器数据、社交媒体动态等。书中对Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm等流式处理框架的介绍，让我对如何构建低延迟、高吞吐量的实时数据处理管道有了初步的认识。我尤其被书中对事件驱动架构的阐述所吸引，它如何通过响应不断产生的数据事件来驱动系统的运行。我甚至开始思考，在很多互联网产品中，那些即时更新的信息，背后很可能就运用了类似的流式计算技术。此外，书中还对数据流的窗口操作、状态管理以及容错机制进行了详细的解释，这些都是实现可靠实时数据处理的关键。我理解到，流式计算并非简单的管道传输，而是涉及到复杂的状态维护和故障恢复策略。这本书让我意识到，在大数据处理领域，实时性已经成为一个越来越重要的维度，它为企业带来了更快的响应速度和更敏锐的市场洞察力。
评分这本书对于我这种对算法和模型有一定了解的读者来说，是一次非常有价值的补充。我一直好奇，那些支撑着强大AI应用的背后，是如何处理海量数据以训练出高效模型的。而《大数据处理系统》这本书，恰恰为我揭示了其中的奥秘。书中详细介绍了如何利用大数据处理系统来支持机器学习和深度学习任务。我了解到，在模型训练过程中，需要对海量数据进行预处理、特征工程、模型训练和模型评估等一系列操作，而这些都需要强大的数据处理能力作为支撑。书中对分布式训练、模型并行、数据并行等技术进行了介绍，让我对如何在大规模数据集上高效地训练模型有了初步的认识。我甚至开始思考，我平时使用的某些机器学习框架，其背后可能就整合了本书中所介绍的大数据处理技术。此外，书中还对一些大数据分析和机器学习的结合应用进行了案例分析，例如推荐系统、欺诈检测、用户画像等，这些生动的例子让我看到了大数据处理系统在实际业务中的巨大价值。这本书为我提供了一个将大数据处理能力与AI模型相结合的宏观视角，让我对未来的技术融合有了更清晰的认识。
评分这本书的内容，给我最直观的感受是，它系统地梳理了大数据处理的演进历程和发展趋势。我了解到，在大数据处理技术发展的早期，MapReduce是核心，但随着业务需求的不断变化和技术瓶颈的出现，Spark等更高效的框架应运而生。书中对这些不同代技术之间的演进关系和技术迭代进行了清晰的梳理。我尤其对书中关于内存计算的优势描述印象深刻，它如何通过将数据加载到内存中进行计算，从而大幅提升了处理速度。这让我联想到，为什么在很多计算密集型任务中，内存大小成为了一个关键的制约因素。书中还探讨了大数据处理的未来发展方向，例如数据湖仓一体化、AI驱动的数据处理、以及边缘计算在大数据场景下的应用等。这些前瞻性的内容，让我对大数据处理的未来充满了期待。我甚至开始思考，我的工作领域是否能够受益于这些新的技术趋势。这本书不仅提供了现有技术的解决方案，更指引了未来的发展方向，这对于我这种渴望跟上技术步伐的读者来说，无疑是极具价值的。
评分这本书的出现，可以说是填补了我认知上的一个巨大空白。在此之前，我接触到的大数据概念，更多的是停留在“大数据”本身，也就是那些庞杂、多源、多样的数据集合。但这本书，则将焦点放在了“处理系统”上，这让我意识到，仅仅拥有数据是远远不够的，关键在于如何有效地驾驭和利用这些数据。作者在开篇就强调了数据处理的复杂性，从数据的采集、存储、清洗、转换，到最终的分析和可视化，每一个环节都充满了挑战。我被书中对数据存储技术的介绍所吸引，特别是对分布式文件系统（如HDFS）的讲解，它如何将巨大的数据分散到多台机器上，同时保证数据的可靠性和可访问性。我甚至联想到了自己的电脑硬盘，如果数据量大到无法存储，会是什么样的情形？这本书给出的答案是，通过分布式存储，将看似不可能的任务变得可行。随后，书中对数据仓库和数据湖的概念进行了深入的对比和阐述，这对我理解不同数据存储架构的演进非常有帮助。我了解到，数据湖提供了更大的灵活性，允许以原始格式存储数据，而数据仓库则更加结构化，适合进行特定的分析。书中还详细介绍了数据清洗和ETL（Extract, Transform, Load）过程的重要性，我认识到，原始数据往往是杂乱无章的，只有经过细致的清洗和转换，才能为后续的分析提供可靠的基础。例如，书中提到如何处理缺失值、异常值以及数据格式不一致的问题，这些看似微小的细节，却直接影响着最终的分析结果。这本书让我明白，大数据处理系统不仅仅是计算能力的比拼，更是对数据质量和处理流程的严谨追求。
评分《大数据处理系统》这本书，可以说是一本非常全面且深入的著作。我之所以这么说，是因为它不仅仅关注了大数据处理的核心技术，还对相关的生态系统和发展趋势进行了广泛的探讨。我了解到，一个成熟的大数据处理系统，往往不仅仅依赖于少数几个核心框架，而是由一系列相互配合、相互支撑的技术组件所构成，例如分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、ETL工具、调度系统、监控系统等等。书中对这些组件的作用和相互关系进行了清晰的阐述。我尤其对书中关于大数据生态系统开放性和协作性的讨论感到印象深刻，它让我认识到，正是由于社区的不断贡献和技术的快速迭代，才使得大数据处理技术能够如此迅速地发展和普及。书中还对大数据处理的挑战和未来发展进行了展望，例如如何处理不断增长的数据量、如何提高处理效率、如何保证数据安全和隐私等。这些内容都让我对大数据处理的未来充满了期待，也让我更加坚定了继续学习和探索的决心。这本书为我提供了一个全面而深入的视角，让我能够更清晰地理解大数据处理的本质和价值。
评分《大数据处理系统》这本书，在逻辑组织和内容呈现上都达到了很高的水准。我尤其欣赏作者在介绍不同技术时，都能够清晰地说明其核心思想、技术特点以及适用场景，而不是简单地堆砌术语。书中对数据治理和数据生命周期管理的强调，让我认识到，一个完善的大数据处理系统，绝不仅仅是技术能力的堆砌，更是对数据从产生到消亡的全过程的精细化管理。我了解到，数据治理涉及到数据标准、数据质量、数据安全、元数据管理等多个方面，而这些都直接关系到大数据处理系统的可靠性和有效性。书中还对数据管线的构建进行了详细的阐述，包括数据从源头到最终用户的整个流动过程，以及在各个环节中可能遇到的问题和解决方案。我甚至开始在脑海中勾勒出自己项目中复杂的数据流动路径，并思考如何优化它。这本书让我明白，要构建一个真正能够产生价值的大数据处理系统，必须从整体上把握数据的全生命周期，并贯穿始终地进行有效的管理和控制。
评分这本书对于我这个对数据分析和商业智能有浓厚兴趣的读者来说，绝对是一场及时雨。我一直想更深入地了解，那些支撑着现代企业决策的大数据分析平台是如何构建的。而《大数据处理系统》恰恰满足了我的这个需求。书中详细介绍了数据仓库的建设和优化，包括维度建模、事实表设计等关键概念。我了解到，一个好的数据仓库不仅仅是数据的存储库，更是一个能够支持复杂分析查询的优化结构。作者通过生动的例子，解释了如何设计星型模型和雪形模型，以及它们在不同业务场景下的应用。我甚至开始尝试在脑海中勾勒出自己所在行业的数据仓库蓝图。接着，书中对商业智能（BI）工具和数据挖掘技术的介绍，让我看到了大数据处理系统最终的价值所在。我了解到，像Tableau、Power BI这样的BI工具，是如何与后端的大数据处理系统协同工作的，将海量数据转化为直观易懂的图表和报告。同时，书中对各种数据挖掘算法的概述，比如分类、聚类、关联规则挖掘等，也让我对如何从数据中发现有价值的洞察有了更深的认识。虽然我无法立即成为一名数据科学家，但这本书无疑为我打开了一扇通往更深层次数据分析的大门，让我明白，大数据处理系统的最终目的，是为了赋能决策。
评分在我翻阅《大数据处理系统》的过程中，我最深刻的感受是，它并没有将大数据处理系统描绘成一个高不可攀的技术壁垒，而是通过层层递进的讲解，将复杂的概念拆解，变得更加易于理解。作者非常注重理论与实践的结合，虽然书中没有直接提供代码示例，但每一个技术点的阐述，都充满了实际应用的可能性。我尤其对书中关于数据集成的内容印象深刻。在信息孤岛现象日益严重的今天，如何将来自不同系统、不同格式的数据有效地整合起来，是一个巨大的挑战。这本书系统地介绍了各种数据集成技术，包括API集成、数据库集成、文件集成等，并对每种方法的优劣进行了分析。我了解到，数据集成不仅仅是将数据简单地汇集，更需要考虑数据源的异构性、数据量的增长以及实时性的要求。书中还探讨了数据治理的重要性，包括元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等。这些内容让我意识到，一个稳定可靠的大数据处理系统，离不开完善的数据治理体系。我开始反思，在我们日常工作中，有多少数据是“脏”数据，有多少是重复的，有多少是过期失效的，而这些问题，如果能够在一个高效的数据处理系统中得到妥善管理，将会极大地提升工作效率和决策的准确性。这本书让我看到了一个完整的数据生命周期管理框架，从数据的产生到最终的利用，都得到了周密的考虑。
评分《大数据处理系统》这本书，我拿到手里的时候，首先被它厚实的体量所震撼，封面上“大数据处理系统”几个字，散发着一种技术硬核的光芒，立刻勾起了我对这个前沿领域的浓厚兴趣。我一直对数据背后的故事充满好奇，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何高效、准确地处理海量数据，对我这个非专业人士来说，曾经是一个遥不可及的概念。翻开第一页，我尝试着去理解那些复杂的术语和架构图，虽然一开始有些吃力，但作者的叙述方式，尽可能地将抽象的概念具象化，通过一些生动形象的比喻，让我得以窥探到大数据处理系统的宏观图景。我尤其喜欢书中对分布式计算原理的解释，它不像某些技术书籍那样枯燥乏味，而是从一个更宏观的角度，阐述了为什么需要分布式，以及它是如何通过协同工作来解决单机无法企及的计算难题的。比如，书中用“一个班级所有同学一起完成一项庞大的作业”来类比分布式计算，瞬间就让“分而治之”的理念变得清晰易懂。接着，书中深入探讨了各种主流的大数据处理框架，比如Hadoop的MapReduce模型，Spark的RDD设计，以及它们各自的优缺点和适用场景。我尝试着去理解MapReduce的“Map”和“Reduce”阶段是如何工作的，以及Spark如何通过内存计算大幅提升处理速度。虽然我无法完全掌握其中的编程细节，但至少我能够理解它们背后的设计思想和核心优势。这本书对我最大的帮助在于，它不再是简单地罗列技术名称，而是试图构建一个完整的知识体系，让我明白这些技术是如何相互关联、协同工作的，从而形成一个强大而高效的大数据处理生态。我甚至开始思考，在日常工作中，哪些方面的数据处理可以借鉴这些思想。
评分我觉得特别特别烂，对不起老先生的名声。1.用词非常口语化，不专业，replica非要叫副份。2.完全细节化反而很多重要的内容不提，行文逻辑不强，没有重点，真心追不下去。草草翻了几十页讲HDFS的部分就实在看不下去了。
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