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版本: 第1版, 平装, 机械工业出版社
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第1篇 Hadoop基础知识
第1章 初识Hadoop 2
1.1 大数据初探 2
1.1.1 大数据技术 2
1.1.2 大数据技术框架 3
1.1.3 大数据的特点 3
1.1.4 大数据在各个行业中的应用 4
1.1.5 大数据计算模式 4
1.1.6 大数据与云计算、物联网的关系 4
1.2 Hadoop简介 5
1.2.1 Hadoop应用现状 6
1.2.2 Hadoop简介与意义 6
1.3 小结 6
第2章 Hadoop的安装与配置 7
2.1 虚拟机的创建 7
2.2 安装Linux系统 10
2.3 配置网络信息 11
2.4 克隆服务器 12
2.5 SSH免密码登录 13
2.6 安装和配置JDK 15
2.6.1 上传安装包 15
2.6.2 安装JDK 16
2.6.3 配置环境变量 16
2.7 Hadoop环境变量配置 16
2.7.1 解压缩Hadoop压缩包 17
2.7.2 配置Hadoop的bin和sbin文件夹到环境变量中 17
2.7.3 修改/etc/hadoop/hadoop-env.sh 17
2.8 Hadoop分布式安装 17
2.8.1 伪分布式安装 17
2.8.2 完全分布式安装 19
2.9 小结 21
第3章 Hadoop分布式文件系统 22
3.1 DFS介绍 22
3.1.1 什么是DFS 22
3.1.2 DFS的结构 22
3.2 HDFS介绍 23
3.2.1 HDFS的概念及体系结构 23
3.2.2 HDFS的设计 23
3.2.3 HDFS的优点和缺点 24
3.2.4 HDFS的执行原理 24
3.2.5 HDFS的核心概念 25
3.2.6 HDFS读文件流程 27
3.2.7 HDFS写文件流程 28
3.2.8 Block的副本放置策略 29
3.3 Hadoop中HDFS的常用命令 30
3.3.1 对文件的操作 30
3.3.2 管理与更新 31
3.4 HDFS的应用 31
3.4.1 基于Shell的操作 31
3.4.2 基于Java API的操作 33
3.4.3 创建文件夹 34
3.4.4 递归显示文件 34
3.4.5 文件上传 35
3.4.6 文件下载 35
3.5 小结 36
第4章 基于Hadoop 3的HDFS高可用 37
4.1 Hadoop 3.x的发展 37
4.1.1 Hadoop 3新特性 37
4.1.2 Hadoop 3 HDFS集群架构 38
4.2 Hadoop 3 HDFS完全分布式搭建 39
4.2.1 安装JDK 40
4.2.2 配置JDK环境变量 40
4.2.3 配置免密码登录 40
4.2.4 配置IP和主机名字映射关系 41
4.2.5 SSH免密码登录设置 41
4.2.6 配置Hadoop 3.1.0 42
4.3 什么是HDFS高可用 47
4.3.1 HDFS高可用实现原理 47
4.3.2 HDFS高可用实现 48
4.4 搭建HDFS高可用 50
4.4.1 配置ZooKeeper 50
4.4.2 配置Hadoop配置文件 52
4.4.3 将配置文件复制到其他节点上 54
4.4.4 启动JN节点 54
4.4.5 格式化 55
4.4.6 复制元数据到node2节点上 55
4.4.7 格式化ZKFC 55
4.4.8 启动集群 56
4.4.9 通过浏览器查看集群状态 56
4.4.10 高可用测试 57
4.5 小结 58
第2篇 Hadoop核心技术
第5章 Hadoop的分布式协调服务——ZooKeeper 60
5.1 ZooKeeper的核心概念 60
5.1.1 Session会话机制 60
5.1.2 数据节点、版本与Watcher的关联 61
5.1.3 ACL策略 61
5.2 ZooKeeper的安装与运行 61
5.3 ZooKeeper服务器端的常用命令 63
5.4 客户端连接ZooKeeper的相关操作 64
5.4.1 查看ZooKeeper常用命令 64
5.4.2 connect命令与ls命令 65
5.4.3 create命令——创建节点 65
5.4.4 get命令——获取数据与信息 66
5.4.5 set命令——修改节点内容 66
5.4.6 delete命令——删除节点 67
5.5 使用Java API访问ZooKeeper 67
5.5.1 环境准备与创建会话实例 68
5.5.2 节点创建实例 69
5.5.3 Java API访问ZooKeeper实例 70
5.6 小结 73
第6章 分布式离线计算框架——MapReduce 74
6.1 MapReduce概述 74
6.1.1 MapReduce的特点 74
6.1.2 MapReduce的应用场景 75
6.2 MapReduce执行过程 76
6.2.1 单词统计实例 76
6.2.2 MapReduce执行过程 77
6.2.3 MapReduce的文件切片Split 77
6.2.4 Map过程和Reduce过程 78
6.2.5 Shuffle过程 78
6.3 MapReduce实例 79
6.3.1 WordCount本地测试实例 79
6.3.2 ETL本地测试实例 84
6.4 温度排序实例 86
6.4.1 时间和温度的封装类MyKey.Java 87
6.4.2 Map任务MyMapper.java 88
6.4.3 数据分组类MyGroup.Java 89
6.4.4 温度排序类MySort.java 89
6.4.5 数据分区MyPartitioner.java 90
6.4.6 Reducer任务MyReducer.java 90
6.4.7 主函数RunJob.java 91
6.5 小结 94
第7章 Hadoop的集群资源管理系统——YARN 95
7.1 为什么要使用YARN 95
7.2 YARN的基本架构 96
7.2.1 ResourceManager进程 96
7.2.2 ApplicationMaster和NodeManager 97
7.3 YARN工作流程 97
7.4 YARN搭建 98
7.5 小结 100
第8章 Hadoop的数据仓库框架——Hive 101
8.1 Hive的理论基础 101
8.1.1 什么是Hive 101
8.1.2 Hive和数据库的异同 102
8.1.3 Hive设计的目的与应用 104
8.1.4 Hive的运行架构 104
8.1.5 Hive的执行流程 105
8.1.6 Hive服务 106
8.1.7 元数据存储Metastore 106
8.1.8 Embedded模式 107
8.1.9 Local模式 108
8.1.10 Remote模式 109
8.2 Hive的配置与安装 109
8.2.1 安装MySQL 110
8.2.2 配置Hive 112
8.3 Hive表的操作 113
8.3.1 创建Hive表 114
8.3.2 导入数据 114
8.4 表的分区与分桶 115
8.4.1 表的分区 115
8.4.2 表的分桶 117
8.5 内部表与外部表 118
8.5.1 内部表 119
8.5.2 外部表 119
8.6 内置函数与自定义函数 121
8.6.1 内置函数实例 121
8.6.2 自定义UDAF函数实例 123
8.7 通过Java访问Hive 124
8.8 Hive优化 125
8.8.1 MapReduce优化 126
8.8.2 配置优化 126
8.9 小结 127
第9章 大数据快速读写——HBase 128
9.1 关于NoSQL 128
9.1.1 什么是NoSQL 128
9.1.2 NoSQL数据库的分类 129
9.1.3 NoSQL数据库的应用 129
9.1.4 关系型数据库与非关系型数据库的区别 130
9.2 HBase基础 130
9.2.1 HBase简介 130
9.2.2 HBase数据模型 131
9.2.3 HBase体系架构及组件 132
9.2.4 HBase执行原理 134
9.3 HBase安装 135
9.4 HBase的Shell操作 138
9.5 Java API访问HBase实例 139
9.5.1 创建表 139
9.5.2 插入数据 140
9.5.3 查询数据 141
9.6 小结 142
第10章 海量日志采集工具——Flume 143
10.1 什么是Flume 143
10.2 Flume的特点 143
10.3 Flume架构 144
10.4 Flume的主要组件 144
10.4.1 Event、Client与Agent——数据传输 145
10.4.2 Source—Event接收 145
10.4.3 Channel—Event传输 146
10.4.4 Sink—Event发送 147
10.4.5 其他组件 148
10.5 Flume安装 148
10.6 Flume应用典型实例 149
10.6.1 本地数据读取（conf1） 149
10.6.2 收集至HDFS 150
10.6.3 基于日期分区的数据收集 152
10.7 通过exec命令实现数据收集 153
10.7.1 安装工具 153
10.7.2 编辑配置文件conf4 155
10.7.3 运行Flume 156
10.7.4 查看生成的文件 156
10.7.5 查看HDFS中的数据 157
10.8 小结 158
第11章 Hadoop和关系型数据库间的数据传输工具——Sqoop 159
11.1 什么是Sqoop 159
11.2 Sqoop工作机制 159
11.3 Sqoop的安装与配置 161
11.3.1 下载Sqoop 161
11.3.2 Sqoop配置 162
11.4 Sqoop数据导入实例 163
11.4.1 向HDFS中导入数据 165
11.4.2 将数据导入Hive 167
11.4.3 向HDFS中导入查询结果 170
11.5 Sqoop数据导出实例 172
11.6 小结 173
第12章 分布式消息队列——Kafka 174
12.1 什么是Kafka 174
12.2 Kafka的架构和主要组件 174
12.2.1 消息记录的类别名——Topic 175
12.2.2 Producer与Consumer——数据的生产和消费 176
12.2.3 其他组件——Broker、Partition、Offset、Segment 177
12.3 Kafka的下载与集群安装 177
12.3.1 安装包的下载与解压 177
12.3.2 Kafka的安装配置 178
12.4 Kafka应用实例 181
12.4.1 Producer实例 181
12.4.2 Consumer实例 182
12.5 小结 184
第13章 开源的内存数据库——Redis 185
13.1 Redis简介 185
13.1.1 什么是Redis 185
13.1.2 Redis的特点 186
13.2 Redis安装与配置 186
13.3 客户端登录 187
13.3.1 密码为空登录 187
13.3.2 设置密码登录 188
13.4 Redis的数据类型 188
13.4.1 String类型 188
13.4.2 List类型 190
13.4.3 Hash类型 191
13.4.4 Set类型 194
13.5 小结 197
第14章 Ambari和CDH 198
14.1 Ambari的安装与集群管理 198
14.1.1 认识HDP与Ambari 198
14.1.2 Ambari的搭建 199
14.1.3 配置网卡与修改本机名 199
14.1.4 定义DNS服务器与修改hosts主机映射关系 200
14.1.5 关闭防火墙并安装JDK 200
14.1.6 升级OpenSSL安全套接层协议版本 201
14.1.7 关闭SELinux的强制访问控制 201
14.1.8 SSH免密码登录 202
14.1.9 同步NTP 202
14.1.10 关闭Linux的THP服务 204
14.1.11 配置UMASK与HTTP服务 204
14.1.12 安装本地源制作相关工具与Createrepo 205
14.1.13 禁止离线更新与制作本地源 205
14.1.14 安装Ambari-server与MySQL 208
14.1.15 安装Ambari 210
14.1.16 安装Agent与Ambari登录安装 211
14.1.17 安装部署问题解决方案 214
14.2 CDH的安装与集群管理 216
14.2.1 什么是CDH和Cloudera Manager介绍 216
14.2.2 Cloudera Manager与Ambari对比的优势 216
14.2.3 CDH安装和网卡配置 217
14.2.4 修改本机名与定义DNS服务器 217
14.2.5 修改hosts主机映射关系 218
14.2.6 关闭防火墙 218
14.2.7 安装JDK 219
14.2.8 升级OpenSSL安全套接层协议版本 219
14.2.9 禁用SELinux的强制访问功能 220
14.2.10 SSH 免密码登录 220
14.2.11 同步NTP安装 220
14.2.12 安装MySQL 222
14.2.13 安装Cloudera Manager 222
14.2.14 添加MySQL驱动包和修改Agent配置 223
14.2.15 初始化CM5数据库和创建cloudera-scm用户 223
14.2.16 准备Parcels 223
14.2.17 CDH的安装配置 224
14.3 小结 227
第15章 快速且通用的集群计算系统——Spark 228
15.1 Spark基础知识 228
15.1.1 Spark的特点 228
15.1.2 Spark和Hadoop的比较 229
15.2 弹性分布式数据集RDD 230
15.2.1 RDD的概念 230
15.2.2 RDD的创建方式 230
15.2.3 RDD的操作 230
15.2.4 RDD的执行过程 231
15.3 Spark作业运行机制 232
15.4 运行在YARN上的Spark 233
15.4.1 在YARN上运行Spark 233
15.4.2 Spark在YARN上的两种部署模式 233
15.5 Spark集群安装 234
15.5.1 Spark安装包的下载 234
15.5.2 Spark安装环境 236
15.5.3 Scala安装和配置 236
15.5.4 Spark分布式集群配置 238
15.6 Spark实例详解 241
15.6.1 网站用户浏览次数最多的URL统计 241
15.6.2 用户地域定位实例 243
15.7 小结 246
第3篇 Hadoop项目案例实战
第16章 基于电商产品的大数据业务分析系统实战 248
16.1 项目背景、实现目标和项目需求 248
16.2 功能与流程 249
16.2.1 用户信息 250
16.2.2 商品信息 251
16.2.3 购买记录 251
16.3 数据收集 252
16.3.1 Flume的配置文件 252
16.3.2 启动Flume 253
16.3.3 查看采集后的文件 253
16.3.4 通过后台命令查看文件 254
16.3.5 查看文件内容 255
16.3.6 上传user.list文件 256
16.3.7 上传brand.list目录 256
16.4 数据预处理 257
16.5 数据分析——创建外部表 261
16.6 建立模型 264
16.6.1 各年龄段用户消费总额 264
16.6.2 查询各品牌销售总额 265
16.6.3 查询各省份消费总额 266
16.6.4 使用Sqoop将数据导入MySQL数据库 266
16.7 数据可视化 268
16.8 小结 272
第17章 用户画像分析实战 273
17.1 项目背景 273
17.2 项目目标与项目开发过程 274
17.2.1 数据采集 274
17.2.2 数据预处理 275
17.2.3 模型构建 275
17.2.4 数据分析 276
17.3 核心代码解读 277
17.3.1 项目流程介绍 277
17.3.2 核心类的解读 278
17.3.3 core-site.xml配置文件 279
17.3.4 hdfs-site.xml配置文件 279
17.3.5 UserProfile.properties配置文件 280
17.3.6 LoadConfig.java：读取配置信息 280
17.3.7 ReadFile.java：读取文件 281
17.3.8 ReadFromHdfs.java：提取信息 281
17.3.9 UserProfile.java：创建用户画像 282
17.3.10 TextArrayWritable.java：字符串处理工具类 285
17.3.11 MapReduce任务1：UserProfileMapReduce.java 285
17.3.12 MapReduce任务2：UserProfileMapReduce2.java 289
17.3.13 UserProfilePutInHbaseMap.java：提取用户画像 291
17.3.14 UserProfilePutInHbaseReduce：存储用户画像 292
17.4 项目部署 293
17.5 小结 294
第18章 基于个性化的视频推荐系统实战 295
18.1 项目背景 295
18.2 项目目标与推荐系统简介 295
18.2.1 推荐系统的分类 295
18.2.2 推荐模型的构建流程 296
18.2.3 推荐系统核心算法 297
18.2.4 如何基于Mahout框架完成商品推荐 300
18.2.5 基于Mahout框架的商品推荐实例 300
18.3 推荐系统项目架构 302
18.4 推荐系统模型构建 303
18.5 核心代码 304
18.5.1 公共部分 305
18.5.2 离线部分 307
18.5.3 在线部分 311
18.6 小结 314
第19章 电信离网用户挽留实战 315
19.1 商业理解 315
19.2 数据理解 316
19.2.1 收集数据 316
19.2.2 了解数据 317
19.2.3 保证数据质量 318
19.3 数据整理 318
19.3.1 数据整合 318
19.3.2 数据过滤 319
19.4 数据清洗 319
19.4.1 噪声识别 320
19.4.2 离群值和极端值的定义 321
19.4.3 离群值处理方法 321
19.4.4 数据空值处理示例 323
19.5 数据转换 324
19.5.1 变量转换 324
19.5.2 压缩分类水平数 324
19.5.3 连续数据离散化 325
19.5.4 变换哑变量 326
19.5.5 数据标准化 326
19.5.6 数据压缩 326
19.6 建模 327
19.6.1 决策树算法概述 327
19.6.2 决策树的训练步骤 327
19.6.3 训练决策树 328
19.6.4 C4.5算法 329
19.6.5 决策树剪枝 332
19.7 评估 335
19.7.1 混淆矩阵 335
19.7.2 ROC曲线 336
19.8 部署 338
19.9 用户离网案例代码详解 339
19.9.1 数据准备 339
19.9.2 相关性分析 341
19.9.3 最终建模 342
19.9.4 模型评估 343
19.10 小结 346
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我是一名正在准备找工作的计算机专业的应届毕业生，对大数据方向非常感兴趣。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的介绍让我眼前一亮。我非常希望这本书能够系统地讲解 Hadoop 的生态系统，包括 HDFS 的分布式存储，MapReduce 的计算模型，YARN 的资源管理。我希望书中能提供大量的代码示例，特别是关于 MapReduce 和 Spark 的编程实践，并且对这些代码的每一行都进行详细的解释，让我能够真正地理解其背后的逻辑。我特别关注书中关于 Spark 的内容，希望能深入了解 Spark 的 RDD、DataFrame、Dataset 等核心概念，以及 Spark Streaming 和 MLlib 的应用。我还希望书中能涉及一些大数据相关的项目实战，比如构建一个简单的推荐系统或者一个日志分析平台，这样我能够将学到的知识应用到实际的项目中，提升我的项目经验。此外，如果书中还能介绍一些大数据面试中常考的知识点，比如 CAP 理论、分布式事务、一致性哈希算法等，那就更完美了。我相信通过这本书的学习，我能够为我今后的面试和工作打下坚实的基础。
评分我是一个市场分析师，虽然平时主要工作是解读数据、分析报告，但随着业务的发展，越来越感觉到传统的数据分析工具已经无法满足需求，尤其是在处理海量用户行为数据时。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的标题就非常有吸引力，我希望它能让我这个非技术背景的人也能轻松入门大数据分析。我关注书中是否会用通俗易懂的语言解释 HDFS 的工作原理，比如它如何将大的数据文件分割成小块存储在不同的服务器上，以及如何保证这些数据不会丢失。对于 MapReduce，我希望它能通过一些实际的市场分析案例来讲解，比如如何利用 MapReduce 统计用户群体画像、分析用户购买偏好等，这样我能更容易地理解其应用价值。而 Spark 的介绍，我希望它能侧重于其在实时数据分析和机器学习方面的应用，比如如何利用 Spark 实时分析用户在网站上的行为，或者如何利用 Spark 进行个性化推荐。我特别希望书中能有一些关于数据可视化工具的介绍，以及如何将 Hadoop 分析的结果通过可视化方式呈现出来，这对我撰写市场分析报告至关重要。如果这本书能够帮助我更好地理解并运用大数据技术来洞察市场趋势和用户行为，那将对我工作带来巨大的提升。
评分刚拿到这本《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》，还热腾腾的，书本装帧很精美，纸张质量也很不错，摸起来手感很好，拿到手里就觉得是那种值得认真研读的书。我是一名刚接触大数据的初学者，之前在网上零散地看了些视频，但总感觉不成体系，知识点跳跃性很强，自己动手实践的时候总是磕磕绊绊，走了不少弯路。这本书记载的体系化知识结构，从最基础的 Hadoop 概念讲起，逐步深入到 HDFS、MapReduce、YARN 的核心原理和架构设计，再到 Spark、Hive、HBase 等大数据生态圈的关键技术，感觉就像一个精心设计的学习路线图，让我这个新手不再迷失方向。尤其吸引我的是它“视频教学版”的特点，据说配合视频学习效果更好，我非常期待能通过这种图文并茂、声画结合的学习方式，更快地掌握这些复杂的技术。我特别想了解书里是如何讲解 HDFS 的容错机制，以及 MapReduce 的工作流程和调优策略，这部分是我学习过程中的一个难点，希望这本书能给出一个清晰透彻的解释。同时，对于 Spark 的内存计算和惰性求值等特性，我也充满好奇，这本书是否能用通俗易懂的语言将这些概念阐释清楚，值得我深入探索。总而言之，这本书给我一种踏实、可靠的感觉，相信它能为我开启大数据分析的精彩旅程打下坚实的基础。
评分作为一个需要处理大量日志数据的运维工程师，我一直想学习如何利用 Hadoop 来高效地分析这些数据。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的出现，让我看到了希望。我特别关注书中关于 HDFS 的讲解，希望它能详细介绍 HDFS 的存储架构，包括 NameNode 和 DataNode 的职责，以及如何通过副本机制保证数据的可靠性。我希望能学习到如何在大规模集群上进行数据的存储和管理，以及如何优化 HDFS 的读写性能。对于 MapReduce，我希望书中能提供一些关于如何优化 Map 和 Reduce 任务的策略，例如如何进行数据分区、如何合并 Map 输出、如何调整 Reduce 数量等，这些直接影响到数据处理的效率。此外，我非常期待书中对 Spark 的介绍，尤其是 Spark 的内存计算模型以及它如何解决 MapReduce 的一些性能瓶颈。如果书中能包含 Spark SQL 的使用，让我能够用类 SQL 的方式查询存储在 HDFS 上的数据，那就太方便了。我还想了解书中是否会涉及大数据集的数据清洗、转换和 ETL 过程，以及如何利用这些工具来解决实际的日志分析问题。这本书能否为我提供一套完整的日志分析解决方案，是我非常关心的问题。
评分说实话，我之前对大数据分析这块儿一直有点望而却步，总觉得门槛很高，那些各种各样的缩写和概念就像天书一样。但《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的标题就特别亲切，让我觉得“从零开始”是真的可以实现，而且“视频教学版”更是让我看到了希望，不用再对着枯燥的文字苦思冥想。我特别关注的是书里是否能够详细讲解 Hadoop 的安装和配置过程，因为这往往是初学者最先遇到的一个大麻烦。如果书里能提供详尽的操作步骤，甚至给出一些常见的错误及解决方法，那对我来说就太有帮助了。我希望这本书能够循序渐进，从最基础的Linux环境搭建开始，一步步引导读者完成 Hadoop 集群的搭建，而不是直接丢几个命令就过去了。另外，对于 MapReduce 的编程模型，我也希望能有足够多的代码示例，并且对代码的每一部分都进行详细的解释，让我明白为什么这么写，以及背后的逻辑。我听说 Spark 在性能上远超 MapReduce，这本书对 Spark 的介绍会不会深入到它的 RDD、DataFrame、Dataset 这些核心概念，并且讲解如何在实际项目中应用 Spark 进行数据处理和分析？如果能有关于 Spark SQL 的使用方法和案例，那就更完美了。我非常期待这本书能为我这个“小白”扫清障碍，让我能够真正理解并运用大数据技术。
评分我是一名在校大学生，专业是计算机科学，对大数据分析领域非常感兴趣，但目前接触到的知识大多是理论层面的，缺乏实践经验。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的出现，对我来说简直就是雪中送炭。我特别期待书中能够提供一些基于真实数据的案例分析，例如电商的推荐系统、社交网络的舆情分析等，这些都能够帮助我更好地理解大数据在实际业务中的应用。我希望书中在讲解 HDFS 的时候，能够深入到其内部的文件组织结构、数据块管理以及 NameNode 的主备机制，这些细节对于构建稳定可靠的大数据平台非常重要。在 MapReduce 的部分，我希望能看到关于如何设计 Map 和 Reduce 函数以提高效率的技巧，以及 Shuffle 过程的详细解析。更重要的是，我希望这本书能够全面地介绍 Spark 生态，包括 Spark SQL 的高性能查询能力，Spark Streaming 的实时数据处理，以及 MLlib 的机器学习库。如果书中还能包含一些关于 Hadoop 生态系统中其他重要组件，如 Zookeeper 在集群管理中的作用，以及 Kafka 在数据传输中的应用，那就更好了。我相信通过这本书的学习，我能够真正掌握大数据分析的核心技术，为我未来的学习和就业打下坚实的基础。
评分我是一名对新兴技术充满好奇的科技爱好者，一直关注着大数据领域的发展。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的“视频教学版”形式尤其吸引我，因为我相信直观的视频演示能帮助我更好地理解抽象的技术概念。我非常想了解书中是如何讲解 HDFS 的工作原理，例如它如何实现数据的高可用性和容错性，以及 NameNode 和 DataNode 的协调机制。我希望书中能够提供一些生动的比喻或者形象的图解来阐释这些复杂的概念。对于 MapReduce，我期待书中能够通过一个实际的例子，例如统计一个大型文本文件的词频，来详细演示 Map 和 Reduce 两个阶段的工作流程，以及数据是如何在集群中流转的。更重要的是，我希望书中能够深入介绍 Spark 的强大之处，比如它如何通过内存计算来大幅提升数据处理速度，以及 Spark SQL 在处理结构化数据方面的优势。如果书中还能涉及一些 Spark 的高级特性，如 RDD 的转换和行动操作，以及 Spark Streaming 的流式计算能力，那就更棒了。我相信这本书能够帮助我拨开大数据的迷雾，让我领略到这项技术的魅力。
评分我对技术的好奇心一直很强，尤其对当下热门的大数据技术非常感兴趣。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的书名就非常直接地传达了其易学易懂的特性，这正是我所需要的。我希望书中能够以一种清晰、结构化的方式讲解 Hadoop 的核心组件，从 HDFS 的分布式存储原理，到 MapReduce 的编程模型，再到 YARN 的资源调度机制。我希望书中能提供足够多的代码示例，并且对这些代码的执行过程进行详细的图解和说明，让我能够真正地理解“代码是如何运行起来的”。我对 Spark 的部分尤为期待，希望书中能深入浅出地介绍 Spark 的 RDD API，以及 Spark SQL 在大数据查询中的强大功能。我更希望书中能够提及一些大数据生态系统中其他重要的组件，例如 ZooKeeper 在集群管理中的作用，以及 Kafka 在实时数据流处理中的应用，这样我能对整个大数据生态系统有一个更全面的认识。如果书中还能包含一些关于分布式系统设计原则的讨论，例如一致性、可用性、分区容错性等，那就更好了。我相信通过这本书的学习，我能对大数据分析有一个初步但深刻的理解，并为我进一步深入学习打下坚实的基础。
评分作为一个已经接触大数据一段时间但总感觉原地踏步的老菜鸟，我一直在寻找一本能够帮助我系统梳理知识、提升实战能力的教材。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这个书名正是我想要的。我尤其关注书中对 HDFS 分布式文件系统的讲解是否足够深入，比如它如何实现数据的冗余存储和故障恢复，以及 NameNode 和 DataNode 之间的通信机制。这些底层的原理如果能搞清楚，对于理解整个 Hadoop 生态系统至关重要。我希望书中能提供一些实际的案例，演示如何在大数据集群上存储和读取海量数据。另外，MapReduce 的编程模型虽然经典，但在实际应用中确实存在一些局限性，我希望这本书能清晰地阐述 MapReduce 的优缺点，并重点介绍 Spark 这种更现代、更高效的计算框架。对于 Spark 的核心概念，如弹性分布式数据集（RDD）以及 Spark Streaming 的实时处理能力，我希望书中能有详尽的讲解和实战演示。我还想知道书中是否会涉及数据仓库 Hive 的使用，包括其 HQL 查询语言和如何与 Hadoop 集成，以及 NoSQL 数据库 HBase 的应用场景和基本操作。如果这本书能将这些关键组件有机地结合起来，提供一个完整的解决方案，那将对我非常有价值。
评分我在一个中小型企业工作，负责一部分数据统计和报表生成的工作。虽然目前的数据量还不算特别巨大，但随着业务的增长，我预感到现有的工具和方法很快就会捉襟见肘。《从零开始学Hadoop大数据分析（视频教学版）》这本书的出现，让我看到了一个解决未来挑战的希望。我特别关注书中在介绍 HDFS 时，是否能提供一些关于如何在有限的硬件资源下搭建一个小型 Hadoop 集群的指导，以便于我们在实际工作中进行小规模的试验和学习。对于 MapReduce，我希望书中能提供一些实用的案例，展示如何将我们日常工作中遇到的问题，例如用户行为分析、销售数据统计等，转化为 MapReduce 的任务来处理。我还对 Spark 极大的兴趣，希望书中能介绍 Spark 如何能够更加高效地处理这些数据，以及如何利用 Spark SQL 来简化我们的查询和分析过程。我尤其想知道，书中是否会涉及一些关于数据采集、数据清洗和数据质量管理方面的技术，因为这直接关系到我们分析结果的准确性。如果这本书能为我提供一套切实可行的大数据分析入门方案，帮助我们逐步实现从传统数据分析向大数据分析的转型，那将对我来说意义重大。
评分从重大图书馆借来看完的第一本书（也是大学本硕这么几年从图书馆借来看完的第一本书????）。 优点： 1. 轻薄，不像砖头丧失兴趣，可以快速了解大数据各个组件的作用、简单配置； 2. 除了项目没有配套视频，基本上各个组件都有配套视频（然而我基本没看，因为和某些培训班的视频重复了，除了节点的命名、网络地址不同，其他基本都差不多）； 3. 有配套代码，然而涉及到要进行数据处理的项目，就没有原始数据集（估计是保护隐私？毕竟有手机号等信息） 缺点： 1. 没有项目视频； 2. 最后两个项目有点太简略了（不是说项目本身简略，而是很多细节没交代清楚，比如mahout一笔带过）； 3. 因为轻薄，所以不详细，还是要搭配hadoop权威指南第四版了解组件的原理等等；
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