Hadoop权威指南(中文版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:(美) Tom White

出品人:

页数:504

译者:周傲英

出版时间:2010-5

价格:79.00元

装帧:

isbn号码:9787302224242

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《大数据架构与实践》 内容概述 本书深入探讨了在大数据时代下，如何设计、构建和优化高效可靠的大数据处理与分析系统。全书围绕大数据技术的核心组件、关键技术和实际应用场景展开，旨在为读者提供一套系统性的大数据架构理论和实践指导。 第一部分：大数据架构基础 大数据概述与挑战： 详细阐述了大数据（Volume, Velocity, Variety, Veracity, Value）的定义、特征及由此带来的存储、计算、管理、安全等方面的挑战。分析了传统数据处理技术在面对大数据时的局限性。 分布式系统原理： 深入剖析分布式系统的基本概念，包括一致性、可用性、分区容忍性（CAP理论）、分布式事务、共识算法（如Paxos, Raft）等。理解这些原理是构建健壮分布式大数据系统的基石。 存储技术选型： 详细对比分析了不同类型的大数据存储解决方案，包括： 分布式文件系统（DFS）： 如HDFS（已在本书内容中提及，此处会侧重其原理、架构及优化策略，而非具体使用方法）、Amazon S3等，重点讲解其高吞吐量、容错性及数据块管理机制。 NoSQL数据库： 涵盖键值存储（如Redis, DynamoDB）、列族数据库（如Cassandra, HBase）、文档数据库（如MongoDB）、图数据库（如Neo4j）等，分析其各自的适用场景、数据模型、一致性模型及优缺点。 数据仓库与数据湖： 阐述传统数据仓库的特点，以及现代数据湖架构的兴起，如何整合不同源头、不同格式的数据，并支持多样化的分析需求。 计算框架演进： 回顾了批处理计算框架的发展历程，重点解析了MapReduce的计算模型、任务调度、容错机制，并在此基础上，详细介绍流式计算框架（如Spark Streaming, Flink）和内存计算技术，分析其在实时数据处理方面的优势和应用。 第二部分：核心大数据技术详解 分布式资源管理： 深入讲解YARN（已在本书内容中提及，此处会侧重其架构、调度策略、资源隔离以及与Kubernetes等容器编排技术的对比）在集群资源管理中的角色，如何实现应用程序的资源申请、调度和监控。 数据处理与分析引擎： 批处理引擎： 除了MapReduce，会重点介绍Spark的RDD、DataFrame、Dataset API，以及其在内存计算、SQL查询、机器学习等方面的强大能力。 流式计算引擎： 详细讲解Spark Streaming和Apache Flink的架构、编程模型、状态管理、容错机制（如Checkpoints, Savepoints），以及如何在复杂的实时场景下保证数据的一致性和低延迟。 SQL on Hadoop/Data Lake： 介绍Presto/Trino, Apache Hive, Apache Impala等工具，如何让用户通过SQL语言方便地查询存储在HDFS、S3等数据源中的大数据。 数据仓库与数据湖技术： 详细讲解Apache Hive的架构、HQL语言、元数据管理（Metastore）以及其在批量数据分析中的应用。同时，会深入探讨数据湖的构建、管理和治理，包括数据格式（Parquet, ORC）、元数据管理、数据质量保证等。 分布式消息队列： 详细解析Apache Kafka的架构、主题（Topic）、分区（Partition）、生产者（Producer）、消费者（Consumer）、消费者组（Consumer Group）等核心概念，以及其在数据摄取、实时流处理、事件驱动架构中的关键作用。 第三部分：大数据架构设计与实践 数据管道设计： 讲解如何设计端到端的数据管道，包括数据采集（ETL/ELT）、数据清洗、数据转换、数据加载等环节。介绍使用Airflow, Oozie等工作流调度工具管理复杂数据管道。 大数据安全： 探讨大数据环境下的安全挑战，包括认证（Kerberos）、授权（ACLs）、数据加密（传输加密、静态加密）、数据脱敏等。 性能优化与调优： 提供针对不同组件（如HDFS, Spark, Hive, Kafka）的性能调优策略，包括硬件配置、参数调整、算法优化、数据存储格式选择等。 数据治理与元数据管理： 阐述数据治理的重要性，包括数据质量、数据标准、数据血缘、元数据管理等，介绍Apache Atlas等工具的应用。 云原生大数据架构： 探讨大数据技术在云平台（AWS, Azure, GCP）上的部署与应用，以及容器化（Docker, Kubernetes）在大数据集群管理中的作用。 案例分析： 通过多个实际行业案例，展示如何将上述技术和理论应用于解决实际的业务问题，例如：实时推荐系统、金融欺诈检测、物联网数据分析、日志分析平台等。 本书特色 本书力求理论与实践相结合，在深入讲解核心概念的同时，也注重实际操作和问题解决。通过对不同技术栈的权衡与选择，以及对性能优化和安全保障的强调，帮助读者构建出真正满足业务需求的大数据解决方案。本书适合大数据开发工程师、数据架构师、数据科学家以及对大数据技术感兴趣的读者阅读。

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专门登录来评论的，翻译也太烂了吧，真的真的建议强烈英语阅读能力好的人去读原版书，不要花冤枉钱在这上面，除了文字错误外，里边的图居然也有错，就比如260页的图最后两个年份应该是1901结果这里竟然是1900，我是真滴服了，一本神书被翻译成这样，作者得气死。zsbd zsbd zsbd...  

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买了第一版，时间太紧，没来得及看，后来出了个号称修订升级的第二版，毫不犹豫又买了，后来听说第二版比第一版翻译得好，心中窃喜，再后来看了第二版，我震惊了，我TM就是一傻子，放着好好的英文版不看，赶什么时髦买中文版呢。在这个神奇的国度，牛奶里放的是三聚氰胺，火腿...  

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你的履历添了一笔<hadoop权威指南>译者,但是你不配 这是我见过的最不用心的翻译, 字里行间行文不通顺, 请别勉强自己,map reduce shuffle机制都没翻译的好 虽然原作者写作功底也实在是一般 第 1 2 5 6 7 这几章 翻译的实在是太烂了 请不要呐Google翻译糊弄人阿 误人子弟 ...  

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是我遇到过的翻译最烂的一本书，在译者的“妙语连珠”里折腾了半个钟头就再也没兴趣了。略举几例如下： P.6 任然 -> 仍然 P.21 输入键（为什么不像后面那样有个“的”？），输入的值，输出的键…… P. 27 “计数器”(Counter)，译文附原文；"Context Object"(上下文对象)，原...  

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说实话，我之前对大数据技术的理解一直停留在“听说”的层面，总觉得Hadoop离我的实际工作还有点距离。但随着项目需求的不断拓展，我发现单纯依靠传统数据库已经难以满足高效处理PB级数据的需求了。正当我在各种技术资料中摸索时，《Hadoop权威指南(中文版)》这本书如同一场及时雨，让我对Hadoop的认识来了个180度大转弯。这本书的魅力在于它能够从宏观到微观，把一个庞大而复杂的Hadoop生态系统，拆解成一个个易于理解的模块。它没有一开始就抛出晦涩难懂的命令行指令，而是先构建起一个清晰的知识框架，让你明白Hadoop到底是什么，为什么需要它，以及它能做什么。我尤其欣赏书中对于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Yet Another Resource Negotiator（YARN）的深入剖析，它们是Hadoop的基石，理解了它们，就等于掌握了Hadoop的脉络。作者的讲解非常生动，会结合实际的应用场景，让你明白为什么HDFS要设计成这样，YARN又是如何进行资源调度的，这些细节的解释，让我对Hadoop的架构有了更深刻的理解，不再是浮于表面的了解。这本书让我看到了Hadoop在实际工作中的巨大潜力，也激发了我深入学习和应用的动力。

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对于很多和我一样，想要了解Hadoop技术，却又不知道从何下手的人来说，《Hadoop权威指南(中文版)》的出现无疑是一份珍贵的礼物。我之前尝试过阅读一些在线教程和零散的技术文档，但总感觉信息碎片化，缺乏系统性。直到我看到了这本书，它就像一本百科全书，将Hadoop的方方面面都梳理得井井有条。从 Hadoop 的发展历史、基本架构，到 HDFS 的存储原理、MapReduce 的编程范式，再到 YARN 的资源管理机制，这本书都进行了详尽的介绍。让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论讲解，而是提供了大量的实践案例和操作指南，这对于我这样动手能力强，喜欢通过实践来加深理解的读者来说，简直是太有帮助了。我特别期待书中关于集群搭建和性能调优的章节，因为在实际工作中，能够成功搭建并优化一个Hadoop集群，是检验学习成果的重要标准。我相信，通过这本书的学习，我一定能对Hadoop有一个全面而深入的认识，并能将其有效地运用到我的工作和学习中。

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在我工作的领域，数据量正以惊人的速度增长，传统的批处理方式已经显得力不从心，而实时数据分析的需求也越来越迫切。因此，深入了解并掌握Hadoop这样的分布式计算框架，已经成为我职业发展的必然选择。《Hadoop权威指南(中文版)》这本书，对于我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是为我开启了一扇通往更高技术领域的大门。我特别欣赏书中那种严谨又不失灵活的讲解风格。它在介绍Hadoop的各个核心组件时，都能够深入到原理层面，并且会阐述其背后的设计思想，这让我能够知其然，更知其所以然。例如，在讲解HDFS的容错机制时，书中详细阐述了数据块的复制策略和NameNode的高可用方案，这些细节对于理解Hadoop的健壮性至关重要。此外，书中还提到了Spark、Hive等在Hadoop生态中的重要角色，以及它们与Hadoop如何协同工作，这为我构建更完整的分布式数据处理解决方案提供了清晰的思路。我迫不及待地想将书中所学应用到实际项目中，去解决那些困扰我们已久的海量数据处理难题。

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这本书的出现，简直就是为我这样身处数据洪流中，却又对Hadoop技术感到一丝迷茫的开发者点亮的一盏明灯。我一直知道Hadoop是个了不起的东西，能处理海量数据，听起来就很酷炫，但具体怎么用，如何从零开始搭建环境，又该如何利用它解决实际业务问题，这些都像是一团团纠缠不清的线。偶然间听朋友推荐了这本《Hadoop权威指南(中文版)》，说它内容翔实，讲解透彻，我抱着试试看的心态入手了。拿到书的第一感觉就是厚重，这让我既有点小期待，又有点小忐忑，生怕啃不动。但翻开第一页，作者的行文风格就一下子抓住了我，不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是循序渐进，从最基础的概念讲起，逐步深入到架构、组件、甚至是源码级别。那些曾经让我望而生畏的HDFS、MapReduce、YARN，在作者的笔下变得清晰明了，仿佛打开了新世界的大门。我特别喜欢它在介绍每一个概念时，都会辅以大量的图示和代码示例，这对于我这样的实践派来说，简直是太友好了。我迫不及待地想跟着书中的步骤，一步步搭建起自己的Hadoop集群，然后尝试着跑几个经典的MapReduce程序，去感受数据处理的魅力。相信通过这本书，我一定能将Hadoop从一个抽象的概念，变成我手中强大的工具。

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最近我对分布式系统和海量数据处理产生了浓厚的兴趣，尤其是在接触到一些行业报告和技术分享后，Hadoop这个名字更是频繁出现在我的视野里。虽然我是一个IT行业的初学者，但对于学习新技术的渴望一直很强烈。《Hadoop权威指南(中文版)》这本书，简直就是为我量身定制的。我最看重的是这本书的“权威”二字，它意味着内容的可靠性和深度。当我真正打开这本书，翻阅其中的章节时，我才真正体会到什么叫做“权威”。从Hadoop的诞生背景，到其核心组件如HDFS、MapReduce、HBase、Hive等的详解，再到更高级的应用场景和优化策略，这本书几乎涵盖了Hadoop学习过程中可能遇到的所有重要知识点。最让我感到惊喜的是，作者在讲解时，总是能够用最精炼的语言，配以清晰的逻辑图和代码片段，将复杂的概念解释得一清二楚。我尤其喜欢它对MapReduce编程模型的回顾，以及对YARN工作机制的细致描绘，这让我能够真正理解数据是如何在Hadoop集群中流动和处理的。读这本书，我感觉自己就像一个侦探，在一步步解开Hadoop的神秘面纱，每一个新的发现都让我更加兴奋。

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翻译 的很烂，随便翻了翻一些。

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翻译 的很烂，随便翻了翻一些。

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了解下hadoop系列的架构和原理

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2018-54

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