具体描述
《Hadoop权威指南(第2版)(修订•升级版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop简介；MapReduce简介；Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制；MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性；如何构建Hadoop集群，如何管理Hadoop；Pig简介；Hbase简介；Hive简介；ZooKeeper简介；开源工具Sqoop，最后还提供了丰富的案例分析。
《Hadoop权威指南(第2版)(修订•升级版)》是Hadoop权威参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。
作者简介
Tom White从2007年以来，一直担任Apache Hadoop项目负责人。他是Apache软件基金会的成员之一，同时也是Cloudera的一名工程师。Tom为oreully.com、java.net和IBM的developerWorks写过大量文章，并经常在很多行业大会上发表演讲。
目录信息
数据！数据！
数据存储与分析
与其他系统相比
关系型数据库管理系统
网格计算
志愿计算
1.3.4 Hadoop 发展简史
Apache Hadoop和Hadoop生态圈
第2章 关于MapReduce
一个气象数据集
数据的格式
使用Unix工具进行数据分析
使用Hadoop分析数据
map阶段和reduce阶段
横向扩展
合并函数
运行一个分布式的MapReduce作业
Hadoop的Streaming
Ruby版本
Python版本
Hadoop Pipes
编译运行
第3章 Hadoop分布式文件系统
HDFS的设计
HDFS的概念
数据块
namenode和datanode
命令行接口
基本文件系统操作
Hadoop文件系统
接口
Java接口
从Hadoop URL中读取数据
通过FileSystem API读取数据
写入数据
目录
查询文件系统
删除数据
数据流
文件读取剖析
文件写入剖析
一致模型
通过 distcp并行拷贝
保持 HDFS 集群的均衡
Hadoop的归档文件
使用Hadoop归档文件
不足
第4章 Hadoop I/O
数据完整性
HDFS的数据完整性
LocalFileSystem
ChecksumFileSystem
压缩
codec
压缩和输入切分
在MapReduce中使用压缩
序列化
Writable接口
Writable类
实现定制的Writable类型
序列化框架
Avro
依据文件的数据结构
写入SequenceFile
MapFile
第5章 MapReduce应用开发
配置API
合并多个源文件
可变的扩展
配置开发环境
配置管理
辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner
编写单元测试
mapper
reducer
本地运行测试数据
在本地作业运行器上运行作业
测试驱动程序
在集群上运行
打包
启动作业
MapReduce的Web界面
获取结果
作业调试
使用远程调试器
作业调优
分析任务
MapReduce的工作流
将问题分解成MapReduce作业
运行独立的作业
第6章 MapReduce的工作机制
剖析MapReduce作业运行机制
作业的提交
作业的初始化
任务的分配
任务的执行
进度和状态的更新
作业的完成
失败
任务失败
tasktracker失败
jobtracker失败
作业的调度
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
shuffle和排序
map端
reduce端
配置的调优
任务的执行
推测式执行
重用JVM
跳过坏记录
任务执行环境
第7章 MapReduce的类型与格式
MapReduce的类型
默认的MapReduce作业
输入格式
输入分片与记录
文本输入
二进制输入
多种输入
数据库输入（和输出）
输出格式
文本输出
二进制输出
多个输出
延迟输出
数据库输出
第8章 MapReduce的特性
计数器
内置计数器
用户定义的Java计数器
用户定义的Streaming计数器
排序
准备
部分排序
总排序
二次排序
联接
map端联接
reduce端联接
边数据分布
利用JobConf来配置作业
分布式缓存
MapReduce库类
第9章 构建Hadoop集群
集群规范
网络拓扑
集群的构建和安装
安装Java
创建Hadoop用户
安装Hadoop
测试安装
SSH配置
Hadoop配置
配置管理
环境设置
Hadoop守护进程的关键属性
Hadoop守护进程的地址和端口
Hadoop的其他属性
创建用户帐号
安全性
Kerberos和Hadoop
委托令牌
其他安全性改进
利用基准测试程序测试Hadoop集群
Hadoop基准测试程序
用户的作业
云上的Hadoop
Amazon EC2上的Hadoop
第10章 管理Hadoop
HDFS
永久性数据结构
安全模式
日志审计
工具
监控
日志
度量
Java管理扩展（JMX）
维护
日常管理过程
委任节点和解除节点
升级
第11章 Pig简介
安装与运行Pig
执行类型
运行Pig程序
Grunt
Pig Latin编辑器
示例
生成示例
与数据库比较
PigLatin
结构
语句
表达式
1.4.4 类型
模式
函数
用户自定义函数
过滤UDF
计算UDF
加载UDF
数据处理操作
加载和存储数据
过滤数据
分组与连接数据
对数据进行排序
组合和分割数据
Pig实战
并行处理
参数代换
第12章 Hive
1.1 安装Hive
1.1.1 Hive外壳环境
1.2 示例
1.3 运行Hive
1.3.1 配置Hive
1.3.2 Hive服务
1.3.3 Metastore
1.4 和传统数据库进行比较
1.4.1 读时模式（Schema on Read）vs.写时模式（Schema on Write）
1.4.2 更新、事务和索引
1.5 HiveQL
1.5.1 数据类型
1.5.2 操作和函数
1.6 表
1.6.1 托管表（Managed Tables）和外部表（External Tables）
1.6.2 分区（Partitions）和桶（Buckets）
1.6.3 存储格式
1.6.4 导入数据
1.6.5 表的修改
1.6.6 表的丢弃
1.7 查询数据
1.7.1 排序（Sorting）和聚集（Aggregating）
1.7.2 MapReduce脚本
1.7.3 连接
1.7.4 子查询
1.7.5 视图（view）
1.8 用户定义函数（User-Defined Functions）
1.8.1 编写UDF
1.8.2 编写UDAF
第13章 HBase
2.1 HBasics
2.1.1 背景
2.2 概念
2.2.1 数据模型的“旋风之旅”
2.2.2 实现
2.3 安装
2.3.1 测试驱动
2.4 客户机
2.4.1 Java
2.4.2 Avro，REST，以及Thrift
2.5 示例
2.5.1 模式
2.5.2 加载数据
2.5.3 Web查询
2.6 HBase和RDBMS的比较
2.6.1 成功的服务
2.6.2 HBase
2.6.3 实例：HBase在Streamy.com的使用
2.7 Praxis
2.7.1 版本
2.7.2 HDFS
2.7.3 用户接口（UI）
2.7.4 度量（metrics）
2.7.5 模式设计
2.7.6 计数器
2.7.7 批量加载（bulkloading）
第14章 ZooKeeper
安装和运行ZooKeeper
示例
ZooKeeper中的组成员关系
创建组
加入组
列出组成员
ZooKeeper服务
数据模型
操作
实现
一致性
会话
状态
使用ZooKeeper来构建应用
配置服务
具有可恢复性的ZooKeeper应用
锁服务
生产环境中的ZooKeeper
可恢复性和性能
配置
第15章 开源工具Sqoop
获取Sqoop
一个导入的例子
生成代码
其他序列化系统
深入了解数据库导入
导入控制
导入和一致性
直接模式导入
使用导入的数据
导入的数据与Hive
导入大对象
执行导出
深入了解导出
导出与事务
导出和SequenceFile
第16章 实例分析
Hadoop 在Last.fm的应用
Last.fm：社会音乐史上的革命
Hadoop a Last.fm
用Hadoop产生图表
Track Statistics程序
总结
Hadoop和Hive在Facebook的应用
概要介绍
Hadoop a Facebook
假想的使用情况案例
Hive
问题与未来工作计划
Nutch 搜索引擎
背景介绍
数据结构
Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例
总结
Rackspace的日志处理
简史
选择Hadoop
收集和存储
日志的MapReduce模型
关于Cascading
字段、元组和管道
操作
Tap类，Scheme对象和Flow对象
Cascading实战
灵活性
Hadoop和Cascading在ShareThis的应用
总结
在Apache Hadoop上的TB字节数量级排序
使用Pig和Wukong来探索10亿数量级边的 网络图
测量社区
每个人都在和我说话：Twitter回复关系图
（度）degree
对称链接
社区提取
附录A 安装Apache Hadoop
附录B Cloudera’s Distribution for Hadoop
附录C 准备NCDC天气数据
索引
· · · · · · (收起)
读后感
很好的Hadoop教程，比Apache和Yahoo !网页版guide详细很多，很多想不明白的Hadoop实现细节都可以在这本书里找到。
评分买了第一版，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...
评分 评分-- china-pub 赠书活动 -- http://www.douban.com/group/topic/20965935/ 一直比较忙，整本书还没读完，只是粗略翻了个大概，其中有两三章细读了一遍。先做个大体评价吧，有时间全部细读后再评论。 从书的内容上来讲，大致上与网上该书的内容介绍一致。简单点概括：这本书对...
评分你的履历添了一笔<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 ...
用户评价
说实话，我本来对这类“权威指南”类型的书籍抱有一种天然的警惕性，总觉得它们要么过于学术化，要么就是对官方文档的拙劣翻译和重排。然而，这本书的阅读体验却出乎我的意料。我是一个更倾向于从项目实战角度切入技术的架构师，我最看重的是书中是否提供了足够多的、贴近真实生产环境的案例和权衡取舍的讨论。在这本书里，我惊喜地找到了很多关于集群容灾、数据迁移策略以及安全加固的实践性章节。比如，书中关于YARN资源隔离和优先级设定的讨论，就直接帮我解决了我们团队在多个应用共享集群时遇到的资源抢占问题。它并没有简单地告诉你“应该怎么做”，而是详细分析了不同配置选项背后的性能影响和运维复杂度，这种深思熟虑的建议对于架构决策至关重要。而且，书中对不同版本的Hadoop特性演进也有着清晰的梳理，这对于我们这种需要维护老旧系统同时又想引入新特性的团队来说，简直是救命稻草。作者的文字风格非常严谨，逻辑链条清晰，即便是一些非常复杂的分布式一致性问题，也能被拆解得条理分明，使得我们这些非底层源码开发人员也能快速把握其精髓。这本书更像是一位资深顾问的经验总结，而非教科书式的说教。
评分我是一名偏向于理论研究的工程师，我更看重的是分布式系统设计背后的理论支撑，比如一致性模型、容错机制的数学依据等。我曾认为Hadoop这类偏向工程实现的指南可能无法满足我对理论深度的渴求。然而，这本书在解释MapReduce的局限性以及向Spark过渡的必然性时，展现出了极高的理论素养。它不仅描述了如何使用这些技术，更深入地剖析了这些技术在设计时所做的取舍——例如，HDFS在写入时保证强一致性带来的延迟代价，以及为什么Spark的RDD模型（或后来的Dataset/DataFrame模型）在某些场景下能实现更高的性能。书中对数据倾斜问题的分析，就不仅仅是告诉我们加“盐”或者使用Combine函数，而是从数据分布的概率模型角度进行了阐述，这让我对问题的根源有了更深刻的理解。这种理论与实践相结合的叙述方式，使得这本书的知识具有更强的可迁移性。它教我的不仅仅是如何操作Hadoop，更是如何像一个分布式系统设计师一样去思考问题。对于那些希望从“操作者”升级为“设计者”的读者来说，这本书提供的理论深度是极其宝贵的。
评分我是一名刚从传统OLAP领域转岗到大数据分析师的新手，对Hadoop生态中各种组件之间的关系感到非常迷茫，尤其是Hive、Impala和Spark SQL之间的异同和适用场景。我购买这本书的初衷，是想找一本能帮我搭建起技术框架的“拐杖”。这本书在介绍完HDFS和MapReduce基础后，立刻就进入了生态系统的构建部分。令我印象深刻的是，它对Hive的底层执行机制——特别是将HQL转换为MapReduce或Tez任务的过程——做了非常细致的分解。它不仅展示了查询语句，还配有大量的执行计划图示，这极大地帮助我理解为什么某些查询会异常缓慢，以及如何通过调整分区、桶和执行引擎来优化性能。此外，书中对Flume和Sqoop的集成应用讲解得也十分接地气，涉及了数据清洗和预处理的常见陷阱。这对我后续构建数据管道至关重要。很多其他书籍只是浅尝辄止地介绍工具的安装和基本命令，而这本书却深入挖掘了这些工具在真实数据流水线中的“痛点”和“最佳实践”。它让我明白，大数据技术的核心不在于掌握多少工具，而在于如何选择合适的工具并高效地协同它们。
评分说实话，我是一个对技术文档有“洁癖”的人，我讨厌那些充斥着过时截图和版本错误的教材。幸运的是，这本《Hadoop权威指南（第2版）》在内容的新鲜度和准确性上做得非常出色。我特别关注了书中关于安全性和容器化部署的部分。在当前的云计算和微服务大背景下，如何将Hadoop集群稳定、安全地部署在Docker或Kubernetes环境中，是技术团队面临的实际挑战。这本书针对性地讨论了Kerberos认证在云环境下的部署复杂性，以及如何利用YARN的cgroups功能进行更精细的资源隔离。这些内容在很多早期出版的Hadoop书籍中是完全缺失或者描述含糊的。作者显然紧跟社区前沿，确保了代码示例和配置文件的正确性，这为读者节省了大量时间去排查因为版本不匹配或文档过时导致的错误。阅读过程中，我几乎没有遇到需要反复查阅官方Wiki去验证书中描述的配置项的情况，这一点对于追求效率的技术人员来说，是衡量一本技术书籍价值的重要标准。它展现出了一种对读者时间尊重的态度。
评分拿到这本《Hadoop权威指南（第2版）》的时候，我其实是抱着一种“试试看”的心态的。毕竟市面上关于大数据和Hadoop的书籍汗牛充栋，真正能让人眼前一亮的太少了。我个人的技术栈主要集中在后端开发和一些传统数据库优化上，对于Hadoop这个庞然大物的接触一直比较浅，更多停留在概念层面。我的首要目标是理解Hadoop生态系统是如何协同工作的，特别是它在处理TB级乃至PB级数据时的底层逻辑和设计哲学。我期待这本书能像一位经验丰富的老工程师带着我进行一次深入的工地考察，而不是简单地罗列API和配置参数。我翻阅了一些章节，发现它对HDFS的NameNode和DataNode之间的通信机制阐述得相当到位，那种对细节的把握，让我这个偏爱底层实现的开发者感到非常受用。比如，它没有仅仅停留在介绍MapReduce的流程，而是深入剖析了任务调度器的工作原理，以及如何通过调整参数来优化作业的延迟和吞吐量，这才是真正能解决实际问题的干货。这本书的结构设计也很有匠心，它不是线性的知识堆砌，而是采用了一种模块化的方式，让你既可以针对性地解决某个组件的问题，又可以纵览全局，形成一个完整的技术视图。对于我这种需要快速上手并深入理解核心机制的读者来说，这种组织方式极大地提升了学习效率。总的来说，这是一本非常扎实的工具书，它提供的知识深度远超我的预期，让我对Hadoop不再感到遥不可及，而是有了一套清晰的实践蓝图。
评分好书烂翻译
评分简单读过
评分书很权威，这本翻译也很好！译本的页数与原本的一直，这对于对照阅读很有好处！囫囵吞枣的看了一遍！大概算是了解了hadoop以及相关项目是干嘛的吧！ 完全分布式模式还没搭建起来！还要继续努力啊！
评分O'REILLy的书还是很不错的
评分科普，并非深入
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