《基于Hadoop的大数据分析和处理》魏祖宽【文字版_PDF电子书_推荐】_计算机类

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《基于Hadoop的大数据分析和处理》魏祖宽【文字版_PDF电子书_推荐】

内容简介：

本书基于云计算和大数据，介绍大数据处理和分析的技术，分为两部分。*部分介绍Hadoop基础知识，内容包括：Hadoop的介绍和集群构建、Hadoop的分部式系统架构、MapReduce及其应用、Hadoop的版本特征及进化。第二部分以云计算为主题，详细论述利用Hadoop的大数据分析和处理工具，以及NoSQL技术，内容包括：云计算和Hadoop、Amazon服务中的MapReduce应用、Hadoop应用下的大数据分析、NoSQL、HBase。本书不单纯地讲述理论和概念，而是基于目具体的工具和技术(Hadoop和NoSQL)，利用大量实际案例，通过实际的操作和应用来组织大数据处理和分析技术，有利于读者从工程应用的角度进行实际掌握和利用。适合相关专业的本科生、研究生和软件工程师学习。

作者简介：

魏祖宽，男，电子科技大学教授，博士，韩国科技协会、中国计算机学会、日本电子电器协会会员。承担计算机以及软件学院的本科和研究生的数据库课程教学和实验教学，及云计算和大数据方面的新课。主持数据库应用、GIS应用等方面的应用课题10多项(国家自然基金委，省/市级科技局等科研项目，以及企业横向项目)，现专注于云存储方面的应用科研项目。

目  录：

目 录

第1章 Hadoop的介绍和集群构建 2

1.1 Hadoop介绍 2

1.1.1 云计算和Hadoop 2

1.1.2 Hadoop的历史 4

1.2 Hadoop构建案例 6

1.2.1 欧美构建案例 6

1.2.2 韩国构建案例 7

1.3 构建Hadoop集群 8

1.3.1 分布式文件系统 8

1.3.2 构建Hadoop集群的准备事项 12

1.3.3 构建伪分布式 17

1.3.4 分布式集群(Cluster)构建 29

1.4 Hadoop界面 36

1.4.1 Hadoop分布式文件系统指令界面 36

1.5 总结 40

第2章 Hadoop分布式处理文件系统 41

2.1 Hadoop分布式文件系统的设计 42

2.2 概观Hadoop分布式文件系统的整体构造 43

2.3 Namenode的角色 44

2.3.1 元数据管理 44

2.3.2 元数据的安全保管——Edits和Fslmage文件及Secondary Namenode 49

2.3.3 Datanode管理 52

2.4 Datanode的角色 59

2.4.1 block管理 59

2.4.2 数据的复制和过程 61

2.4.3 Datanode添加 63

2.5 总结 65

第3章 大数据和MapReduce 67

3.1 大数据的概要 68

3.1.1 大数据的概念 69

3.1.2 大数据的价值创造 69

3.2 MapReduce 71

3.2.1 MapReduce 示例：词频统计(Word Count) 71

3.2.2 MapReduce开源代码：词频统计(Word Count)——Java基础 75

3.2.3 MapReduce 开源代码：词频统计(Word Count)——Ruby语言基础 76

3.3 MapReduce的结构 78

3.3.1 通过案例了解MapReduce结构 79

3.3.2 从结构性角度进行的MapReduce最优化方案 81

3.4 MapReduce的容错性(Fault Tolerance) 85

3.5 MapReduce的编程 86

3.5.1 搜索 86

3.5.2 排序 87

3.5.3 倒排索引 87

3.5.4 查找热门词 88

3.5.5 合算数字 89

3.6 构建Hadoop：通过MapReduce的案例介绍 90

3.6.1 单词频率统计MapReduce的编程 91

3.6.2 MapReduce—用户界面 95

3.7 总结 99

第4章 Hadoop版本特征及进化 101

4.1 Hadoop 0.1x版本的API 103

4.2 Hadoop附加功能(append) 107

4.3 Hadoop安全相关功能 109

4.4 Hadoop 2.0.0 alpha 111

4.4.1 安装Hadoop 2.0.0 112

4.4.2 Hadoop分布式文件系统的更改 120

4.4.3 跨时代MapReduce框架：YARN 128

4.5 总结 135

第5章 云计算和Hadoop 137

5.1 大规模Hadoop集群的构建和案例 138

5.2 云基础设施服务的登场 139

5.2.1 Amazon云服务 141

5.3 在Amazon EC2中构建Hadoop集群 156

5.3.1 Apache Whirr 156

5.3.2 构建Hadoop 集群 157

5.4 总结 160

第6章 Amazon Elastic MapReduce的倍增利用 161

6.1 Amazon EMR的活用 162

6.1.1 Amazon EMR的概念 162

6.1.2 Amazon EMR的构造 162

6.1.3 Amazon EMR的特征 163

6.1.4 Amazon EMR的 Job Flow和Step 164

6.1.5 使用Amazon EMR前需要了解的事项 165

6.1.6 Amazon EMR的实战运用 170

6.2 总结 178

第7章 Hadoop应用下的大数据分析 179

7.1 Hadoop应用下的机器学习(Mahout) 180

7.1.1 设置及编译 181

7.1.2 K-means 聚类算法 183

7.1.3 基于矢量相似度的协同过滤 188

7.1.4 小结 194

7.2 基于Hadoop的统计分析Rhive(R and Hive) 195

7.2.1 R的设置及灵活运用 195

7.2.2 Hive的设置及灵活运用 198

7.2.3 RHive的设置及灵活运用 201

7.2.4 小结 207

7.3 利用Hadoop的图形数据处理Giraph 207

7.4 总结 216

第8章 数据中的DBMS，NoSQL 217

8.1 NoSQL出现背景：大数据和Web 2.0 218

8.1.1 基于Web 2.0的大数据的登场 218

8.1.2 基于大数据的NoSQL的登场 221

8.1.3 适合大数据和Web 2.0的数据库NoSQL 222

8.2 NoSQL的定义和类别特征 226

8.3 NoSQL数据模型概要和分类 229

8.4 NoSQL数据模型化 231

8.4.1 NoSQL数据模型化基本概念 232

8.4.2 一般的NoSQL建模方法 234

8.5 主要NoSQL的比较和选择 239

8.6 总结 241

第9章 Hbase：Hadoop中的NoSQL 243

9.1 Hadoop生态界中的HBase 244

9.2 HBase介绍 248

9.3 HBase数据模型 250

9.3.1 map 250

9.3.2 持续性(persistent) 250

9.3.3 分布性(distributed) 250

9.3.4 排序性(sorted) 250

9.3.5 多维性(multidimensional) 251

9.3.6 稀疏性(sparse) 254

9.4 HBase的数据库模式 255

9.5 HBase构造 259

9.6 HBase的构建及运行 261

9.7 HBase的扩展——DuoBase中的HBase 264

9.8 HBase的用户定义索引 266

9.8.1 HBase用户定义索引—HFile格式的扩展 267

9.8.2 HBase用户定义索引—Region的扩展 267

9.9 总结 270

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Hadoop 大数据分析

摘要：《基于Hadoop的大数据分析和处理》由魏祖宽撰写，是一部系统阐述Hadoop技术在大数据处理与分析中的应用与实践的专业著作。全书围绕Hadoop生态系统展开，结合理论讲解与实践操作，为读者提供了从基础架构到数据处理、分析方法以及性能优化的完整指导。书中不仅介绍了Hadoop的核心组件，如HDFS、MapReduce、YARN，还涵盖了与大数据分析相关的工具和框架，如Hive、Pig、Spark等，使读者能够全面掌握大数据处理的技术路线和方法论。此外，作者通过大量实例展示了在实际业务场景下如何利用Hadoop进行高效的数据存储、处理和分析，从而提升数据价值。整本书逻辑清晰、结构严谨，是学习大数据技术、理解Hadoop体系的重要参考资料。

1、Hadoop基础架构解析

Hadoop作为大数据处理的核心平台，其基础架构是理解整个大数据分析流程的关键。书中首先详细介绍了Hadoop的设计理念，包括分布式存储与分布式计算的结合，为处理海量数据提供了可扩展、高容错的解决方案。

在Hadoop基础架构中，HDFS承担了数据存储的核心角色。通过分布式文件系统，数据可以被切分成多个块并存储在集群节点上，同时通过副本机制保证数据的可靠性和高可用性。这一设计使得Hadoop能够在硬件故障情况下仍然保持稳定运行。

YARN则作为资源管理和作业调度的中枢，协调集群中各节点的计算资源分配。书中通过实例讲解了YARN如何实现多任务并行执行，并保证不同作业之间的资源公平分配，从而优化集群整体性能。

2、数据处理与MapReduce

MapReduce是Hadoop进行数据处理的核心编程模型，书中通过理论讲解与代码示例相结合，详细展示了Map和Reduce两个阶段的工作原理。Map阶段负责将输入数据分解为键值对，Reduce阶段则对这些键值对进行汇总和计算。

作者通过多个实践案例说明了MapReduce在大数据分析中的应用，包括日志分析、统计计算以及数据聚合等场景。这些案例不仅帮助读者理解MapReduce的逻辑，也展示了在处理大规模数据时如何优化算法和任务调度。

此外，书中还分析了MapReduce的性能瓶颈及优化策略，如数据倾斜问题、任务划分粒度和中间结果存储优化。通过深入探讨这些细节，读者可以掌握高效处理大数据的方法。

3、数据分析工具与生态系统

Hadoop生态系统中存在丰富的数据分析工具，书中重点介绍了Hive、Pig、Spark等组件。Hive通过类SQL语法实现大数据查询，降低了数据分析的技术门槛，使非程序员也能进行复杂数据操作。

Pig提供了数据流式处理的编程模型，适用于大规模数据转换与清洗。书中通过案例展示了Pig Latin语言如何简化复杂数据处理任务，提高数据处理效率。

Spark作为Hadoop生态的补充，提供了内存计算能力，使得迭代计算和实时分析成为可能。书中详细阐述了Spark与Hadoop的集成方式，以及在实际数据分析场景中的应用效果。

4、大数据应用与优化实践

书中不仅关注技术细节，也强调Hadoop在实际业务中的应用。通过电商、金融、社交网络等场景的案例分析，展示了如何利用Hadoop进行用户行为分析、风险控制以及推荐系统的数据处理。

在优化实践方面，作者提出了数据存储结构优化、作业调度优化和资源管理优化的系统方法。例如通过合理划分数据块、调整MapReduce任务数量和使用压缩算法，可以显著提高数据处理效率。

此外，书中还探讨了大数据安全与管理策略，包括访问控制、数据备份与恢复、日志审计等内容，为企业级大数据应用提供完整的解决方案。

总结：

《基于Hadoop的大数据分析和处理》全面展示了Hadoop技术在大数据领域的理论基础与实践应用。通过对基础架构、数据处理、分析工具以及优化实践的详细讲解，读者能够系统掌握Hadoop生态系统的运作模式和核心技术。

整书逻辑清晰、实例丰富，无论是技术开发人员还是数据分析师，都能从中获得实际指导和经验启发，为大数据项目的实施提供科学方法和操作规范。其内容的深度与广度，使其成为大数据学习与应用的重要参考书。

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