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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Donald Miner

出品人:

页数:230

译者:

出版时间:2012-12-22

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449327170

丛书系列:

图书标签:

MapReduce
大数据
O'Reilly
数据挖掘
计算机科学
Patterns
Design
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MapReduce
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具体描述

Design patterns for the MapReduce framework, until now, have been scattered among various research papers, blogs, and books. This handy guide brings together a unique collection of valuable MapReduce patterns that will save you time and effort regardless of the domain, language, or development framework you're using. Each pattern is explained in context, with pitfalls and caveats clearly identified - so you can avoid some of the common design mistakes when modeling your Big Data architecture. This book also provides a complete overview of MapReduce that explains its origins and implementations, and why design patterns are so important. Hadoop MapReduce code is provided to help you learn how to apply the design patterns by example. Topics include: Basic patterns, including map-only filter, group by, aggregation, distinct, and limit Joins: traditional reduce-side join, reduce-side join with Bloom filter, replicated join with distributed cache, merge join, Cartesian products, and intersections Binning, sharding for other systems, sorting, sampling, unions, and other patterns for organizing data Job optimization patterns, including multi-job map-only job folding, and overloading the key grouping to perform two jobs at once

《分布式数据处理的基石：MapReduce 思想与实践》在这个数据爆炸的时代，如何高效、可靠地处理海量数据集，是摆在每一位技术从业者面前的重大挑战。传统的单机处理能力早已捉襟见肘，分布式计算应运而生，而 MapReduce 模式，正是构建大规模分布式数据处理系统的核心思想和强大工具。本书将深入剖析 MapReduce 的核心理念，追溯其发展脉络，并结合丰富的实际案例，为读者提供一套系统性的分布式数据处理方法论。内容概述：本书并非仅仅介绍 MapReduce 的语法或具体框架（如 Hadoop MapReduce），而是着眼于其背后更深层次的设计思想和解决问题的通用模式。我们将从最基础的数据并行处理概念讲起，逐步引入 Map 和 Reduce 这两个核心操作，阐释它们如何协同工作，实现对分布式数据的有效分割、计算和聚合。第一部分：分布式数据处理的哲学基石数据的洪流与计算的困境：开篇将描绘当前数据规模的指数级增长趋势，以及传统单机计算在处理海量数据时面临的性能瓶颈、可用性挑战和扩展性难题。通过引人入胜的案例，让读者深刻理解为何分布式计算势在必行。并行计算的艺术：深入浅出地讲解并行计算的基本原理，包括任务分解、数据划分、协同工作和结果合并等关键要素。我们将探讨不同类型的并行性，以及 MapReduce 如何巧妙地利用数据局部性来优化性能。 MapReduce 的诞生与演进：回溯 MapReduce 思想的起源，探讨其在 Google 等顶尖科技公司内部的研发历程。了解早期面临的问题，以及 MapReduce 如何通过抽象和规范化，为大规模数据处理提供了一个通用的编程模型。我们将简要提及 Hadoop MapReduce 作为这一思想的经典实现，但本书的重点将超越具体框架的实现细节。抽象的力量：深入分析 MapReduce 模型的设计哲学，强调其强大的抽象能力。Map 和 Reduce 操作如何屏蔽了底层复杂的分布式通信、容错和任务调度细节，让开发者能够专注于解决业务逻辑本身。我们将探讨这种抽象如何降低了分布式编程的门槛，并提高了代码的可读性和可维护性。第二部分：MapReduce 的核心组件与工作流程 Map 操作：数据的初步加工与转换：详细剖析 Map 操作的职责，包括输入数据的解析、数据记录的切分、以及生成中间键值对（Key-Value Pairs）的过程。我们将探讨不同类型的 Map 操作，例如数据过滤、数据格式转换、以及生成统计特征等。通过丰富的示例，展示 Map 操作在数据清洗、特征提取等环节的应用。 Shuffle 与 Sort：中间结果的汇聚与整理：深入讲解 MapReduce 工作流程中的关键环节——Shuffle 和 Sort。理解 Map 输出的中间键值对如何被分组、排序，并最终传递给相应的 Reduce 任务。我们将详细解释这一过程的复杂性，以及如何通过优化 Shuffle 过程来提升整体性能。 Reduce 操作：中间结果的聚合与最终输出：详细阐述 Reduce 操作的角色，包括接收来自 Shuffle 阶段的、按键分组的中间数据，并对其进行聚合、计算，最终生成最终的输出结果。我们将探讨不同类型的 Reduce 操作，例如计数、求和、查找最大/最小值、以及执行连接（Join）等。完整的 MapReduce 作业生命周期：整合 Map、Shuffle/Sort、Reduce 各个环节，描绘一个完整的 MapReduce 作业从提交到完成的整个生命周期。我们将探讨其中的关键组件，如 JobTracker/ResourceManager、TaskTracker/NodeManager，以及它们在任务调度、故障恢复等方面的作用。第三部分：MapReduce 设计模式的精髓这部分是本书的核心，我们将跳出单个 MapReduce 作业的框架，探讨如何组合和运用 MapReduce 来解决更复杂、更具挑战性的数据处理问题。我们将介绍一系列经典的 MapReduce 设计模式，这些模式经过大量实际项目验证，具有高度的通用性和可复用性。数据清洗与预处理模式：去重（Deduplication）：如何利用 MapReduce 识别和移除重复数据，例如通过将所有具有相同标识符的数据发送到同一个 Reduce 任务进行处理。格式转换（Format Conversion）：如何将原始数据从一种格式（如 CSV、JSON）转换为另一种更适合分析的格式（如 Parquet、ORC），并在此过程中进行数据清洗。数据校验与过滤（Data Validation and Filtering）：如何根据预设规则检查数据质量，并过滤掉无效或异常的数据记录。数据聚合与统计模式：计数与频率统计（Counting and Frequency Statistics）： MapReduce 如何高效地计算数据的出现次数或某个属性的频率。求和与平均值计算（Summation and Average Calculation）：如何对数值型数据进行累加和平均计算。最大/最小值查找（Max/Min Finding）：如何在分布式数据集中找到最大或最小的数值。组合聚合（Composite Aggregation）：如何在一个 MapReduce 作业中同时计算多个不同的统计量。数据转换与重组模式：排序（Sorting）：如何利用 MapReduce 对大型数据集进行全局排序。分组（Grouping）：如何将具有相同属性的数据记录归为一组，为后续处理做准备。枢转（Pivoting）：如何将行数据转换为列数据，或反之，以适应不同的分析需求。数据关联与集成模式：连接（Join）：这是 MapReduce 中最重要也最复杂的模式之一。我们将详细介绍不同类型的 Join 操作（如 Inner Join, Left Outer Join, Right Outer Join, Full Outer Join），以及它们在 MapReduce 中的实现策略，包括 Shuffle Join、Broadcast Join（Map-side Join）等。交叉连接（Cross Join）：如何生成两个数据集的所有可能组合。数据合并（Data Merging）：如何将来自不同来源的数据集合并成一个统一的数据集。特定场景模式：二次排序（Secondary Sorting）：如何在 MapReduce 中实现更复杂的排序需求，例如先按键排序，再按值排序。 Top-N 查询（Top-N Queries）：如何在海量数据中找到出现频率最高或数值最大的 N 个元素。迭代计算（Iterative Computations）：如何利用 MapReduce 实现如 PageRank、K-Means 等需要多次迭代才能收敛的算法。我们将探讨如何通过多次 MapReduce 作业的串联来模拟迭代过程。第四部分：优化与高级主题性能调优的关键：深入探讨影响 MapReduce 性能的关键因素，并提供具体的调优策略。包括：数据分区策略（Partitioning Strategies）：如何选择合适的分区函数以避免数据倾斜。 Combiner 的作用与实现：如何在 Map 端预聚合数据，减少 Shuffle 量。压缩技术的应用：如何利用各种压缩算法（如 Gzip, Snappy, LZO）减小存储和网络传输开销。内存调优与 JVM 参数配置：如何优化 JVM 参数以提升 MapReduce 任务的执行效率。推测执行（Speculative Execution）：如何处理慢速任务（stragglers）以提高作业的整体完成时间。故障处理与容错机制：详细解释 MapReduce 的容错机制，包括任务失败重试、节点故障检测与任务迁移等，确保大规模数据处理的可靠性。 MapReduce 的生态系统：简要介绍与 MapReduce 紧密相关的技术和工具，例如 HDFS（Hadoop Distributed File System）作为数据存储层，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理框架，以及 Hive、Pig 等高级抽象层，展示 MapReduce 如何融入更广阔的大数据生态。 MapReduce 的局限性与未来展望：客观分析 MapReduce 在某些场景下的局限性，例如其批处理特性不适合实时计算，以及对小文件处理的效率问题。并探讨新的计算模型（如 Spark、Flink）如何弥补这些不足，但同时强调 MapReduce 思想在分布式计算领域奠定的基础和其不可替代的价值。本书特色：思想先行，落地为辅：本书将 MapReduce 的核心思想和设计模式置于首位，而非纠结于特定框架的 API。读者可以将在本书中学到的知识，灵活应用于各种 MapReduce 实现，甚至迁移到其他分布式计算框架。案例驱动，深入浅出：通过大量贴近实际业务场景的案例，生动地讲解每一个设计模式的原理和应用。每个案例都将详细分析问题、提出解决方案、并展示 MapReduce 如何实现。结构清晰，循序渐进：遵循从基础概念到高级模式，再到优化与展望的逻辑顺序，确保读者能够逐步掌握 MapReduce 的精髓。通用性强，跨框架应用：虽然会提及 Hadoop MapReduce 作为经典实现，但本书所介绍的设计模式和核心思想，对于理解和运用其他分布式处理框架（如 Spark、Flink）中的类似概念，同样具有极高的参考价值。实战导向，解决实际问题：本书的目标是赋能读者，使其能够独立设计和实现高效、可靠的大规模数据处理解决方案。无论您是数据工程师、大数据开发者、还是希望深入理解分布式系统原理的技术爱好者，本书都将是您学习和掌握 MapReduce 思想的宝贵资源。它将帮助您构建坚实的分布式数据处理基础，自信地应对海量数据的挑战，驾驭数据洪流，从中挖掘出无限的价值。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初是被这本书的封面设计吸引的，那种略带复古又充满科技感的排版，预示着里面记载的知识绝非肤浅的“速成秘籍”。事实也确实如此，这本书的深度远远超出了我对一本“设计模式”相关书籍的预期。它更像是将那些只在顶级技术会议的深度演讲中才会听到的思想，系统化、结构化地呈现了出来。例如，关于如何优雅地处理数据倾斜（Data Skew）那一章，我原以为只能靠调整参数或者增加复杂的预处理逻辑来勉强应付，但书中阐述的几种模式，比如“随机预处理与后期合并”的思路，简直是化繁为简的典范。它教你的不是“怎么做”，而是“为什么应该这样做”，这种对底层原理的挖掘，使得你即使未来面对新的计算范式，也能迅速地将其映射到已有的思维框架中。阅读过程需要一定的专注力，因为它不适合那种碎片化的阅读习惯，你需要静下心来，配合笔和纸，才能真正领会那种层层递进的逻辑推演。

评分☆☆☆☆☆

对于那些已经掌握了基础编程和SQL能力，但渴望将自己的数据处理能力提升到“工程艺术”层面的工程师来说，这本书是无可替代的投资。我曾尝试过自己摸索构建一套处理TB级日志数据的系统，结果是代码冗余、性能低下，维护成本高到难以承受。后来在同事的推荐下开始研读这本书，我才意识到自己犯下的根本错误在于缺乏一个高屋建瓴的视角。这本书的精妙之处在于，它将那些看似孤立的优化技巧串联成了一套完整的、可预测的设计体系。它没有回避复杂性，而是拥抱复杂性，然后提供了一套结构化的工具箱来管理这种复杂性。书中对于如何权衡不同模式下的内存占用、磁盘I/O和计算时间差异的分析，极其细致入微，提供了大量实际案例支撑，让人信服力十足。每次我遇到棘手的性能问题，这本书里的某个章节总能提供一个清晰的、可检验的解决方案路径。

评分☆☆☆☆☆

老实讲，如果你的工作仅仅是写写简单的ETL脚本，或者处理小型数据集，这本书的深度可能会让你感到有些“杀鸡用牛刀”。但如果你正处于一个需要处理海量、异构、持续增长的数据流，并且对系统的延迟和吞吐量有着近乎苛刻的要求，那么这本书就是你必须攻克的堡垒。我尤其欣赏其中对“迭代式计算”和“状态管理”的探讨，这部分内容在很多初级的分布式计算书籍中往往被一带而过，但在现实世界中，维护跨批次计算的状态一致性，是导致系统崩溃的常见原因。书中对如何利用特定模式来保证状态的原子性、如何高效地进行增量更新的论述，简直是教科书级别的严谨。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是让你深刻理解为何在分布式环境下，平凡的事务处理会变得如此具有挑战性，并为此提供了优雅的应对之道。它要求读者投入精力，但回报是指数级的架构视野提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的最大冲击，是一种对“可维护性”和“可扩展性”的全新理解。在快速迭代的互联网环境中，代码的首次运行成功只是万里长征的第一步，如何确保三年后团队成员还能轻松理解和修改这段复杂的数据流程，才是真正的考验。这本书所推崇的模式，其核心价值之一就在于此——它们提供了一种标准化的语言来描述复杂的分布式计算逻辑。当你看到一个函数名或者一个模块结构时，你就能大致猜到它在整个数据管道中承担的角色和预期的行为，因为这符合书中定义的某种“设计范式”。这种标准化，极大地降低了知识传递的摩擦成本。我感觉自己不再是为一个特定的项目写代码，而是正在为构建一个具有长期生命力的、可被团队共同理解和演进的计算系统而设计蓝图。这种从“编码者”到“架构师”的心态转变，才是这本书最宝贵的遗产。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是大数据处理领域的“圣经”！我记得当时刚接触分布式计算的复杂性时，感觉就像是迷失在了一片没有地图的荒原上。各种框架和理论层出不穷，但真正能落地解决实际问题的“套路”却难以捉摸。直到我翻开这本书，那种豁然开朗的感觉至今难忘。它并没有仅仅停留在对某个特定工具（比如Hadoop或Spark）的API讲解上，而是深入到了计算模型本身的哲学层面。作者以一种近乎建筑学的严谨态度，拆解了那些看似无从下手的大规模数据处理任务，并清晰地展示了如何用一系列可复用的“模式”去构建健壮、高效的解决方案。我特别欣赏它在讲解那些经典模式时，所采用的“问题-挑战-模式应用-性能考量”的完整叙事结构。这不仅仅是一本技术手册，更像是一本教你如何像经验丰富的大师一样思考数据流和并行化的思维指南。读完之后，我再去看那些线上系统的日志和瓶颈分析，仿佛拥有了一副全新的透视镜，能一眼洞察到深层次的结构性问题所在。

评分☆☆☆☆☆

花了大概3-4个小时快速看完，温习了一下Input/OutputFormat, RecordReader/Writer, InputSplit，基本没收获，比较适合刚会写MapReduce的码农们快速浏览一遍

评分☆☆☆☆☆

大概13年的时候读过这本书，当时觉得觉得收获非常大，基本覆盖了用mr处理数据的常用方法，不过现在看开用hive就够了。

评分☆☆☆☆☆

就告诉你如何用MR实现SQL中的JOIN、聚合函数等

评分☆☆☆☆☆

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