hadoop技术详解

出版者:人民邮电出版社

作者:Eric Sammer

页数:250

译者:刘敏

出版时间:2013-11-27

价格:59.00

装帧:平装

isbn号码:9787115333322

具体描述

本书将向读者详细介绍Hadoop的各项操作，从最初的设计，到安装、设置，以帮助读者提供稳定持续的系统表现。而对于那些希望通过学习Hadoop工作原理以提高NapReduce工作效率的开发者来说，也将会从本书收益。

作者简介

Eric Sammer目前是Cloudera公司的首席方案架构师，协助客户规划、配置、开发和使用Hadoop以及相关的大型项目。他在开发和运营分布式的、高并发的数据摄取和处理系统方面很有经验。在过去十年里，他参加了开源社区并且为许多项目做出了贡献。

目录信息

第1章 简介 1
第2章 HDFS 6
2.1　目标和动机 6
2.2　设计 7
2.3　守护进程 8
2.4　读写数据 10
2.4.1　数据读取流程 10
2.4.2　数据写操作流程 11
2.5　管理文件系统元数据 13
2.6　NameNode的高可用性 14
2.7　NameNode联盟 16
2.8　访问与集成 17
2.8.1　命令行工具 18
2.8.2　用户空间文件系统（FUSE） 21
2.8.3　表示状态传输（REST）的支持 21
第3章 MapReduce 23
3.1　MapReduce的若干阶段 24
3.2　Hadoop MapReduce简介 30
3.2.1　后台程序 31
3.2.2　出错处理 33
3.3　YARN 35
第4章 规划一个Hadoop集群 37
4.1　挑选Hadoop的发行版本 37
4.1.1　Apache Hadoop 37
4.1.2　Cloudera的Apache Hadoop发行版本 38
4.1.3　版本和功能 38
4.1.4　我应该使用哪个版本 40
4.2　硬件选型 41
4.2.1　主节点硬件的选择 42
4.2.2　工作节点的硬件选择 43
4.2.3　集群的大小 45
4.2.4　刀片服务器、存储区域网络（SAN）和虚拟化 47
4.3　操作系统的选择和准备 49
4.3.1　部署规划 49
4.3.2　软件 50
4.3.3　主机名、DNS和标识 51
4.3.4　用户、组和特权 54
4.4　内核调整 56
4.4.1　vm.swappiness 56
4.4.2　vm.overcommit_memory 57
4.5　磁盘配置 58
4.5.1　选择文件系统 58
4.5.2　挂载选项 60
4.6　网络设计 60
4.6.1　Hadoop中的网络使用：回顾 60
4.6.2　1 Gb与10 Gb网络 62
4.6.3　典型的网络拓扑 63
第5章　安装和配置 67
5.1　安装Hadoop 67
5.1.1　Apache Hadoop 68
5.1.2　CDH 72
5.2　配置概述 76
5.3　环境变量和Shell脚本 80
5.4　日志配置 82
5.5　HDFS 84
5.5.1　识别和定位 84
5.5.2　优化与调整 86
5.5.3　格式化NameNode 89
5.5.4　创建/tmp目录 91
5.6　NameNode的高可靠性 92
5.6.1　隔离（Fencing）选项 93
5.6.2　基本配置 95
5.6.3　自动失效备援配置 96
5.6.4　格式化和引导NameNode启动 99
5.7　NameNode联盟（Federation） 105
5.8　MapReduce 113
5.8.1　识别和定位 113
5.8.2　优化和调整 115
5.9　机架拓扑 122
5.10　安全 125
第6章　用户标识、身份验证和授权 126
6.1　用户标识 127
6.2　Kerberos和Hadoop 128
6.2.1　Kerberos 128
6.2.2　Hadoop上的Kerberos支持 130
6.3　授权 143
6.3.1　HDFS 144
6.3.2　MapReduce 146
6.3.3　其他工具和系统 149
6.4　集成试试 153
第7章　资源管理 156
7.1　何谓资源管理 156
7.2　HDFS配额 156
7.3　MapReduce 调度器 159
7.3.1　先进先出（FIFO）调度器 160
7.3.2　公平调度器 162
7.3.3　计算能力调度器（Capacity Scheduler） 174
7.3.4　未来发展 181
第8章　集群维护 183
8.1　Hadoop流程管理 183
8.1.1　用初始化脚本管理进程 183
8.1.2　手动管理进程 184
8.2　HDFS维护任务 184
8.2.1　添加一个DataNode 184
8.2.2　卸载DataNode 185
8.2.3　用fsck来检查文件系统的一致性 185
8.2.4　HDFS块数据均衡 190
8.2.5　处理坏磁盘 192
8.3　MapReduce维护任务 193
8.3.1　添加tasktracker 193
8.3.2　卸载tasktracker 193
8.3.3　终结MapReduce 作业 194
8.3.4　终结MapReduce任务 194
8.3.5　处理列入黑名单的tasktracker 195
第9章　故障分析与排查 196
9.1　鉴别诊断（Differential Diagnosis） 196
9.2 故障和问题 197
9.2.1　人类（自己） 198
9.2.2　配置错误 198
9.2.3　硬件故障 199
9.2.4　资源枯竭 200
9.2.5　主机标识和命名 200
9.2.6　网络分区 200
9.3 “计算机插好了么？” 201
9.4　治疗和护理 203
9.5　实战案例 206
9.5.1　神秘的瓶颈 206
9.5.2　127.0.0.1这个地址不存在 209
第10章　监控 213
10.1　概览 213
10.2　Hadoop度量(Metrics) 214
10.2.1　Apache Hadoop 0.20.0和CDH3 (metrics1) 214
10.2.2　Apache Hadoop 0.20.203及之后的版本、CDH4(metrics2) 221
10.2.3　SNMP 222
10.3　健康监控 222
10.3.1　主机级别的检查 223
10.3.2　所有Hadoop进程 225
10.3.3　HDFS检查 226
10.3.4　MapReduce检查 229
第11章　备份与恢复 232
11.1　数据备份 232
11.1.1　分布式拷贝（distcp） 233
11.1.2　并行提取数据 235
11.2　NameNode元数据 237
附录　弃用的配置属性 239
· · · · · · (收起)

读后感

适合初学者，在运维的角度讲解了集群的规划和部署，说句真心话讲得比较浅，不过对于没有运维经验的人还是有一定思路的开阔（主要是看第四章就可以了，这章是本书的特色）。 本书看完的收获是： 如何规划一个Hadoop集群： 1.通过数据增长量和作业完成时间来规划集群规模 2.硬件...

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用户评价

这本书给我留下了极其深刻的印象，它以一种非常系统和全面的方式，剖析了 Hadoop 的核心技术栈。作者在讲解 HDFS 的架构时，不仅仅描述了 NameNode 和 DataNode 的角色，更深入地探讨了 HDFS 的数据一致性、容错机制以及 NameNode 的高可用性方案，这让我在理解数据如何可靠地存储在分布式环境中时，有了更扎实的理论基础。比如，关于 NameNode 的内存管理和元数据持久化策略，作者的讲解非常到位，让我明白了为什么 NameNode 是整个 HDFS 集群的瓶颈，以及如何通过一些手段来缓解这个问题。在 MapReduce 的部分，作者不仅仅介绍了 Map 和 Reduce 的基本概念，还深入讲解了 Shuffle 阶段的实现原理，包括 Combiner 的作用、Partitioning 的机制以及 Reducer 如何接收和处理中间结果，这些细节对于优化 MapReduce 作业的性能至关重要。书中还重点介绍了 YARN，将其定位为 Hadoop 的资源管理和作业调度平台，并详细阐述了 YARN 的主从架构，包括 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的交互流程。作者通过实际案例，展示了 YARN 如何支持多种计算框架，如 MapReduce、Spark、Storm 等，这让我深刻理解了 YARN 在 Hadoop 生态系统中的核心地位。此外，书中还涵盖了 Hadoop 生态系统中其他重要组件，例如 Hive 的 SQL-on-Hadoop 能力，HBase 的 NoSQL 特性，以及 Sqoop 的数据导入导出功能，让我对整个大数据处理流程有了更清晰的认识。作者在描述这些组件时，注重其与 Hadoop 核心的结合点，以及它们如何协同工作，共同构建一个强大的数据处理平台。我尤其喜欢书中那些关于性能调优和故障排查的章节，它们提供了许多实用的建议和方法，能够帮助我更好地应对实际生产环境中的挑战。这本书的深度和广度都令人称赞，它不仅适合初学者入门，也为有一定经验的技术人员提供了宝贵的参考。

这本书给予我的最大感受是其内容的全面性和深度。作者在梳理 Hadoop 的技术脉络时，展现了非凡的逻辑性和系统性。在 HDFS 的部分，我印象最深刻的是关于 NameNode 的高可用性实现，作者详细讲解了 Secondary NameNode、EditLog 和 Checkpoint 的概念，以及它们如何协同工作，保证 NameNode 在故障时能够快速恢复。这对于在生产环境中部署可靠的 Hadoop 集群至关重要。随后，关于 MapReduce 的讲解，作者不仅仅停留在 API 的层面，而是深入剖析了 MapReduce 作业的执行流程，包括 InputFormat、OutputFormat、Mapper、Reducer、Partitioner、Combiner 等各个组件的作用，以及它们之间的数据流向。我尤其对作者对于 Combiner 的讲解印象深刻，它能够有效地减少 Shuffle 过程中的数据量，从而提高作业的性能。书中的 YARN 部分，作者将其定位为 Hadoop 2.x 的核心，并详细阐述了它的资源管理和作业调度机制。我理解了 ResourceManager 中的 Scheduler 和 ApplicationManager 的职责，以及 NodeManager 如何管理容器和监控节点的状态。这种对 YARN 架构的深入解析，让我能够更有效地配置和使用 Hadoop 集群。此外，本书还涵盖了 Hive 的 SQL 抽象、HBase 的列族存储、Sqoop 的数据迁移等，让我对整个大数据处理的流程有了更全面的认识。作者在讲解这些组件时，注重其与 Hadoop 核心的集成，以及它们在实际应用中的价值。我多次在遇到实际问题时，翻阅这本书，总能找到清晰的解答和专业的建议。这本书不仅是一本技术参考书，更像是一本大数据处理的百科全书。

对于我这样一位对大数据领域充满好奇但又感到些许迷茫的学习者来说，这本书就像是一盏明灯，照亮了我前行的道路。作者在介绍 Hadoop 的过程中，并没有一开始就抛出复杂的概念，而是从分布式计算的本质出发，解释了为什么传统的单机计算模式无法满足现代大数据处理的需求。在 HDFS 的讲解中，我被作者对数据副本、容错机制以及 NameNode 的设计思路所折服。他详细解释了数据块的划分、副本的存储策略以及 NameNode 在管理元数据时的关键作用，还包括了 DataNode 之间的心跳机制和数据块的均衡分布，这些内容让我对数据的可靠性和可用性有了更深刻的理解。随后，MapReduce 的部分，我尤其喜欢作者通过生动的案例，展示了 Map 和 Reduce 如何协同工作，将一个庞大的数据集分解、处理、聚合。他详细讲解了 Shuffle 过程中的数据流转、排序和合并，以及如何通过 Combiner 优化中间结果，这些细节对于编写高效的 MapReduce 程序至关重要。让我惊喜的是，本书还对 YARN 进行了详尽的阐述，将其视为 Hadoop 生态系统的“操作系统”，负责资源的统一调度和管理。我理解了 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的职责，以及它们如何协同工作，支持多种计算框架。此外，书中还触及了 Hive、HBase、Sqoop 等重要组件，并介绍了它们在数据分析、数据存储和数据迁移等方面的应用。这种对整个 Hadoop 生态系统的宏观把握，让我能够更清晰地认识到各个组件之间的关系和协同作用。阅读这本书，我不仅掌握了 Hadoop 的核心技术，更重要的是，培养了在大数据环境下解决问题的思维方式。

读完这本书，我仿佛经历了一场深刻的技术洗礼，它不仅仅是一本技术手册，更像是一份关于大数据时代底层逻辑的入门指南。书中对 Hadoop 工作原理的阐述，并非停留在浅尝辄止的层面，而是深入到每一个组件的设计哲学和实现细节。例如，在讲解 HDFS 的读写流程时，作者细致地描绘了客户端如何与 NameNode 交互获取元数据，如何定位 DataNode 并进行数据块的读写，以及客户端在读写过程中如何处理节点故障和重试机制，这些细节对于构建健壮的大数据应用至关重要。此外，MapReduce 的编程模型，虽然在某些场景下已经被 Spark 等更新的技术所取代，但其作为大数据计算的基石，其思想依然具有极高的参考价值。作者通过几个精心设计的示例，从数据清洗、数据转换到统计分析，清晰地展示了 Map 和 Reduce 函数的编写，以及它们如何协同工作完成复杂的计算任务，这让我对分布式计算的思维方式有了更深的认识。书中的另一个亮点是对 YARN 的详细介绍，它彻底改变了 Hadoop 的资源调度模式，将计算框架与资源管理分离开来，使得 Hadoop 能够支持更多种类的计算应用，而不仅仅是 MapReduce。作者深入剖析了 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的职责，以及它们之间如何进行资源申请、分配和监控，这对于理解现代 Hadoop 集群的运作至关重要。此外，书中还穿插了一些关于 Hadoop 集群部署、性能调优和常见故障排除的实用技巧，这些内容对于实际生产环境中的技术人员来说，无疑是宝贵的财富。我尤其欣赏作者在解释复杂概念时，常常引用实际的类比，比如将 NameNode 比作图书管理员，将 DataNode 比作书架，这种生动的比喻极大地降低了理解的门槛。总而言之，这本书为我打开了一扇通往大数据世界的大门，让我对 Hadoop 及其生态系统有了全面而深入的认知。

这本书带给我的最大收获是其对 Hadoop 内部工作机制的细致入微的讲解。作者在 HDFS 的部分，深入剖析了 NameNode 的设计，包括其内存中的元数据结构、 Namenode 的持久化机制（Fsimage 和 EditLogs），以及如何在保证性能的同时，实现元数据的可靠存储。他详细阐述了 DataNode 如何向 NameNode 报告块信息、心跳以及如何处理数据块的读写请求，这些细节让我对 HDFS 的分布式存储有了更全面的认识。在 MapReduce 的讲解方面，作者不仅仅介绍了 Map 和 Reduce 的基本概念，更是深入到了 Shuffle 过程的核心，详细解释了数据如何从 Map 任务的输出被传输到 Reduce 任务的输入，包括了 Map 输出的排序、分组和合并。他通过生动的图示和代码示例，展示了如何通过 Partition、Combiner、Serializer 等组件来优化 MapReduce 作业的性能，这些技术细节对于提升 MapReduce 作业效率至关重要。此外，本书还对 YARN 进行了深入的剖析，将其视为 Hadoop 生态系统的“调度大脑”。我理解了 ResourceManager 如何接收来自 ApplicationMaster 的资源请求，如何根据预设的调度策略分配资源给各个 Application，以及 NodeManager 如何在集群的各个节点上管理容器的生命周期。作者在讲解 YARN 的过程中，注重其与 MapReduce、Spark 等计算框架的集成，让我看到了 Hadoop 在支持多样化计算模型方面的强大能力。书中还涉及了 Hive 的 SQL 封装、HBase 的分布式键值存储、Sqoop 的数据集成等，这些内容进一步丰富了我对 Hadoop 生态系统的认知。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它为我提供了一个全面而深入的 Hadoop 技术视角。

这本书的叙述风格非常独特，作者用一种引人入胜的方式，将 Hadoop 这个庞大的技术体系娓娓道来。在我阅读的初期，作者就巧妙地构建了一个关于大数据处理的宏大背景，然后逐步引入 Hadoop 的概念，解释了为什么我们需要像 Hadoop 这样的分布式计算框架。在讲解 HDFS 的时候，作者并没有回避其复杂的内部机制，而是通过清晰的图示和逻辑严密的文字，阐述了 NameNode 的元数据管理、DataNode 的数据存储以及它们之间的通信协议。我特别赞赏作者在解释数据块、副本因子以及机架感知等概念时，所使用的生动比喻，这让我在脑海中形成了一个清晰的 HDFS 数据模型。随后，作者详细介绍了 MapReduce 的编程模型，包括 Map 函数、Reduce 函数以及 Shuffle 过程。我被作者对于 Shuffle 过程的深入剖析所吸引，它详细讲解了数据如何从 Map 任务传递到 Reduce 任务，以及中间过程中的排序、分组和合并。书中提供的代码示例，也让我能够亲手实践，从而加深对 MapReduce 编程的理解。此外，本书还深入探讨了 YARN 的设计理念和工作原理，将其定位为 Hadoop 的“操作系统”，负责资源的统一管理和作业的调度。作者详细阐述了 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的交互过程，以及 YARN 如何支持多种计算框架，这让我对 Hadoop 的灵活性和可扩展性有了更深的认识。除了核心组件，本书还简要介绍了 Hive、HBase、Sqoop 等一系列 Hadoop 生态系统中的重要工具，并阐述了它们在数据仓库、实时数据库和数据集成等方面的应用。这种对整个生态系统的覆盖，让我在理解 Hadoop 的时候，能够看到其更广阔的应用场景。这本书的价值在于，它不仅传授了技术知识，更培养了解决大数据问题的思维方式。

这本书的语言风格非常吸引人，作者以一种非常平实且富有逻辑的方式，将 Hadoop 这个庞大的技术体系呈现在读者面前。从一开始，作者就为我们描绘了一个大数据时代的图景，然后循序渐进地引入 Hadoop 的概念，解释了它在解决海量数据存储和计算问题上的关键作用。在 HDFS 的部分，我被作者对数据副本、容错机制以及 NameNode 设计的深入剖析所吸引。他详细解释了数据块的存储、副本的分布以及 NameNode 如何维护文件系统的元数据，还包括了 DataNode 之间的心跳机制和数据块的均衡分布，这些内容让我对数据的可靠性和可用性有了更深刻的理解。随后，MapReduce 的部分，我尤其喜欢作者通过生动的案例，展示了 Map 和 Reduce 如何协同工作，将一个庞大的数据集分解、处理、聚合。他详细讲解了 Shuffle 过程中的数据流转、排序和合并，以及如何通过 Combiner 优化中间结果，这些细节对于编写高效的 MapReduce 程序至关重要。让我惊喜的是，本书还对 YARN 进行了详尽的阐述，将其视为 Hadoop 生态系统的“操作系统”，负责资源的统一调度和管理。我理解了 ResourceManager、NodeManager 和 ApplicationMaster 的职责，以及它们如何协同工作，支持多种计算框架。此外，书中还触及了 Hive、HBase、Sqoop 等重要组件，并介绍了它们在数据分析、数据存储和数据迁移等方面的应用。这种对整个 Hadoop 生态系统的宏观把握，让我能够更清晰地认识到各个组件之间的关系和协同作用。阅读这本书，我不仅掌握了 Hadoop 的核心技术，更重要的是，培养了在大数据环境下解决问题的思维方式。

这本书给予我的最大价值在于其对 Hadoop 内部运行机制的深度解析，让我在理解这些看似复杂的分布式系统时，有了拨云见日之感。作者在 HDFS 的部分，非常细致地讲解了 NameNode 如何管理整个文件系统的元数据，包括目录结构、文件块信息以及 DataNode 的状态。他并没有回避 NameNode 作为单点瓶颈的挑战，而是详细阐述了 HDFS 的高可用性方案，如 Secondary NameNode 的作用、EditLog 的同步机制以及 Checkpoint 的重要性，这些细节对于构建稳定可靠的 Hadoop 集群至关重要。在 MapReduce 的讲解上，作者深入到了 Shuffle 过程的核心，解释了数据如何从 Map 任务的输出被传输到 Reduce 任务的输入。他详细阐述了 Partitioner 的作用，如何决定 Map 输出数据属于哪个 Reduce 任务，以及 Combiner 如何在本地对 Map 输出进行预聚合，从而减少网络传输的数据量。这些深入的讲解，让我能够更有效地编写高效的 MapReduce 作业。此外，本书还对 YARN 进行了深入的探讨，将其定位为 Hadoop 的资源管理和作业调度平台。我理解了 ResourceManager 的两个核心组件：Scheduler 和 ApplicationManager，以及 NodeManager 如何管理节点上的资源和容器。作者通过对 YARN 架构的详细阐述，让我能够更好地理解 Hadoop 集群是如何动态地分配和管理资源的。书中还涉及了 Hive 的 SQL 抽象、HBase 的列式存储、Sqoop 的数据导入导出等，这些内容进一步拓展了我对 Hadoop 生态系统的认知。我尤其欣赏作者在讲解过程中，经常使用类比和图示，这大大降低了学习难度。这本书的深度和广度都令我印象深刻，它为我提供了一个全面而深入的 Hadoop 技术视角。

这本书的装帧设计就让我眼前一亮，封面色调沉稳又不失科技感，排版也相当考究，纸张触感舒适，拿在手里就有一种厚重感和专业感，这让我对即将展开的阅读之旅充满了期待。从我翻开第一页开始，就感觉自己进入了一个全新的世界，作者以一种循序渐进的方式，将原本可能让人望而却步的复杂概念，如大数据、分布式计算等，一一拆解，并通过生动的比喻和丰富的案例，将它们描绘得清晰易懂。特别是在介绍Hadoop的核心架构时，作者并没有仅仅停留在概念层面，而是深入剖析了HDFS（Hadoop分布式文件系统）的块存储机制、数据冗余策略以及NameNode和DataNode之间的协同工作原理，让我对海量数据的存储和管理有了前所未有的深刻理解。紧接着，MapReduce的计算模型也得到了详尽的阐述，包括map阶段的并行处理、shuffle过程的数据重新分配以及reduce阶段的聚合计算，每一个环节都辅以图示和代码示例，使得抽象的计算流程变得触手可及。我甚至能够想象到，当我的数据量爆炸式增长时，Hadoop的分布式特性将如何发挥其强大的能力，轻松应对挑战。书中的许多细节，比如 Namenode 的高可用性设计、JobTracker 和 TaskTracker 的职责划分，都让我看到了 Hadoop 在稳定性和效率方面的精妙之处。不仅仅是基础概念，作者还涉及了 Hadoop 生态系统中其他重要组件，如 YARN（Yet Another Resource Negotiator）在资源管理上的革新，以及Hive、HBase等上层应用如何构建在 Hadoop 之上，提供了更高级的数据处理和分析能力。阅读过程中，我多次被作者严谨的逻辑和深入的分析所折服，仿佛一位经验丰富的技术导师，耐心地引导我一步步揭开 Hadoop 的神秘面纱，让我不仅掌握了技术知识，更培养了解决实际问题的思路。

阅读这本书，我仿佛经历了一次 Hadoop 技术栈的深度探索之旅，作者以一种极其系统和富有条理的方式，将这个庞大的技术体系展现在我面前。在 HDFS 的部分，我被作者对数据块、副本因子以及 NameNode 和 DataNode 之间通信协议的详细阐述所吸引。他并没有回避 NameNode 作为单点瓶颈的挑战，而是详细阐述了 HDFS 的高可用性方案，如 Secondary NameNode 的作用、EditLog 的同步机制以及 Checkpoint 的重要性，这些细节对于构建稳定可靠的 Hadoop 集群至关重要。在 MapReduce 的讲解方面，作者深入到了 Shuffle 过程的核心，详细解释了数据如何从 Map 任务的输出被传输到 Reduce 任务的输入，包括了 Map 输出的排序、分组和合并。他通过生动的图示和代码示例，展示了如何通过 Partition、Combiner、Serializer 等组件来优化 MapReduce 作业的性能，这些技术细节对于提升 MapReduce 作业效率至关重要。此外，本书还对 YARN 进行了深入的剖析，将其视为 Hadoop 生态系统的“调度大脑”。我理解了 ResourceManager 如何接收来自 ApplicationMaster 的资源请求，如何根据预设的调度策略分配资源给各个 Application，以及 NodeManager 如何在集群的各个节点上管理容器的生命周期。作者在讲解 YARN 的过程中，注重其与 MapReduce、Spark 等计算框架的集成，让我看到了 Hadoop 在支持多样化计算模型方面的强大能力。书中还涉及了 Hive 的 SQL 封装、HBase 的分布式键值存储、Sqoop 的数据集成等，这些内容进一步丰富了我对 Hadoop 生态系统的认知。这本书的深度和广度都令我印象深刻，它为我提供了一个全面而深入的 Hadoop 技术视角，让我能够更加自信地应对大数据带来的挑战。

次namenode翻译很到位????♂️

一本hadoop介绍性的书籍

《Hadoop配置参数详解》

翻了下，不能算详解，毕竟薄薄的一本

一本hadoop介绍性的书籍