具体描述
本书是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS和MapReduce这两大核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。
全书一共18章：第1章全面介绍了Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系；第2章详细讲解了Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧；第3章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、Facebook和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序；第4-7章深入地讲解了MapReduce计算模型、MapReduce应用的开发方法、MapReduce的工作机制，同时还列出了多个MapReduce的应用案例，涉及单词计数、数据去重、排序、单表关联和多表关联等内容；第8-11章全面地阐述了Hadoop的I/O操作、HDFS的原理与基本操作，以及Hadoop的各种管理操作，如集群的维护等；第12-17章详细而系统地讲解了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等所有与Hadoop相关的子项目的原理及使用，以及这些子项目与Hadoop的整合使用；第18章以实例的方式讲解了常用Hadoop插件的使用和Hadoop插件的开发。
本书既适合没有Hadoop基础的初学者系统地学习，又适合有一定Hadoop基础但是缺乏实践经验的读者实践和参考。
作者简介
陆嘉恒，中国人民大学副教授，新加坡国立大学博士，美国加利福尼亚大学尔湾分校(University of California, Irvine) 博士后。专注于云计算及其相关技术的研究，对Hadoop有较深入的研究，积累了丰富的实践经验。对分布式计算和海量数据处理有深刻的认识，主持并完成了多个国家863和自然科学基金项目的研究与实施。2009年入选新世纪优秀人才，2010年入选北京科技新星。主持《云计算概论》课程获教育部-IBM精品课程称号。
目录信息
第1章 Hadoop简介
第2章 Hadoop的安装与配置
第3章 Hadoop应用案例分析
第4章 MapReduce计算模型
第5章 开发MapReduce应用程序
第6章 MapReduce应用案例
第7章 MapReduce工作机制
第8章 HadoopI/O
第9章 HDFS详解
第10章 Hadoop的管理
第11章 Hive详解
第12章 HBase详解
第13章 Mahout详解
第14章 Pig详解
第15章 ZooKeepet详解
第16章 Avro详解
第17章 Chukwa详解
第18章 Hadoop的常用插件与开发
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读后感
讲的不够深入，例子也不多，不过如果作为入门书籍，还是相当的不错，介绍的很详细，例子也能跑通。而且69快的书，也不送个光盘，例子码字码的累死。
评分讲的不够深入，例子也不多，不过如果作为入门书籍，还是相当的不错，介绍的很详细，例子也能跑通。而且69快的书，也不送个光盘，例子码字码的累死。
评分这么书确实写得不怎么样，别看他那么厚，内容好像很丰富，但其实很多都是没必要的，罗罗嗦嗦一大堆，内容提炼提炼就那么点。 看着看着就越来越像我的硕士论文那样，为了凑字得写很多，要四五十页，但如果发到期刊上，只需要两三页纸就能讲完。
评分sdfgxgd楼去我lz我cry我了那是小JJ9429477up路我会怕lz婆婆你要求是YY来咯拿去心哦哦苏州哦TMD兔子XP马虎x5哦dry五orz呀啊
评分这本书适合那些真的想学点实战本领的人阅读，确实能了解架构，然后再架构上开发，写程序。是一本好书，强烈建议入门hadoop的人能阅读学习，有介绍hadoop架构，有介绍mapreduce编程，有介绍在eclipse下编程，还有提供一个学习检测的平台，从教到教会面面俱到。很值得学习。
用户评价
我必须得说，这本书在深入探讨底层机制方面做得尤为出色，这一点对于那些不满足于仅仅停留在“会用”层面的工程师来说，简直是如获至宝。很多市面上的同类书籍往往在核心模块的实现细节上含糊其辞，一笔带过，但这本书却敢于直面这些复杂性。比如，书中对HDFS的NameNode和DataNode之间的心跳机制、数据块的复制策略以及故障恢复流程的描述，细致到了数据结构和网络通信协议的层面。我特别欣赏作者对数据一致性和容错性保障的讲解，那部分内容翔实而严谨，让我明白了在分布式环境下保证数据可靠性究竟需要付出多少精妙的设计。我甚至花了一个下午的时间，对照着书中的图示，在脑海中模拟了一次DataNode宕机后NameNode是如何进行Block Scanner和Under-replicated Block处理的，这种对系统“活起来”的过程的深度剖析，是其他浮于表面的指南书所无法比拟的。这种深入骨髓的理解，远比只会敲几条命令来得有价值。
评分这本书的结构组织有一种莫名的节奏感，它并非是简单地罗列Hadoop相关的技术名词，而更像是一部精心编排的技术交响乐。前半部分铺陈了基础的理论和架构蓝图，节奏舒缓，为后续复杂的应用打下坚实的地基。进入中间部分，关于MapReduce和HDFS的深度剖析，节奏开始加快，技术密度陡增，但作者通过巧妙的衔接和类比，确保了读者的注意力不会涣散。最让我拍案叫绝的是，它并没有止步于MapReduce的传统范式，而是迅速过渡到了像Hive和Pig这类上层抽象工具的介绍，并且对比分析了它们在不同场景下的适用性与性能权衡。这种视野的开阔性，让我意识到大数据技术栈是一个生态而非孤立的工具集。阅读体验上，文字流畅但不失精准，语句的编排充满了逻辑的连贯性，读起来有一种“水到渠成”的顺畅感，让人不忍释卷，想要一口气看到底。
评分这本书的讲解方式简直是教科书级别的清晰流畅，我作为一个数据处理领域的新手，拿到手时还有些忐忑，毕竟“大数据”这个词听起来就自带高深莫测的光环。然而，作者似乎深谙初学者的痛点，从最基础的分布式系统的概念开始，循序渐进地剖析了Hadoop生态中的各个组件。特别是关于MapReduce编程模型的部分，那些复杂的思想被拆解成了可以理解的小步骤，配上大量的代码示例和流程图，即便是初次接触的读者也能迅速建立起一个清晰的逻辑框架。书中对YARN资源管理的阐述也极为到位，不再是那种只停留在概念层面上的干巴巴的描述，而是深入到了调度器的策略和容器的生命周期管理，让我感觉自己仿佛真的参与到了集群资源的分配决策之中。读完这部分的实践章节后，我立刻尝试在自己的小型测试集群上部署了一个简单的词频统计任务，整个过程异常顺畅，书中提供的每一步操作指导都精确无误，极大地增强了我的实战信心。它不仅仅是一本理论参考书，更像是一个耐心且专业的导师，手把手地带领你跨越技术理解的鸿沟。
评分说实话，我拿起这本书更多的是冲着它“实战”二字的名头来的，而它也确实没有辜负这个承诺。这本书的实战案例部分设计得非常贴近工业界的真实场景，它没有选择那些太过简单、缺乏营养的“Hello World”式的例子，而是构建了一系列逐步升级的复杂数据处理流程。从最初的数据清洗和预处理，到后期的复杂聚合和分析，每一个案例都详细记录了从原始数据导入到最终结果产出的全过程。更让我惊喜的是，书中对于性能调优的探讨，简直就是一位经验丰富的老兵在传授“独门秘籍”。比如，它详细分析了如何在MapReduce中合理划分分区、如何选择合适的序列化器、以及如何根据数据倾斜情况调整Reducer数量，这些都是我在实际工作中花费了大量时间摸索才领悟到的经验，现在被系统地总结归纳，极大地提升了我优化现有ETL流程的效率。这才是真正意义上的“实战”宝典，直接可以拿到生产环境去对标参考。
评分这本书最让我印象深刻的一点是它对未来发展趋势的洞察力，这一点在很多“过时”的技术手册中是看不到的。作者显然对整个大数据社区的发展动态有着深刻的把握。在系统介绍完Hadoop的核心组件之后，书中有一章专门探讨了基于Spark等新一代计算框架的演进方向，并对比了它们与传统Hadoop批处理的优势与互补关系。这种前瞻性的讨论，让这本书的价值超越了单纯的技术手册，更像是一份行业发展趋势的分析报告。它教会了我不仅要理解当前的工具如何工作，更要思考下一代技术可能解决什么问题。此外，书中对于安全性和集群运维的章节也极为详尽，涉及Kerberos认证和日志监控的最佳实践，这对于任何一个负责生产环境的运维人员来说，都是至关重要的知识点。它提供的是一套完整的、覆盖全生命周期的解决方案思维框架，而不仅仅是API的说明书。
评分基础架构一大步，难得中国人写出这样的好书～～～～
评分有空还是啃权威指南吧
评分当我在朋友的《Hadoop权威指南》里看到了一模一样的插图的时候，就注定这个书浅尝辄止，空洞无味，千万别买……
评分还是比较重理论，实战并不是指在项目中的实战，而是一个个独立的demo。
评分总的来说还是很泛泛的书，没有任何深度，讲hbase和zookeeper基本都是对官方文档的翻译，和没讲没什么区别。另外这本书的评论基本都是水军
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