Hadoop：YARN 核心技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　■ 涵盖Hadoop的架构、重要元件、主要计算模型、资源排程
　　■ 理论与实作结合，透过实际常式降低读者学习难度
　　■ 具实战性，部分案例直接选自BAT中的工程实例

　　作者从事分散式教学与研究十余年，与国内外顶尖公司的交流中， 发现Hadoop很适合作为一个分散式课程教学实作与研究平台，因此编着本书，有系统地介绍Hadoop - YARN的基本概念与运行模式。

　　内容涵盖Hadoop的架构、重要元件、主要计算模型、资源排程等重要问题。

大数据架构设计与实践：从理论到实战 （一本专注于现代数据基础设施构建与优化的技术专著） --- 图书简介 在信息爆炸的时代，如何有效地采集、存储、处理和分析海量数据，已成为决定企业竞争力的核心要素。本书《大数据架构设计与实践：从理论到实战》，旨在为数据工程师、架构师以及资深开发人员提供一套全面、深入且极具实战指导意义的知识体系。本书的核心聚焦于现代数据生态系统的整体架构设计、关键组件的选择与集成，以及性能调优的复杂艺术，完全避开了对特定单点技术（如Hadoop、YARN等）核心机制的深入剖析，而是将视角提升至整个数据平台层面。 全书结构清晰，从宏观的战略规划入手，逐步深入到微观的技术选型与落地实施，确保读者不仅知其“然”，更能明其“所以然”。 第一部分：数据战略与平台规划 本部分奠定构建健壮数据平台的理论基础和战略方向。我们探讨的不是如何配置一个资源管理器，而是如何根据业务需求，制定面向未来的数据架构蓝图。 第一章：现代数据挑战与架构演进 深入分析当前企业级数据面临的五大核心挑战：数据量激增、多样性爆炸、实时性需求迫切、治理合规压力增大以及人才短缺。本章将梳理数据架构从传统数据仓库（DW）向数据湖（Data Lake）、数据湖仓一体（Lakehouse）范式演进的驱动力、技术演进路线图，并重点分析各种架构风格（集中式、分布式、联邦式）的优劣势对比，为后续的技术选型提供决策框架。 第二章：数据治理与合规性基石 数据治理不再是可选项，而是生命线。本章详述数据资产的识别、分类、分级标准，重点剖析数据血缘追踪、元数据管理（Metadata Management）的架构设计，以及如何在架构层面嵌入安全与隐私保护机制（如数据脱敏、访问控制策略的强制执行）。我们将探讨构建企业级数据目录（Data Catalog）所需的关键技术栈及其集成方案，而非局限于特定资源调度系统的安全策略配置。 第三章：基础设施选型与云原生考量 在基础设施层面，本书侧重于IaaS层（基础设施即代码）和PaaS层（平台即服务）的评估体系。详细对比本地数据中心部署、公有云托管服务（如AWS、Azure、GCP上的数据服务）以及混合云环境下的架构差异和迁移策略。重点讨论容器化（如Docker、Kubernetes）在数据平台部署中的作用，如何利用K8s的弹性伸缩能力管理间歇性计算负载，实现资源效率的最大化。 第二部分：核心数据处理范式与技术选型 本部分深入探讨数据处理的四大核心范式——批处理、流处理、交互式查询和图形分析——并对比市场上主流工具的架构优势，指导读者构建混合型处理引擎。 第四章：大规模批处理的架构选择 本章聚焦于批处理引擎的执行模型。对比不同框架在DAG（有向无环图）构建、数据容错机制、Shuffle阶段优化等方面的设计哲学。我们将重点分析数据布局（如列式存储格式、数据分区策略）对批处理性能的决定性影响，探讨如何设计高效的ETL/ELT流水线，优化数据倾斜和长尾任务问题，而不涉及具体某个批处理框架的底层资源分配机制。 第五章：实时流处理的架构模式 实时数据处理是现代架构的必然趋势。本章详细剖析流处理的两种主要模式：微批处理与真流处理。讨论状态管理（State Management）在流处理中的关键性，包括外部存储的持久化、状态的快照与恢复机制。此外，重点讲解如何构建具有高吞吐量和低延迟保障的事件驱动架构（EDA），并评估不同流处理框架在窗口函数处理精度和容错能力上的差异。 第六章：数据仓库与交互式查询的性能瓶颈 随着数据量的增长，传统查询引擎面临巨大挑战。本章专注于MPP（大规模并行处理）架构的查询优化器设计原理，讨论向量化执行、即时编译（JIT）技术如何加速数据分析。内容涵盖索引策略（如Bloom Filter、跳表索引）的有效应用，以及如何通过细粒度的存储层优化（如数据排序、小文件合并）来提升BI工具和Ad-hoc查询的响应速度。 第七章：图计算与特定领域加速 对于社交网络、推荐系统等场景，图分析至关重要。本章介绍图数据库与图计算框架的架构差异，侧重于内存布局、图遍历算法的并行化策略以及分布式图计算的通信开销优化。此外，简要探讨GPU/FPGA等异构计算资源在特定复杂数据分析任务中的集成潜力。 第三部分：数据集成、管道构建与运维保障 数据平台成功的关键在于数据能否可靠、高效地流动起来。本部分关注数据管道的构建、监控以及自动化运维。 第八章：数据管道（Pipeline）的设计与编排 数据管道是联通数据源与消费端的血脉。本章详细论述数据流转的抽取、传输、加载（ETL/ELT）的架构模式选择，并重点介绍工作流编排工具的选型标准。讨论如何设计健壮的依赖管理、失败重试机制和幂等性保障，确保数据一致性和完整性。我们将聚焦于如何构建一套可观测的、支持动态调整的管道管理系统。 第九章：数据质量与监控体系 没有质量的数据毫无价值。本章提出一套端到端的质量验证框架，包括数据质量规则的定义、在数据管道中嵌入验证点的最佳实践，以及数据异常的自动化检测与告警机制。在监控方面，我们将探讨如何构建统一的平台级可观测性（Observability）方案，集成Metrics、Logs和Traces，以实现对整个数据平台的健康度实时把控。 第十章：弹性伸缩与成本优化 在云环境中，成本控制与性能同等重要。本章探讨如何设计架构以实现资源的按需伸缩，包括计算资源的动态预留与释放策略。深入分析冷热数据分离、存储层级的自动迁移技术（Tiering），以及如何通过精细化资源隔离与利用率监控，有效降低总体拥有成本（TCO）。 --- 本书的读者将获得一套跨越多个技术栈的通用、高级的数据架构思维模型，能够独立设计、评估和部署下一代高性能、高可靠性的企业级数据平台。它侧重于为什么要这样设计，而不是如何输入一行配置命令。

前言

第1 章 YARN 的前世今生
1.1 Hadoop 基本情况回顾
1.2 为什么我们需要YARN
1.3 YARN 和Hadoop 1.0 比较分析
1.4 Hadoop 生态系统
1.5 小结

第2 章YARN 基本架构
2.1 YARN 基本架构
2.2 ResourceManager
2.3 NodeManager
2.4 ApplicationMaster
2.5 YARN 中应用程式的执行过程

第3 章程式设计初步
3.1 YARN 安装与设定
3.2 原始程式阅读及编译
3.3 MapReduce 实例
3.4 HBase 程式设计初步

第4 章 YARN 核心元件分析
4.1 通讯元件Protocol Buffer
4.2 Hadoop 1.0 RPC 和YARN RPC
4.3 YARN 状态机分析
4.4 4.4 HDFS Federation

第5 章 YARN 中几种计算模型
5.1 以YARN 为基础的MapReduce 进阶      
5.2 Storm on YARN     
5.3 Spark on YARN

第6 章 YARN 资源排程器
6.1 Hadoop 资源排程器回顾
6.2 YARN 资源排程器
6.3 YARN 排程负载模拟器-SLS
6.4 Google 第三代排程器分析

第7 章 YARN 工作流分析
7.1 Tez on YARN
7.2 显性工作流引擎
 

前言

　　随着电脑、网际网路技术的发展，很多以前只能在单机上执行的程式现在越来越呈现出分佈化、网路化的特点，近几年来，云端运算、大数据更成为炙手可热的社会关注重心。在目前资讯爆炸的时代，每天都在产生大量的资讯资料，而如何高效率地对这些资讯进行处理成为电脑研发人员必须面对的挑战。虽然陆续提出过平行计算、网格计算等方案，但是在面临大规模，高效应用需求时都不是很理想。Hadoop的诞生，极佳地契合了目前全球电脑技术发展的潮流，由于其稳定性、可扩充性、开放原始码性，Hadoop成为国内外公司在云端运算时代的首选支撑平台。

　　作者从事分散式教学与研究十余年，在同国内外顶尖公司的交流中，我们发现Hadoop很适合作为一个分散式课程教学实作与研究平台，因为Hadoop既包含了独立元件的执行，也包含了分佈化的不同元件之间的通讯，还包含了分散式系统的架构设计等，Hadoop事实上成为一个集大成的分散式系统。最为难能可贵的是，Hadoop是完全开放原始码的系统，这使得我们有机会深入其中进行分析、研究。因此，近年来，作者逐步在分散式教学与研究中引用Hadoop系统，获得了明显的效果。在对Hadoop进行分析研究的基础上，我们意识到目前Hadoop 书籍还会有一些不满意的地方，例如：①由于Hadoop 2.0-YARN在2013 年11 月才发佈稳定版，因此，对YARN的公开研究资料还不多，目前可查询到的YARN中文版书籍还比较少，这些书籍虽然也不错，但是更适合一个Hadoop从业人员作为技术手册，对广大普通读者来说，入门门槛过高，而且看过后基本还是不会撰写YARN程式。②虽然网路上也有不少这方面的资料，但是由于网路写作的随意性，资料很零散且存在很多错误，因此让初学者和普通开发人员很难快速入手。

　　基于此，作者着手编着一本针对Hadoop-YARN的书籍。本书在写作过程中注重实作教学，因此配备有很多实际常式，这样读者可以边看书、边安装、边侦错，因此降低学习难度，加快学习进度，同时，本书对YARN中的一些核心内容的剖析也很有价值，如①计程车Storm on YARN即时处理实例；② YARN 状态机资讯捕捉；③ YARN排程模拟器——SLS分析，并与Google第三代排程器Omega进行比较分析。这些资料都既有文字说明，又有实际程式。以我们长期为基础的实作，有些内容是第一次透明，网路上也没有的，所以对读者会有很大的吸引力。本书在写作工程中，也力求和公司的专案结合起来，因此，部分案例直接选自BAT中的专案实例，这使得本书更具有实战性。

　　作为广大的大学和所究所同学，可以参照本书实例进行研究或修改，为他们进行分散式、云端运算平台学习，专业课专案设计或毕业论文提供参考。本书也可作为业界研发人员的专案实作提供参考。

　　本书第1~6章由周维老师主要负责撰写，第7章由薛岗老师主要负责撰写。另外来自阿里巴巴的杨辉先生，袁硕同学，以及在百度的刘笠熙同学、周可人同学都提出了宝贵意见并设计了部分案例。此外，还要特别感谢很多参与程式侦错的所究所学生，这其中包含麦超、刘建坤、刘长春、范航凯、傅央、张浩、向文坤、魏征、孙淋川、罗洁等。没有大家的帮助，这本书也不可能这么快写完，在此对所有支援本书编着的人表示衷心的感谢。

　　由于时间仓促，本书难免存在不妥之处，请读者批评指正。
 

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经有段时间了，一直在断断续续地阅读。首先，封面设计挺吸引人的，金属质感的设计风格，加上“Hadoop：YARN 核心技术”这几个字，立刻就勾起了我对大数据处理技术的好奇心。翻开书页，里面的排版也很清晰，字体大小适中，阅读起来不费力。我之前接触过一些关于Hadoop的基础知识，知道它在大数据领域扮演着重要的角色，而YARN作为Hadoop2.x之后的核心组件，其重要性不言而喻。这本书的标题直接点明了主题，所以我非常期待能在这本书中深入了解YARN的架构、工作原理、资源管理机制等等。特别是我对YARN的调度器如何高效地分配计算资源，以及如何支持多种计算框架（比如Spark、MapReduce等）在同一个集群上运行，感到十分好奇。这本书能否提供清晰易懂的解释，我拭目以待。同时，我对书中关于YARN的性能优化和故障排查部分也抱有很高的期望，毕竟在实际的大数据应用中，这些是至关重要的环节。我希望这本书不仅仅是理论上的介绍，更能结合实际案例，或者提供一些可操作的建议，帮助读者更好地理解和运用YARN技术。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始阅读《Hadoop：YARN 核心技术》，这本书的深度和广度都让我感到惊喜。不同于市面上一些泛泛而谈的Hadoop书籍，它聚焦于YARN这一核心组件，并将其剖析得入木三分。最让我印象深刻的是，书中在讲解YARN的调度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）时，并没有仅仅停留在API层面，而是深入探讨了它们背后的调度逻辑、队列管理机制以及如何根据不同的业务场景进行精细化配置。我之前一直为如何平衡不同用户或部门的资源需求而头疼，相信这本书能为我提供有效的解决方案。此外，书中关于YARN的内存和CPU资源管理模型，以及Container的概念，也解释得非常透彻，这对于理解Hadoop集群的资源分配和隔离至关重要。读这本书的过程，就像在打磨一件精密的工艺品，每一次的深入理解都带来更深的敬畏和满足感。我尤其期待书中关于YARN生态系统集成的内容，比如如何与Hive、Spark、Flink等框架协同工作，这才是真正体现YARN价值的地方。

评分☆☆☆☆☆

说实话，刚拿到《Hadoop：YARN 核心技术》这本书时，我并没有抱太高的期望，因为我之前读过不少关于Hadoop的书，很多都显得过于理论化，与实际应用脱节。但这本书给了我很大的惊喜！作者的写作风格非常务实，他没有回避YARN在实际部署和运维中可能遇到的各种坑，而是坦诚地分享了经验和解决方案。比如，书中关于YARN的日志管理和监控体系的介绍，就非常贴近实际需求，提供了很多实用的命令和配置建议，这对于日常的故障排查和性能监控非常有帮助。我尤其喜欢书中对YARN的HA（高可用）机制的讲解，这部分内容通常比较复杂，但作者通过清晰的步骤和详细的配置说明，让我对如何搭建一个稳定可靠的YARN集群有了更深刻的认识。这本书更像是一位资深工程师的实践总结，读起来既有理论深度，又不失实践指导意义，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop：YARN 核心技术》真是一本让人欲罢不能的读物！它不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入Hadoop心脏的探险之旅。作者的笔触非常细腻，仿佛一位经验丰富的老船长，带着我们在浩瀚的大数据海洋中航行，而YARN就是那艘指引方向的领航舰。我尤其喜欢书中对YARN架构的阐述，它层层剥开，从 ResourceManager 的宏观调度到 NodeManager 的微观执行，再到 ApplicationMaster 的灵活适配，每个组件的职责都交代得一清二楚，而且相互之间的协作关系也描绘得淋漓尽致。让我印象深刻的是，书中并非枯燥地罗列概念，而是通过大量的图示和逻辑流程图，将复杂的 YARN 工作流程可视化，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。每次读完一个章节，都会有一种豁然开朗的感觉，仿佛那些曾经模糊不清的YARN概念瞬间变得清晰起来。我正在尝试将书中介绍的一些YARN配置技巧应用到我的实际项目中，希望能显著提升集群的资源利用率和作业的吞吐量。

评分☆☆☆☆☆

《Hadoop：YARN 核心技术》这本书无疑是大数据技术爱好者和从业者的一本宝藏。我个人对YARN的弹性伸缩能力和多租户支持一直很感兴趣，而这本书在这方面的内容可以说非常详尽。作者通过对YARN的 ResourceManager 和 NodeManager 之间的通信机制的深入剖析，以及对 Container 生命周期管理的细致描述，为我揭示了 YARN 如何实现资源的灵活分配和动态调度。让我眼前一亮的是，书中还讨论了 YARN 在支持新兴计算范式，比如容器化部署（如 Docker）方面的潜力，这对于我思考未来大数据平台的演进方向非常有启发。阅读这本书的过程，不仅仅是学习知识，更是一种思维的拓展和视野的提升。我特别期待书中关于 YARN 性能调优和容量规划的章节，这对于我们在实际生产环境中构建和维护大规模 Hadoop 集群至关重要。这本书的价值，在于它能帮助我们从“知其然”迈向“知其所以然”，真正掌握 YARN 的核心精髓。