Hadoop：YARN 核心技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Hadoop
• YARN
• 資源管理
• 集群
• 分布式係統
• 大數據
• 雲計算
• Java
• 架構
• 性能優化

　　■ 涵蓋Hadoop的架構、重要元件、主要計算模型、資源排程
　　■ 理論與實作結閤，透過實際常式降低讀者學習難度
　　■ 具實戰性，部分案例直接選自BAT中的工程實例

　　作者從事分散式教學與研究十餘年，與國內外頂尖公司的交流中， 發現Hadoop很適閤作為一個分散式課程教學實作與研究平颱，因此編著本書，有係統地介紹Hadoop - YARN的基本概念與運行模式。

　　內容涵蓋Hadoop的架構、重要元件、主要計算模型、資源排程等重要問題。

大數據架構設計與實踐：從理論到實戰 （一本專注於現代數據基礎設施構建與優化的技術專著） --- 圖書簡介 在信息爆炸的時代，如何有效地采集、存儲、處理和分析海量數據，已成為決定企業競爭力的核心要素。本書《大數據架構設計與實踐：從理論到實戰》，旨在為數據工程師、架構師以及資深開發人員提供一套全麵、深入且極具實戰指導意義的知識體係。本書的核心聚焦於現代數據生態係統的整體架構設計、關鍵組件的選擇與集成，以及性能調優的復雜藝術，完全避開瞭對特定單點技術（如Hadoop、YARN等）核心機製的深入剖析，而是將視角提升至整個數據平颱層麵。 全書結構清晰，從宏觀的戰略規劃入手，逐步深入到微觀的技術選型與落地實施，確保讀者不僅知其“然”，更能明其“所以然”。 第一部分：數據戰略與平颱規劃 本部分奠定構建健壯數據平颱的理論基礎和戰略方嚮。我們探討的不是如何配置一個資源管理器，而是如何根據業務需求，製定麵嚮未來的數據架構藍圖。 第一章：現代數據挑戰與架構演進 深入分析當前企業級數據麵臨的五大核心挑戰：數據量激增、多樣性爆炸、實時性需求迫切、治理閤規壓力增大以及人纔短缺。本章將梳理數據架構從傳統數據倉庫（DW）嚮數據湖（Data Lake）、數據湖倉一體（Lakehouse）範式演進的驅動力、技術演進路綫圖，並重點分析各種架構風格（集中式、分布式、聯邦式）的優劣勢對比，為後續的技術選型提供決策框架。 第二章：數據治理與閤規性基石 數據治理不再是可選項，而是生命綫。本章詳述數據資産的識彆、分類、分級標準，重點剖析數據血緣追蹤、元數據管理（Metadata Management）的架構設計，以及如何在架構層麵嵌入安全與隱私保護機製（如數據脫敏、訪問控製策略的強製執行）。我們將探討構建企業級數據目錄（Data Catalog）所需的關鍵技術棧及其集成方案，而非局限於特定資源調度係統的安全策略配置。 第三章：基礎設施選型與雲原生考量 在基礎設施層麵，本書側重於IaaS層（基礎設施即代碼）和PaaS層（平颱即服務）的評估體係。詳細對比本地數據中心部署、公有雲托管服務（如AWS、Azure、GCP上的數據服務）以及混閤雲環境下的架構差異和遷移策略。重點討論容器化（如Docker、Kubernetes）在數據平颱部署中的作用，如何利用K8s的彈性伸縮能力管理間歇性計算負載，實現資源效率的最大化。 第二部分：核心數據處理範式與技術選型 本部分深入探討數據處理的四大核心範式——批處理、流處理、交互式查詢和圖形分析——並對比市場上主流工具的架構優勢，指導讀者構建混閤型處理引擎。 第四章：大規模批處理的架構選擇 本章聚焦於批處理引擎的執行模型。對比不同框架在DAG（有嚮無環圖）構建、數據容錯機製、Shuffle階段優化等方麵的設計哲學。我們將重點分析數據布局（如列式存儲格式、數據分區策略）對批處理性能的決定性影響，探討如何設計高效的ETL/ELT流水綫，優化數據傾斜和長尾任務問題，而不涉及具體某個批處理框架的底層資源分配機製。 第五章：實時流處理的架構模式 實時數據處理是現代架構的必然趨勢。本章詳細剖析流處理的兩種主要模式：微批處理與真流處理。討論狀態管理（State Management）在流處理中的關鍵性，包括外部存儲的持久化、狀態的快照與恢復機製。此外，重點講解如何構建具有高吞吐量和低延遲保障的事件驅動架構（EDA），並評估不同流處理框架在窗口函數處理精度和容錯能力上的差異。 第六章：數據倉庫與交互式查詢的性能瓶頸 隨著數據量的增長，傳統查詢引擎麵臨巨大挑戰。本章專注於MPP（大規模並行處理）架構的查詢優化器設計原理，討論嚮量化執行、即時編譯（JIT）技術如何加速數據分析。內容涵蓋索引策略（如Bloom Filter、跳錶索引）的有效應用，以及如何通過細粒度的存儲層優化（如數據排序、小文件閤並）來提升BI工具和Ad-hoc查詢的響應速度。 第七章：圖計算與特定領域加速 對於社交網絡、推薦係統等場景，圖分析至關重要。本章介紹圖數據庫與圖計算框架的架構差異，側重於內存布局、圖遍曆算法的並行化策略以及分布式圖計算的通信開銷優化。此外，簡要探討GPU/FPGA等異構計算資源在特定復雜數據分析任務中的集成潛力。 第三部分：數據集成、管道構建與運維保障 數據平颱成功的關鍵在於數據能否可靠、高效地流動起來。本部分關注數據管道的構建、監控以及自動化運維。 第八章：數據管道（Pipeline）的設計與編排 數據管道是聯通數據源與消費端的血脈。本章詳細論述數據流轉的抽取、傳輸、加載（ETL/ELT）的架構模式選擇，並重點介紹工作流編排工具的選型標準。討論如何設計健壯的依賴管理、失敗重試機製和冪等性保障，確保數據一緻性和完整性。我們將聚焦於如何構建一套可觀測的、支持動態調整的管道管理係統。 第九章：數據質量與監控體係 沒有質量的數據毫無價值。本章提齣一套端到端的質量驗證框架，包括數據質量規則的定義、在數據管道中嵌入驗證點的最佳實踐，以及數據異常的自動化檢測與告警機製。在監控方麵，我們將探討如何構建統一的平颱級可觀測性（Observability）方案，集成Metrics、Logs和Traces，以實現對整個數據平颱的健康度實時把控。 第十章：彈性伸縮與成本優化 在雲環境中，成本控製與性能同等重要。本章探討如何設計架構以實現資源的按需伸縮，包括計算資源的動態預留與釋放策略。深入分析冷熱數據分離、存儲層級的自動遷移技術（Tiering），以及如何通過精細化資源隔離與利用率監控，有效降低總體擁有成本（TCO）。 --- 本書的讀者將獲得一套跨越多個技術棧的通用、高級的數據架構思維模型，能夠獨立設計、評估和部署下一代高性能、高可靠性的企業級數據平颱。它側重於為什麼要這樣設計，而不是如何輸入一行配置命令。

前言

第1 章 YARN 的前世今生
1.1 Hadoop 基本情況迴顧
1.2 為什麼我們需要YARN
1.3 YARN 和Hadoop 1.0 比較分析
1.4 Hadoop 生態係統
1.5 小結

第2 章YARN 基本架構
2.1 YARN 基本架構
2.2 ResourceManager
2.3 NodeManager
2.4 ApplicationMaster
2.5 YARN 中應用程式的執行過程

第3 章程式設計初步
3.1 YARN 安裝與設定
3.2 原始程式閱讀及編譯
3.3 MapReduce 實例
3.4 HBase 程式設計初步

第4 章 YARN 核心元件分析
4.1 通訊元件Protocol Buffer
4.2 Hadoop 1.0 RPC 和YARN RPC
4.3 YARN 狀態機分析
4.4 4.4 HDFS Federation

第5 章 YARN 中幾種計算模型
5.1 以YARN 為基礎的MapReduce 進階      
5.2 Storm on YARN     
5.3 Spark on YARN

第6 章 YARN 資源排程器
6.1 Hadoop 資源排程器迴顧
6.2 YARN 資源排程器
6.3 YARN 排程負載模擬器-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 顯性工作流引擎
 

前言

　　隨著電腦、網際網路技術的發展，很多以前隻能在單機上執行的程式現在越來越呈現齣分佈化、網路化的特點，近幾年來，雲端運算、大數據更成為炙手可熱的社會關注重心。在目前資訊爆炸的時代，每天都在産生大量的資訊資料，而如何高效率地對這些資訊進行處理成為電腦研發人員必須麵對的挑戰。雖然陸續提齣過平行計算、網格計算等方案，但是在麵臨大規模，高效應用需求時都不是很理想。Hadoop的誕生，極佳地契閤瞭目前全球電腦技術發展的潮流，由於其穩定性、可擴充性、開放原始碼性，Hadoop成為國內外公司在雲端運算時代的首選支撐平颱。

　　作者從事分散式教學與研究十餘年，在同國內外頂尖公司的交流中，我們發現Hadoop很適閤作為一個分散式課程教學實作與研究平颱，因為Hadoop既包含瞭獨立元件的執行，也包含瞭分佈化的不同元件之間的通訊，還包含瞭分散式係統的架構設計等，Hadoop事實上成為一個集大成的分散式係統。最為難能可貴的是，Hadoop是完全開放原始碼的係統，這使得我們有機會深入其中進行分析、研究。因此，近年來，作者逐步在分散式教學與研究中引用Hadoop係統，獲得瞭明顯的效果。在對Hadoop進行分析研究的基礎上，我們意識到目前Hadoop 書籍還會有一些不滿意的地方，例如：①由於Hadoop 2.0-YARN在2013 年11 月纔發佈穩定版，因此，對YARN的公開研究資料還不多，目前可查詢到的YARN中文版書籍還比較少，這些書籍雖然也不錯，但是更適閤一個Hadoop從業人員作為技術手冊，對廣大普通讀者來說，入門門檻過高，而且看過後基本還是不會撰寫YARN程式。②雖然網路上也有不少這方麵的資料，但是由於網路寫作的隨意性，資料很零散且存在很多錯誤，因此讓初學者和普通開發人員很難快速入手。

　　基於此，作者著手編著一本針對Hadoop-YARN的書籍。本書在寫作過程中注重實作教學，因此配備有很多實際常式，這樣讀者可以邊看書、邊安裝、邊偵錯，因此降低學習難度，加快學習進度，同時，本書對YARN中的一些核心內容的剖析也很有價值，如①計程車Storm on YARN即時處理實例；② YARN 狀態機資訊捕捉；③ YARN排程模擬器——SLS分析，並與Google第三代排程器Omega進行比較分析。這些資料都既有文字說明，又有實際程式。以我們長期為基礎的實作，有些內容是第一次透明，網路上也沒有的，所以對讀者會有很大的吸引力。本書在寫作工程中，也力求和公司的專案結閤起來，因此，部分案例直接選自BAT中的專案實例，這使得本書更具有實戰性。

　　作為廣大的大學和所究所同學，可以參照本書實例進行研究或修改，為他們進行分散式、雲端運算平颱學習，專業課專案設計或畢業論文提供參考。本書也可作為業界研發人員的專案實作提供參考。

　　本書第1~6章由周維老師主要負責撰寫，第7章由薛崗老師主要負責撰寫。另外來自阿裏巴巴的楊輝先生，袁碩同學，以及在百度的劉笠熙同學、周可人同學都提齣瞭寶貴意見並設計瞭部分案例。此外，還要特彆感謝很多參與程式偵錯的所究所學生，這其中包含麥超、劉建坤、劉長春、範航凱、傅央、張浩、嚮文坤、魏徵、孫淋川、羅潔等。沒有大傢的幫助，這本書也不可能這麼快寫完，在此對所有支援本書編著的人錶示衷心的感謝。

　　由於時間倉促，本書難免存在不妥之處，請讀者批評指正。
 

评分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop：YARN 核心技術》真是一本讓人欲罷不能的讀物！它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次深入Hadoop心髒的探險之旅。作者的筆觸非常細膩，仿佛一位經驗豐富的老船長，帶著我們在浩瀚的大數據海洋中航行，而YARN就是那艘指引方嚮的領航艦。我尤其喜歡書中對YARN架構的闡述，它層層剝開，從 ResourceManager 的宏觀調度到 NodeManager 的微觀執行，再到 ApplicationMaster 的靈活適配，每個組件的職責都交代得一清二楚，而且相互之間的協作關係也描繪得淋灕盡緻。讓我印象深刻的是，書中並非枯燥地羅列概念，而是通過大量的圖示和邏輯流程圖，將復雜的 YARN 工作流程可視化，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。每次讀完一個章節，都會有一種豁然開朗的感覺，仿佛那些曾經模糊不清的YARN概念瞬間變得清晰起來。我正在嘗試將書中介紹的一些YARN配置技巧應用到我的實際項目中，希望能顯著提升集群的資源利用率和作業的吞吐量。

评分☆☆☆☆☆

《Hadoop：YARN 核心技術》這本書無疑是大數據技術愛好者和從業者的一本寶藏。我個人對YARN的彈性伸縮能力和多租戶支持一直很感興趣，而這本書在這方麵的內容可以說非常詳盡。作者通過對YARN的 ResourceManager 和 NodeManager 之間的通信機製的深入剖析，以及對 Container 生命周期管理的細緻描述，為我揭示瞭 YARN 如何實現資源的靈活分配和動態調度。讓我眼前一亮的是，書中還討論瞭 YARN 在支持新興計算範式，比如容器化部署（如 Docker）方麵的潛力，這對於我思考未來大數據平颱的演進方嚮非常有啓發。閱讀這本書的過程，不僅僅是學習知識，更是一種思維的拓展和視野的提升。我特彆期待書中關於 YARN 性能調優和容量規劃的章節，這對於我們在實際生産環境中構建和維護大規模 Hadoop 集群至關重要。這本書的價值，在於它能幫助我們從“知其然”邁嚮“知其所以然”，真正掌握 YARN 的核心精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手已經有段時間瞭，一直在斷斷續續地閱讀。首先，封麵設計挺吸引人的，金屬質感的設計風格，加上“Hadoop：YARN 核心技術”這幾個字，立刻就勾起瞭我對大數據處理技術的好奇心。翻開書頁，裏麵的排版也很清晰，字體大小適中，閱讀起來不費力。我之前接觸過一些關於Hadoop的基礎知識，知道它在大數據領域扮演著重要的角色，而YARN作為Hadoop2.x之後的核心組件，其重要性不言而喻。這本書的標題直接點明瞭主題，所以我非常期待能在這本書中深入瞭解YARN的架構、工作原理、資源管理機製等等。特彆是我對YARN的調度器如何高效地分配計算資源，以及如何支持多種計算框架（比如Spark、MapReduce等）在同一個集群上運行，感到十分好奇。這本書能否提供清晰易懂的解釋，我拭目以待。同時，我對書中關於YARN的性能優化和故障排查部分也抱有很高的期望，畢竟在實際的大數據應用中，這些是至關重要的環節。我希望這本書不僅僅是理論上的介紹，更能結閤實際案例，或者提供一些可操作的建議，幫助讀者更好地理解和運用YARN技術。

评分☆☆☆☆☆

我最近剛開始閱讀《Hadoop：YARN 核心技術》，這本書的深度和廣度都讓我感到驚喜。不同於市麵上一些泛泛而談的Hadoop書籍，它聚焦於YARN這一核心組件，並將其剖析得入木三分。最讓我印象深刻的是，書中在講解YARN的調度器（如FIFO、Capacity Scheduler、Fair Scheduler）時，並沒有僅僅停留在API層麵，而是深入探討瞭它們背後的調度邏輯、隊列管理機製以及如何根據不同的業務場景進行精細化配置。我之前一直為如何平衡不同用戶或部門的資源需求而頭疼，相信這本書能為我提供有效的解決方案。此外，書中關於YARN的內存和CPU資源管理模型，以及Container的概念，也解釋得非常透徹，這對於理解Hadoop集群的資源分配和隔離至關重要。讀這本書的過程，就像在打磨一件精密的工藝品，每一次的深入理解都帶來更深的敬畏和滿足感。我尤其期待書中關於YARN生態係統集成的內容，比如如何與Hive、Spark、Flink等框架協同工作，這纔是真正體現YARN價值的地方。

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到《Hadoop：YARN 核心技術》這本書時，我並沒有抱太高的期望，因為我之前讀過不少關於Hadoop的書，很多都顯得過於理論化，與實際應用脫節。但這本書給瞭我很大的驚喜！作者的寫作風格非常務實，他沒有迴避YARN在實際部署和運維中可能遇到的各種坑，而是坦誠地分享瞭經驗和解決方案。比如，書中關於YARN的日誌管理和監控體係的介紹，就非常貼近實際需求，提供瞭很多實用的命令和配置建議，這對於日常的故障排查和性能監控非常有幫助。我尤其喜歡書中對YARN的HA（高可用）機製的講解，這部分內容通常比較復雜，但作者通過清晰的步驟和詳細的配置說明，讓我對如何搭建一個穩定可靠的YARN集群有瞭更深刻的認識。這本書更像是一位資深工程師的實踐總結，讀起來既有理論深度，又不失實踐指導意義，讓我受益匪淺。