具体描述
刘刚、侯宾等编著的《Hadoop开源云计算平台》首先介绍了云计算的基本概念以及谷歌云计算的关键技术，然后全面系统地介绍了实现云计算关键技术层的理想开源工具Hadoop及其应用。《Hadoop开源云计算平台》阐述了Hadoop中每个部分的实现机制与用法，包括HDFS、Hadoop FS shell、Map/Reduce、Hadoop流与管道机制、Hadoop I/O、Hadoop命令简介、部署Hadoop，并介绍了Zookeeper、HBase、Pig、Hive、CloudBase、Mahout。除此之外本书还介绍了基于Hadoop的开发与应用。
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读后感
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用户评价
这本书的封面设计简直是一场视觉盛宴，那种深邃的蓝色调，夹杂着流动的、仿佛二进制代码般的金色线条，立刻抓住我的眼球。我最初拿起它，是冲着封面上那个“开源”和“云计算”的字样去的，心里盘算着，这大概是一本能帮我捋清当前技术热点脉络的指南。然而，翻开第一页，我发现作者的笔触远比我想象的要扎实得多。他没有急于抛出那些花哨的概念，而是耐心地从分布式系统的基石讲起，像一位经验丰富的工匠，细致地打磨每一个基础模块。尤其是关于数据一致性的那几章，作者用了大量的篇幅，配上了清晰的流程图，将Paxos和Raft算法的精髓剖析得淋漓尽致，即便是初次接触这类理论的我，也能窥见其背后的逻辑之美。更让我惊喜的是，书中穿插了许多作者在实际项目中遇到的“坑”和“妙招”，这些实战经验的分享，远比教科书上的理论干巴巴的描述要生动和实用得多，让人感觉这不是在啃一本冷冰冰的技术手册，而是在听一位资深前辈的倾心教诲。那份对技术细节的执着和对工程实践的尊重，透过文字便能真切地感受到，这绝对是一部值得反复研读的案头宝典。
评分这本书的行文风格，简直就像一位逻辑严谨的建筑师在讲解他的蓝图。它不是那种追求速度、只给结论的快餐读物，而是步步为营，层层递进，逻辑链条之完整，让人叹服。我尤其欣赏作者对于“为什么”的深入探讨。很多同类书籍只是告诉你“怎么做”，比如配置某个组件、运行某个命令，但这本书却花费大量笔墨解释了“为什么要这样设计”，其背后的取舍和权衡。例如，在介绍存储层的优化时，作者没有止步于介绍各种缓存策略，而是深入分析了磁盘I/O模型与内存访问模式的差异，以及这些差异如何影响最终的吞吐量和延迟。这种由表及里的剖析，极大地提升了读者的思维深度，让我不再满足于仅仅成为一个“操作员”，而是开始思考如何成为一个能进行系统级优化的“架构师”。阅读过程中，我常常需要停下来，拿起笔在草稿纸上画出作者描述的组件交互图，只有真正将那些抽象的调用关系具象化后，才能体会到作者构建这个复杂体系时的精妙布局。
评分说实话，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战感恰恰是其价值所在。它对读者的基础知识储备有一定要求，如果你期望它能从“计算机科学导论”开始讲起，那可能会感到吃力。然而，一旦你跨过了前期的门槛，接下来的内容就像是打开了一扇通往高阶世界的大门。作者对性能调优的论述，简直是一部血泪史的浓缩精华。他没有回避那些在实际部署中可能遇到的幽灵般的性能瓶颈，比如网络栈的拥塞控制、JVM垃圾回收机制对计算资源的争抢，甚至是操作系统调度器对线程优先级的微妙影响。书中详细拆解了数个案例，展示了如何利用系统级的监控工具，从底层抓取数据，逐步定位到上层应用代码的效率低下之处。那种抽丝剥茧、层层递进的排障过程，阅读起来酣畅淋漓，让人深感自己也在同步进行一场高强度的技术侦探工作。读完这些章节，我感觉自己对整个技术栈的理解，不再是碎片化的知识点集合，而是一个紧密咬合、互相制约的有机整体。
评分这本书的独特之处，在于它成功地构建了一种“社区精神”的氛围。虽然它是一本静态的书籍，但作者在字里行间流露出对开源社区文化的高度认同和深深的敬意。他不仅仅是在介绍技术本身，更是在传递一种协作、分享和持续迭代的价值观。在论述某个工具的演进历史时，作者会提及关键的贡献者，以及社区在不同阶段是如何投票决定技术路线的，这种对“人”和“过程”的关注，极大地丰富了技术内容的内涵。它让我明白了，一个强大的技术平台，其成功绝不仅仅是算法或代码的胜利，更是背后无数工程师集体智慧和不懈努力的结晶。这种对“人本”的关注，使得阅读过程不再枯燥，仿佛每一次翻页，都能感受到背后那个庞大、活跃的开发者群体的呼吸与脉动。这本书，与其说是一本技术指南，不如说是一部关于如何构建和维护一个全球性、可持续发展技术生态的史诗。
评分这本书的排版和插图设计，透露出一种严谨的学术气息，但又不失现代感。彩色印刷的图表清晰度极高，尤其是那些涉及到数据流向和模块依赖关系的拓扑图，标注得详尽无遗，即便是复杂的嵌套结构，也能一眼看穿。让我印象深刻的是，作者在引用外部资料时，态度非常谦逊而严谨，几乎每一项核心技术或理论都有明确的溯源，这在很多流行的技术书籍中是比较少见的。这使得整本书的论述建立在一个非常坚实可靠的知识基础上，充满了可信度。此外，作者在章节末尾设置的“思考与延伸”部分，设计得极为巧妙。它们不是简单的课后习题，而是激发读者去探索更深层次、更前沿方向的引子，比如“思考如果将XX算法应用于实时流处理场景，你会如何修改其容错机制？”这类问题，真正做到了“授人以渔”。这不仅是一本“读完”的书，更是一本“用完”后还需要时常翻阅，作为思考和研究的参考框架的书籍。
评分作为说明手册可以翻一翻，书中大片摘抄hadoop，pig，hbase官网的说明文档，没有什么自己的内容。。且书中许多明显的错误没有做任何校正，如91页，“Windows系统被建议作为生产平台”～
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