김치

마라탕🔥

불닭

라면

떡볶이

김

오뚜기

선크림☀️

컵누들

감자칩

  • 검색 기록
  • 인기 검색
상품 카테고리
베스트셀러
신상품
할인 구역
기프트 카드
더 보기
로그인/회원가입

한국어

English 简体中文 繁體中文 한국어 日本語
{{sellerTotalView > 1 ? __("sellers", {number: sellerTotalView}) : __("seller", {number: sellerTotalView}) }}, {{numTotalView > 1 ? __("items", {number: numTotalView}) : __("item", {number: numTotalView}) }}
무료배송

장바구니로 이동하여 결제하기 Yamibuy
Yami

Nickname

당신의 이름을 알려주세요

이름 업데이트
계정 주문 찜하기
포인트 0
쿠폰 0
기프트 카드 잔액 $0.00
{{ inviteNavTitle }}
로그아웃

배송 지역 전환

지역에 따라 재고 및 배송 속도가 다를 수 있습니다.

위치 기록

{{email ? __('Got it!') : __('Restock Alert')}}

상품입고 후 바로 알려드리겠습니다.

취소
Yami

Jingdong book

精通Hadoop

장바구니로 이동하여 결제하기 Yamibuy
{{buttonTypePin == 3 ? __("Scan to view more PinGo") : __("Scan to start")}}
서적 컴퓨터 및 인터넷 프로그래밍 언어와 프로그래밍
Jingdong book

精通Hadoop

{{__(":people-members", {'people': item.limit_people_count})}} {{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }} {{ itemCurrency }}{{ item.invalid_price }} {{ itemDiscount }}
후 종료
{{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }}
{{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.valid_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }}
{{ itemDiscount }}
{{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }} {{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.valid_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }} {{ itemCurrency }}{{ item.invalid_price }} {{itemDiscount}}
{{ itemCurrency }}{{ item.valid_price }}
후에 세일 종료
후 초특가세일 시작 후 초특가세일 종료
{{ getSeckillDesc(item.seckill_data) }}
{{ __( "Pay with Gift Card to get sale price: :itemCurrency:price", { 'itemCurrency' : itemCurrency, 'price' : (item.giftcard_price ? priceFormat(item.giftcard_price) : '0.00') } ) }} ({{ itemCurrency }}{{ priceFormat(item.giftcard_price / item.bundle_specification) }}/{{ item.unit }}) 상세정보
상품 유효 기간

판매 중단

이 상품이 언제 재입고될지는 알 수 없습니다.

현재 주소로 배송 불가
품절

제품 설명

제품 세부 정보 전체보기
Editer Recommend

Hadoop是大数据处理的同义词。Hadoop的编程模型简单，“一次编码，任意部署”，且生态圈日益完善，已成为一个可供不同技能水平的程序员共同使用的全方位平台。今天，面临着处理和分析大数据的任务，Hadoop成了理所当然的工具。Hadoop 2.0扩展了羽翼，能覆盖各种类型的应用模式，并解决更大范围的问题。
本书是一本循序渐进的指导手册，重点介绍了Hadoop的高级概念和特性。内容涵盖了Hadoop 2.X版的改进，MapReduce、Pig和Hive等的优化及其高级特性，Hadoop 2.0的专属特性（如YARN和HDFS联合），以及如何使用Hadoop 2.0版本扩展Hadoop的能力。
如果你想拓展自己的Hadoop知识和技能，想应对具有挑战性的数据处理问题，想让Hadoop作业、Pig脚本和Hive查询运行得更快，或者想了解升级Hadoop的好处，那么本书便是你的不二选择。
通过阅读本书，你将能够：
理解从Hadoop 1.0到Hadoop 2.0的变化
定制和优化Hadoop 2.0中的MapReduce作业
探究Hadoop I/O和不同的数据格式
深入学习YARN和Storm，并通过YARN集成Hadoop和Storm
基于***Elastic MapReduce部署Hadoop
探究HDFS替代品，学习HDFS联合
掌握Hadoop安全方面的主要内容
使用Mahout和RHadoop进行Hadoop数据分析
Content Description

这本高阶教程将通过大量示例帮助你精通Hadoop，掌握Hadoop实践和技巧。主要内容包括：Hadoop MapReduce、Pig 和Hive 优化策略，YARN 审读剖析，如何利用Storm，等等。如果你熟悉Hadoop，并想将自己的技能再提高一个层次，本书是你的不二之选。
Author Description

Sandeep Karanth，Scibler公司联合创始人，负责数据智能产品的架构；DataPhi Labs公司联合创始人兼首席架构师，专注于构建和实施软件系统。他拥有14年以上的软件行业从业经验，既设计过企业数据应用，也开发过新一代移动应用。他曾就职于微软总部和微软印度研究院。他的Twitter账号是@karanths，GitHub账号是https://github.com/Karanth。
Catalogue

第1 章 Hadoop 2．X 1
1．1 Hadoop 的起源 1
1．2 Hadoop 的演进 2
1．3 Hadoop 2．X 6
1．3．1 Yet Another Resource Negotiator（YARN） 7
1．3．2 存储层的增强 8
1．3．3 支持增强 11
1．4 Hadoop 的发行版 11
1．4．1 选哪个Hadoop 发行版 12
1．4．2 可用的发行版 14
1．5 小结 16
第2 章 MapReduce 进阶 17
2．1 MapReduce 输入 18
2．1．1 InputFormat 类 18
2．1．2 InputSplit 类 18
2．1．3 RecordReader 类 19
2．1．4 Hadoop 的“小文件”问题 20
2．1．5 输入过滤 24
2．2 Map 任务 27
2．2．1 dfs．blocksize 属性 28
2．2．2 中间输出结果的排序与溢出 28
2．2．3 本地reducer 和Combiner 31
2．2．4 获取中间输出结果——Map 侧 31
2．3 Reduce 任务 32
2．3．1 获取中间输出结果——Reduce 侧 32
2．3．2 中间输出结果的合并与溢出 33
2．4 MapReduce 的输出 34
2．5 MapReduce 作业的计数器 34
2．6 数据连接的处理 36
2．6．1 Reduce 侧的连接 36
2．6．2 Map 侧的连接 42
2．7 小结 45
第3 章 Pig 进阶 47
3．1 Pig 对比SQL 48
3．2 不同的执行模式 48
3．3 Pig 的复合数据类型 49
3．4 编译Pig 脚本 50
3．4．1 逻辑计划 50
3．4．2 物理计划 51
3．4．3 MapReduce 计划 52
3．5 开发和调试助手 52
3．5．1 DESCRIBE 命令 52
3．5．2 EXPLAIN 命令 53
3．5．3 ILLUSTRATE 命令 53
3．6 Pig 操作符的高级特性 54
3．6．1 FOREACH 操作符进阶 54
3．6．2 Pig 的特殊连接 58
3．7 用户定义函数 61
3．7．1 运算函数 61
3．7．2 加载函数 66
3．7．3 存储函数 68
3．8 Pig 的性能优化 69
3．8．1 优化规则 69
3．8．2 Pig 脚本性能的测量 71
3．8．3 Pig 的Combiner 72
3．8．4 Bag 数据类型的内存 72
3．8．5 Pig 的reducer 数量 72
3．8．6 Pig 的multiquery 模式 73
3．9 最佳实践 73
3．9．1 明确地使用类型 74
3．9．2 更早更频繁地使用投影 74
3．9．3 更早更频繁地使用过滤 74
3．9．4 使用LIMIT 操作符 74
3．9．5 使用DISTINCT 操作符 74
3．9．6 减少操作 74
3．9．7 使用Algebraic UDF 75
3．9．8 使用Accumulator UDF 75
3．9．9 剔除数据中的空记录 75
3．9．10 使用特殊连接 75
3．9．11 压缩中间结果 75
3．9．12 合并小文件 76
3．10 小结 76
第4 章 Hive 进阶 77
4．1 Hive 架构 77
4．1．1 Hive 元存储 78
4．1．2 Hive 编译器 78
4．1．3 Hive 执行引擎 78
4．1．4 Hive 的支持组件 79
4．2 数据类型 79
4．3 文件格式 80
4．3．1 压缩文件 80
4．3．2 ORC 文件 81
4．3．3 Parquet 文件 81
4．4 数据模型 82
4．4．1 动态分区 84
4．4．2 Hive 表索引 85
4．5 Hive 查询优化器 87
4．6 DML 进阶 88
4．6．1 GROUP BY 操作 88
4．6．2 ORDER BY 与SORT BY 88
4．6．3 JOIN 类型 88
4．6．4 高级聚合 89
4．6．5 其他高级语句 90
4．7 UDF、UDAF 和UDTF 90
4．8 小结 93
第5 章 序列化和Hadoop I/O 95
5．1 Hadoop 数据序列化 95
5．1．1 Writable 与WritableComparable 96
5．1．2 Hadoop 与Java 序列化的区别 98
5．2 Avro 序列化 100
5．2．1 Avro 与MapReduce 102
5．2．2 Avro 与Pig 105
5．2．3 Avro 与Hive 106
5．2．4 比较Avro 与Protocol Buffers/Thrift 107
5．3 文件格式 108
5．3．1 Sequence 文件格式 108
5．3．2 MapFile 格式 111
5．3．3 其他数据结构 113
5．4 压缩 113
5．4．1 分片与压缩 114
5．4．2 压缩范围 115
5．5 小结 115
第6 章 YARN——其他应用模式进入Hadoop 的引路人 116
6．1 YARN 的架构 117
6．1．1 资源管理器 117
6．1．2 Application Master 118
6．1．3 节点管理器 119
6．1．4 YARN 客户端 120
6．2 开发YARN 的应用程序 120
6．2．1 实现YARN 客户端 120
6．2．2 实现AM 实例 125
6．3 YARN 的监控 129
6．4 YARN 中的作业调度 134
6．4．1 容量调度器 134
6．4．2 公平调度器 137
6．5 YARN 命令行 139
6．5．1 用户命令 140
6．5．2 管理员命令 140
6．6 小结 141
第7 章 基于YARN 的Storm——Hadoop中的低延时处理 142
7．1 批处理对比流式处理 142
7．2 Apache Storm 144
7．2．1 Apache Storm 的集群架构 144
7．2．2 Apache Storm 的计算和数据模型 145
7．2．3 Apache Storm 用例 146
7．2．4 Apache Storm 的开发 147
7．2．5 Apache Storm 0．9．1 153
7．3 基于YARN 的Storm 154
7．3．1 在YARN 上安装Apache Storm 154
7．3．2 安装过程 154
7．4 小结 161
第8 章 云上的Hadoop 162
8．1 云计算的特点 162
8．2 云上的Hadoop 163
8．3 亚马逊Elastic MapReduce 164
8．4 小结 175
第9 章 HDFS 替代品 176
9．1 HDFS 的优缺点 176
9．2 亚马逊AWS S3 177
9．3 在Hadoop 中实现文件系统 179
9．4 在Hadoop 中实现S3 原生文件系统 179
9．5 小结 189
第10 章 HDFS 联合 190
10．1 旧版HDFS 架构的限制 190
10．2 HDFS 联合的架构 192
10．2．1 HDFS 联合的好处 193
10．2．2 部署联合NameNode 193
10．3 HDFS 高可用性 195
10．3．1 从NameNode、检查节点和备份节点 195
10．3．2 高可用性——共享edits 196
10．3．3 HDFS 实用工具 197
10．3．4 三层与四层网络拓扑 197
10．4 HDFS 块放置策略 198
10．5 小结 200
第11 章 Hadoop 安全 201
11．1 安全的核心 201
11．2 Hadoop 中的认证 202
11．2．1 Kerberos 认证 202
11．2．2 Kerberos 的架构和工作流 203
11．2．3 Kerberos 认证和Hadoop 204
11．2．4 HTTP 接口的认证 204
11．3 Hadoop 中的授权 205
11．3．1 HDFS 的授权 205
11．3．2 限制HDFS 的使用量 208
11．3．3 Hadoop 中的服务级授权 209
11．4 Hadoop 中的数据保密性 211
11．5 Hadoop 中的日志审计 216
11．6 小结 217
第12 章 使用Hadoop 进行数据分析 218
12．1 数据分析工作流 218
12．2 机器学习 220
12．3 Apache Mahout 222
12．4 使用Hadoop 和Mahout 进行文档分析 223
12．4．1 词频 223
12．4．2 文频 224
12．4．3 词频－逆向文频 224
12．4．4 Pig 中的Tf-idf 225
12．4．5 余弦相似度距离度量 228
12．4．6 使用k-means 的聚类 228
12．4．7 使用Apache Mahout 进行k-means 聚类 229
12．5 RHadoop 233
12．6 小结 233
附录 微软Windows 中的Hadoop 235

Introduction

我们处在一个由数据主导决策的时代。存储成本在降低，网络速度在提升，周围的一切都在变得可以数字化，因此我们会毫不犹疑地下载、存储或与周围的其他人分享各类数据。大约20年前，相机还是一个使用胶片来捕捉图片的设备，每张照片所捕捉的都要是一个近乎完美的镜头，且底片的存储也要小心翼翼，以防损坏。要冲洗这些照片则需要更高的成本。从你按动快门到看到拍摄的图片几乎需要一天的时间。这意味着捕捉下来的信息要少得多，因为上述因素阻碍了人们记录生活的各个瞬间，只有那些被认为重要的时刻才被记录下来。
然而，随着相机的数字化，这种情况得到了改变。我们几乎随时随地都会毫不犹疑地拍照；我们从来不担心存储的问题，因为TB级别（240）的外部磁盘可以提供可靠的备份；我们也很少到哪儿都带着相机，因为可以使用移动设备拍摄照片；我们还有如Instagram这样的应用给照片添加特效并分享这些美图；我们收集关于图片的意见和信息，还会基于这些内容做出决策；我们几乎不放过任何时刻，无论它们重要与否，都会将其存入纪念册中。大数据的时代来临啦！
在商业上，大数据时代也带来了类似的变化。每项商业活动的方方面面都被记录了下来：为提高服务质量，记录下用户在电子商务页面上的所有操作；为进行交叉销售或追加销售，记录下用户买下的所有商品。商家连客户的DNA恨不得都想掌握，因此只要是能得到的客户数据，他们都会想办法得到，并一个一个掐指研究。商家也不会受到数据格式的困扰，无论是语音、图像、自然语言文本，还是结构化数据，他们都会欣然接受。利用这些数据点，他们可以驱使用户做出购买决定，并且为用户提供个性化的体验。数据越多，越能为用户提供更好、更深入的个性化体验。
从某些方面来讲，我们已经准备好接受大数据的挑战了。然而，分析这些数据的工具呢？它们能处理如此庞大、快速、多样化的新数据吗？理论上说，所有数据都可以放到一台机器上，但这样一台机器的成本要多少？它能满足不断变化的负载需求吗？我们知道超级计算机可以做到这一点，但是全世界的超级计算机也就那么几台，而且都不具有伸缩性。替代方案就是构建一组机器、一个集群或者串联的计算单元来完成一项任务。一组使用高速网络互相连接的机器可以提供更好的伸缩性和灵活性，但那还不够。这些集群还要可编程。大量的机器，就像一群人，需要更多的协调和同步。机器的数量越多，集群中出现故障的可能性就越大。如何使用一种简单的方法处理同步和容错，从而减轻程序员的负担呢？答案是使用类似于Hadoop的系统。
Hadoop可以认为是大数据处理的同义词。简单的编程模型，“一次编码，任意部署”，和日益增长的生态圈，使得Hadoop成为一个可供不同技能水平的程序员共同使用的平台。今天，它是数据科学领域首屈一指的求职技能。要去处理和分析大数据，Hadoop成为了理所当然的工具。Hadoop 2.0扩张了它的羽翼，使其能覆盖各种类型的应用模式，并解决更大范围的问题。它很快成为所有数据处理需求的一个通用平台，并将在不久的将来成为各个领域中每个工程师的必备技能。
本书涵盖了对MapReduce、Pig和Hive的优化及其高级特性，同时也展示了如何使用Hadoop 2.0版本扩展Hadoop的能力。
Hadoop 2.0版本的发布使其成为一个通用群机计算平台。本书阐明了为实现这一点而在平台层面所做出的改变，也介绍了对MapReduce作业以及像Pig、Hive这种高级抽象功能进行优化的行业准则，并对一些高级作业模式以及它们的应用进行了讨论。这些论述将帮助Hadoop用户优化已有的应用作业，并将它们迁移到Hadoop 2.0版本。随后，本书深入探讨了Hadoop 2.0的专属特性，如YARN（Yet Another Resource Negotiator）、HDFS联合，并辅以实例。本书后半部分还探讨了使用其他文件系统替换HDFS的问题。只要理解了上述这些问题，Hadoop用户就可以将Hadoop应用扩展到其他的应用模式和存储格式，使集群的资源得到更高效的利用。
这是一本聚焦于Hadoop高级概念和特性的参考书，每一个基本概念都使用代码段或者示意图来解释，而这些概念在章节中出现的顺序则是由数据处理流程的先后决定的。

명세서

상표 Jingdong book
브랜드 영역 China

면책성명

제품 가격, 포장, 사양 등의 정보는 예고 없이 변경될 수 있습니다. 적시에 제품 정보를 업데이트 할 수 있도록 최선을 다하지만, 받은 실제 제품을 참고하시기 바랍니다. 제품을 사용하기 전에 반드시 제품에 동봉된 라벨, 경고 및 설명을 읽어 주십시오.

상세정보 보기
찜한 목록에 추가
{{ $isZh ? coupon.coupon_name_sub : coupon.coupon_ename_sub | formatCurrency }}
상세정보
{{__("Buy Directly")}} {{ itemCurrency }}{{ item.directly_price }}
수량
{{ quantity }}
{{ instockMsg }}
{{ limitText }}
{{buttonTypePin == 3 ? __("Scan to view more PinGo") : __("Scan to start")}}
JD@CHINA 판매
배송지
{{ __("Ship to United States only") }}
69이상 주문 시 무료 배송
정품 보증
상세정보 보기
지역

{{ regionInfo.title }}

장바구니에 추가됨

쇼핑 계속하기

당신을 위한 추천

{{ item.brand_name }}

{{ item.item_name }}

{{ item.currency }}{{ item.market_price }}

{{ item.currency }}{{ item.unit_price }}

{{ item.currency }}{{ item.unit_price }}

쿠폰

{{ coupon.coupon_name_new | formatCurrency }}
받기 받았음 마감
{{ getCouponDescStr(coupon) }}
{{ coupon.use_time_desc }}
곧 만료됩니다: {{ formatTime(coupon.use_end_time) }}

친구들과 공유하세요

취소

Yami 기프트카드 전용특가

기프트카드로 결제하면 전용특가를 받을 수 있습니다

규칙 설명

기프트카드 전용특가는 일부 상품에 대한 특혜가격입니다.

기프트카드 전용특가 상품 구매 시 E-기프트 카드 잔액으로 결제하고 기프트카드 잔액이 주문 내 상품의 총액을 지불하기에 충분하하 기프트카드 전용특가가 자동으로 활성화됩니다.

기프트 카드 잔액으로 결제하지 않거나 기프트카드 잔액이 전항의 요건을 충족하지 못할 경우 기프트카드 전용특가를 활성화할 수 없으며 상품은 정상 가격으로 구매할 수 있습니다.

기프트카드 전용특가 상품 구매 시 잔액이 부족할 경우 장바구니 또는 결제 페이지에서 "충전" 버튼을 클릭하여 기프트카드를 구매 및 충전할 수 있습니다.

기프트카드 전용특가가 있는 상품은 "전용특가"라는 특별한 가격표시가 표시됩니다.

질문이 있으시면 언제든지 고객 서비스에 문의하십시오.

Yami는 기프트카드 전용특가 관련 최종 해석권을 보유합니다.

Yami 판매

서비스 보장

Yami $49 이상 무료 배송
Yami 걱정 없는 반품/교환
Yami 미국에서 발송

배송 정보

  • 미국

    표준 배송 $5.99(알래스카, 하와이 제외), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

    지역 배송 $5.99(캘리포니아, 뉴욕, 뉴저지, 매사추세츠, 펜실베이니아, 위 주의 일부 지역), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

    2일 이내 배송(알래스카 및 하와이 포함) $19.99부터 시작

반품 및 교환 정책

Yami는 고객님께 최상의 A/S를 제공하고, 모든 분들이 Yami에서 안심하고 쇼핑할 수 있도록 노력하고 있습니다. Yami의 자영 상품은 반품 및 교환 조건을 충족하는 경우, 상품 수령 후 30일 이내에 반품 및 교환할 수 있습니다(식품은 품질 문제로 인해 7일 이내에 반품 및 교환이 가능합니다. 모든 고객이 안전하고 고품질의 제품을 받을 수 있도록 뷰티 제품은 개봉 또는 사용 후에는 품질 문제를 제외하고 환불 또는 반품을 제공하지 않습니다. 기타 특별 카테고리의 제품은 고객 서비스에 문의하시기 바랍니다).
이해와 지원에 감사드립니다.

상세정보 보기

Yami 판매

Yami E-기프트카드 사용 약관

구매 시 자동 충전을 선택한 경우, 주문 완료 후 기프트카드가 자동으로 계정에 충전됩니다.

구매 시 이메일 발송을 선택한 경우, 주문 완료 후 시스템이 자동으로 카드 번호와 비밀번호를 입력한 이메일로 발송합니다.

이메일을 보낼 때, 모든 사용자는 이메일에 있는 카드 번호와 비밀번호를 사용하여 기프트카드를 충전할 수 있으니, 이메일 정보를 잘 보관하세요.

이메일을 받는 데 문제가 있으면, 고객 서비스에 연락하여 처리해 주세요.

이메일을 보낼 때, 기프트카드가 교환되지 않았다면 이메일을 재발송할 수 있습니다. 이미 다른 사용자에 의해 교환된 경우에는 보상할 수 없습니다.

Yamibuy의 E-기프트카드는 자영 또는 제3자 상품 구매에 사용할 수 있습니다.

Yamibuy의 E-기프트카드는 유효 기간 제한이 없으며, 장기간 유효합니다.

Yami 전자 상품권의 금액은 여러 번에 나눠서 사용할 수 있습니다；

Yami 전자 상품권 업무 규칙의 최종 해석 권한은 Yami 웹사이트에 있습니다.

반품 및 교환 정책

이미 사용된 E-기프트카드는 환불이 불가능합니다.

판매자: JD@CHINA

서비스 보장

Yami $49 이상 무료 배송
Yami 최고의 A/S
Yami 미국 본토에서 발송

배송 정보

  • 미국

    표준 배송 $5.99(알래스카, 하와이 제외), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

    지역 배송 $5.99(캘리포니아, 뉴욕, 뉴저지, 매사추세츠, 펜실베이니아, 위 주의 일부 지역), 최종 가격 $49 이상 시 무료 배송

    2일 이내 배송(알래스카 및 하와이 포함) $19.99부터 시작

반품 및 교환 정책

제품을 받으신 후 30일 이내에 제품을 반품하실 수 있습니다. 반품된 품목은 구매에 대한 원본 송장을 포함하여 원래 포장된 새 품목이어야 합니다. 고객이 자신의 비용으로 제품을 반품합니다.

JD@CHINA 판매

서비스 보장

Yami 점포간 $:amount 이상 구매 시 무료 배송
Yami 30일 반품/교환 보장

Yami-중국 집하창고

Yami는 중국 내 주요 우수매장에서 제품을 선별하여 모아 Yami 중국통합센터로 배송하며 택배를 합친 후 전국 각지의 주소로 배송해 드립니다. 점포간 무료 배송 조건은 최저 $69입니다. 여러 판매자가 제공하는 다양한 상품 중에서 원하는 상품을 선택하고 점포간 무료배송으로 저렴한 배송비를 쉽게 누릴 수 있습니다.

반품 정책

30일 이내 반품 및 교환 보증을 제공합니다. 제품은 새로 사용하지 않은 원래 포장에 구매 증명서가 첨부되어 있어야 합니다. 상품 품질 문제, 잘못된 배송, 배송 누락 등 판매자의 실수로 인한 경우 환불 처리됩니다. 기타 사유로 인한 반품 및 교환은 배송비는 고객이 자체로 부담하셔야 합니다. 모든 제품은 장거리 배송을 하기 때문에 간혹 간단한 외부 포장이 눌려 마모되는 등이 있지만 내부 품질 문제가 없는 경우 반품 및 교환할 수 없습니다.

배송 정보

Yami 중국집하배송 Consolidated Shipping 배송비 $9.99 ($69 이상 주문시 무료배송)

중국 판매자는 주문 후 영업일 기준 2일 후에 상품을 발송합니다. 모든 택배는 Yami 중국통합센터(특별한 상황 및 중국 내 개별 법정 공휴일 제외)에 도착하여 택배를 합친 후 UPS를 통해 미국으로 배송됩니다. UPS는 중국에서 발송 후 미국까지 평균 10영업일 정도 소요되며 직배송 주문 번호에 따라 수시로 추적 및 조회할 수 있습니다 전염병의 영향으로 현재 물류가 5일 정도 지연될 수 있습니다. 택배는 고객 서명이 필요합니다. 서명하지 않은 경우 고객은 택배가 분실될 위험을 부담하게 됩니다.

JD@CHINA 판매

서비스 보장

69이상 주문 시 무료 배송
정품 보증

배송 정보

Yami Consolidated Shipping배송비$9.99($69 이상 주문 시 무료 배송)


Seller will ship the orders within 1-2 business days. The logistics time limit is expected to be 7-15 working days. In case of customs clearance, the delivery time will be extended by 3-7 days. The final receipt date is subject to the information of the postal company.

포인트 규칙

모든 품목은 Yamibuy 의 프로모션이나 포인트 이벤트에서 제외됩니다.

반품 및 교환 정책

제품을 받으신 후 30일 이내에 제품을 반품하실 수 있습니다. 반품된 품목은 구매에 대한 원본 송장을 포함하여 원래 포장된 새 품목이어야 합니다. 고객이 자신의 비용으로 제품을 반품합니다.

Yami

Yami 앱 다운로드

맨 위로 돌아가기

당신을 위한 추천

브랜드 스토리

Jingdong book

为您推荐

Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折
Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折
Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折
Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折
Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折
Yami
欣葉
2种选择
欣叶 御大福 芋头麻薯 180g
144

周销量 600+

$1.66 $1.99 83折

리뷰{{'('+ commentList.posts_count + ')'}}

당신의 체험을 공유하고 더 많은 사용자가 선택할 수 있도록 도와줍니다.

리뷰 작성
{{ totalRating }} 리뷰 작성

  • {{i}}별

    {{i}} 별

    {{ parseInt(commentRatingList[i]) }}%

Yami Yami
{{ comment.user_name }}

{{ showTranslate(comment) }}접기

{{ strLimit(comment,800) }}전체 보기

Show Original

{{ comment.content }}

Yami
모두 보기

{{ formatTime(comment.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

{{ comment.likes_count }} {{ comment.likes_count }} {{ comment.reply_count }} {{comment.in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}
Yami Yami
{{ comment.user_name }}

{{ showTranslate(comment) }}접기

{{ strLimit(comment,800) }}전체 보기

Show Original

{{ comment.content }}

Yami
모두 보기

{{ formatTime(comment.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

{{ comment.likes_count }} {{ comment.likes_count }} {{ comment.reply_count }} {{comment.in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}

조건에 맞는 리뷰가 없습니다

더 많은 리뷰 보기

리뷰 상세

Yami Yami

{{commentDetails.user_name}}

{{ showTranslate(commentDetails) }}접기

{{ strLimit(commentDetails,800) }}전체 보기

Show Original

{{ commentDetails.content }}

Yami
모두 보기

{{ formatTime(commentDetails.in_dtm) }} 구매 완료 {{groupData}}

{{ commentDetails.likes_count }} {{ commentDetails.likes_count }} {{ commentDetails.reply_count }} {{commentDetails.in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}

내용을 입력하세요

답변{{'(' + replyList.length + ')'}}

Yami Yami

{{ reply.reply_user_name }}답변{{ reply.parent_user_name }}

{{ showTranslate(reply) }}접기

{{ strLimit(reply,800) }}전체 보기

Show Original

{{ reply.reply_content }}

{{ formatTime(reply.reply_in_dtm) }}

{{ reply.reply_likes_count }} {{ reply.reply_likes_count }} {{ reply.reply_reply_count }} {{reply.reply_in_user==uid ? __('Delete') : __('Report')}}

내용을 입력하세요

취소

지금까지의 모든 리뷰입니다!

리뷰 작성하기
상품 평점

댓글을 입력하세요.

  • 좋은 닉네임이 당신의 리뷰를 더 인기 있게 만들 것입니다!
  • 여기에서 닉네임을 변경하면 개인정보의 닉네임도 같이 변경됩니다.
리뷰를 남겨주셔서 감사합니다
당신의 좋은 리뷰는 우리 커뮤니티가 아시아 최고의 상품을 찾는 데 도움이 됩니다.

신고하기

취소

이 리뷰를 삭제하시겠습니까?

취소

최근 본 상품

브랜드 스토리

Jingdong book