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        Hadoop權威指南(第2版)(修訂?升級版)

           《Hadoop權威指南(第2版)(修訂?升級版)》編輯推薦:Google帝國的基石是什么?MapReduce算法!開源項目Hadoop作為它的一個具體實現,可以輕松用于構建和維護一個可靠性高、伸縮性強的分布式系統。作者Tom White作為Hadoop的項目負責人,通過自己對Hadoop和Hadoop社區的理解,化繁為簡,用淺顯易懂的語言介紹了Hadoop能做什么,怎么做才能充分發揮Hadoop的優勢,Hadoop能夠和哪些開源工具結合使用。《Hadoop權威指南(第2版)》是一本主題豐富、講解透徹的權威參考書,可幫助程序員了解分析海量數據集的細枝末節,幫助管理員掌握搭建和運行Hadoop集群的具體過程。經過修訂和更新的第2版概述了Hadoop的最新動態,例如Hive、sqoop和Avro等。書中還提供了案例分析來幫助讀者了解如何用Hadoop來解決具體的問題。如果想充分利用數據,從中挖掘出有價值的見解或者觀點,毫無疑問,《Hadoop權威指南(第2版)(修訂?升級版)》將是您不可或缺的重要參考。“誰說大象不能跳舞?Hadoop-輕松應對海量數據存儲與分析所帶來的挑戰!”使用Hadoop分布式文件系統(HDFS)來存儲大型數據集,然后用MapReduce對這些數據II執行分布式計算。Hadoop的數據和I/O構建塊(用于壓縮、數據完整性、序列化和持久處理)。探究MapReduce應用開發中常見的陷阱和高級特性。設計,構建和管理Hadoop專用集群或在云上運行Hadoop。使用Pig這種高級的查詢語言來進行大規模數據處理。使用Hive(Hadoop的數據倉庫系統)來分析數據集。使用HBase(Hadoop的數據庫)來處理結構化數據和半結構化數據。深入介紹Zookeeper,一個用于構建分布式系統的協作類型工具箱。Cloudera是一家行業領先的Hadoop軟件和服務供應商。Cloudera's Distribution forHadoop (CDH)是一個基于Apache Hadoop的綜合性數據管理平臺,Cloudera Enterprise則包括一些工具、平臺和支持,供生產環境中使用Hadoop時使用。
        

        目錄

        
        第1章 初識Hadoop
        數據!數據!
        數據存儲與分析
        與其他系統相比
        關系型數據庫管理系統
        網格計算
        志愿計算
        Hadoop 發展簡史
        Apache Hadoop和Hadoop生態圈

        第2章 關于MapReduce 一個氣象數據集 數據的格式 使用Unix工具進行數據分析 使用Hadoop分析數據 map階段和reduce階段 橫向擴展 合并函數 運行一個分布式的MapReduce作業 Hadoop的Streaming Ruby版本 Python版本 Hadoop Pipes 編譯運行

        第3章 Hadoop分布式文件系統 HDFS的設計 HDFS的概念 數據塊 namenode和datanode 命令行接口 基本文件系統操作 Hadoop文件系統 接口 Java接口 從Hadoop URL中讀取數據 通過FileSystem API讀取數據 寫入數據 目錄 查詢文件系統 刪除數據 數據流 文件讀取剖析 文件寫入剖析 一致模型 通過 distcp并行拷貝 保持 HDFS 集群的均衡 Hadoop的歸檔文件 使用Hadoop歸檔文件 不足

        第4章 Hadoop I/O 數據完整性 HDFS的數據完整性 LocalFileSystem ChecksumFileSystem 壓縮 codec 壓縮和輸入切分 在MapReduce中使用壓縮 序列化 Writable接口 Writable類 實現定制的Writable類型 序列化框架 Avro 依據文件的數據結構 寫入SequenceFile MapFile

        第5章 MapReduce應用開發 配置API 合并多個源文件 可變的擴展 配置開發環境 配置管理 輔助類GenericOptionsParser,Tool和ToolRunner 編寫單元測試 mapper reducer 本地運行測試數據 在本地作業運行器上運行作業 測試驅動程序 在集群上運行 打包 啟動作業 MapReduce的Web界面 獲取結果 作業調試 使用遠程調試器 作業調優 分析任務 MapReduce的工作流 將問題分解成MapReduce作業 運行獨立的作業

        第6章 MapReduce的工作機制 剖析MapReduce作業運行機制 作業的提交 作業的初始化 任務的分配 任務的執行 進度和狀態的更新 作業的完成 失敗 任務失敗 tasktracker失敗 jobtracker失敗 作業的調度 Fair Scheduler Capacity Scheduler shuffle和排序 map端 reduce端 配置的調優 任務的執行 推測式執行 重用JVM 跳過壞記錄 任務執行環境

        第7章 MapReduce的類型與格式 MapReduce的類型 默認的MapReduce作業 輸入格式 輸入分片與記錄 文本輸入 二進制輸入 多種輸入 數據庫輸入(和輸出) 輸出格式 文本輸出 二進制輸出 多個輸出 延遲輸出 數據庫輸出

        第8章 MapReduce的特性 計數器 內置計數器 用戶定義的Java計數器 用戶定義的Streaming計數器 排序 準備 部分排序 總排序 二次排序 聯接 map端聯接 reduce端聯接 邊數據分布 利用JobConf來配置作業 分布式緩存 MapReduce庫類

        第9章 構建Hadoop集群 集群規范 網絡拓撲 集群的構建和安裝 安裝Java 創建Hadoop用戶 安裝Hadoop 測試安裝 SSH配置 Hadoop配置 配置管理 環境設置 Hadoop守護進程的關鍵屬性 Hadoop守護進程的地址和端口 Hadoop的其他屬性 創建用戶帳號 安全性 Kerberos和Hadoop 委托令牌 其他安全性改進 利用基準測試程序測試Hadoop集群 Hadoop基準測試程序 用戶的作業 云上的Hadoop Amazon EC2上的Hadoop

        第10章 管理Hadoop HDFS 永久性數據結構 安全模式 日志審計 工具 監控 日志 度量 Java管理擴展(JMX) 維護 日常管理過程 委任節點和解除節點 升級

        第11章 Pig簡介 安裝與運行Pig 執行類型 運行Pig程序 Grunt Pig Latin編輯器 示例 生成示例 與數據庫比較 PigLatin 結構 語句 表達式 類型 模式 函數 用戶自定義函數 過濾UDF 計算UDF 加載UDF 數據處理操作 加載和存儲數據 過濾數據 分組與連接數據 對數據進行排序 組合和分割數據 Pig實戰 并行處理 參數代換

        第12章 Hive 第13章 HBase 第14章 ZooKeeper 第15章 開源工具 第16章 實例分析

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