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        Hadoop實戰(第2版)

           《Hadoop實戰(第2版)》編輯推薦:第1版廣受好評,第2版基于Hadoop及其相關技術最新版本撰寫,從多角度做了全面的修訂和補充。不僅詳細講解了新一代的Hadoop技術,而且全面介紹了Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等重要技術,是系統學習Hadoop技術的首選之作。
        

        目錄

        
        前言
        第1章Hadoop簡介1
        1.1什么是Hadoop2
        1.1.1Hadoop概述2
        1.1.2Hadoop的歷史2
        1.1.3Hadoop的功能與作用2
        1.1.4Hadoop的優勢3
        1.1.5Hadoop應用現狀和發展趨勢3
        1.2Hadoop項目及其結構3
        1.3Hadoop體系結構6
        1.4Hadoop與分布式開發7
        1.5Hadoop計算模型—MapReduce10
        1.6Hadoop數據管理10
        1.6.1HDFS的數據管理10
        1.6.2HBase的數據管理12
        1.6.3Hive的數據管理13
        1.7Hadoop集群安全策略15
        1.8本章小結17
        第2章Hadoop的安裝與配置19
        2.1在Linux上安裝與配置Hadoop20
        2.1.1安裝JDK1.620
        2.1.2配置SSH免密碼登錄21
        2.1.3安裝并運行Hadoop22
        2.2在MacOSX上安裝與配置Hadoop24
        2.2.1安裝Homebrew24
        2.2.2使用Homebrew安裝Hadoop25
        2.2.3配置SSH和使用Hadoop25
        2.3在Windows上安裝與配置Hadoop25
        2.3.1安裝JDK1.6或更高版本25
        2.3.2安裝Cygwin25
        2.3.3配置環境變量26
        2.3.4安裝sshd服務26
        2.3.5啟動sshd服務26
        2.3.6配置SSH免密碼登錄26
        2.3.7安裝并運行Hadoop26
        2.4安裝和配置Hadoop集群27
        2.4.1網絡拓撲27
        2.4.2定義集群拓撲27
        2.4.3建立和安裝Cluster28
        2.5日志分析及幾個小技巧34
        2.6本章小結35
        第3章MapReduce計算模型36
        3.1為什么要用MapReduce37
        3.2MapReduce計算模型38
        3.2.1MapReduceJob38
        3.2.2Hadoop中的HelloWorld程序38
        3.2.3MapReduce的數據流和控制流46
        3.3MapReduce任務的優化47
        3.4Hadoop流49
        3.4.1Hadoop流的工作原理50
        3.4.2Hadoop流的命令51
        3.4.3兩個例子52
        3.5HadoopPipes54
        3.6本章小結56
        第4章開發MapReduce應用程序57
        4.1系統參數的配置58
        4.2配置開發環境60
        4.3編寫MapReduce程序60
        4.3.1Map處理60
        4.3.2Reduce處理61
        4.4本地測試62
        4.5運行MapReduce程序62
        4.5.1打包64
        4.5.2在本地模式下運行64
        4.5.3在集群上運行64
        4.6網絡用戶界面65
        4.6.1JobTracker頁面65
        4.6.2工作頁面65
        4.6.3返回結果66
        4.6.4任務頁面67
        4.6.5任務細節頁面67
        4.7性能調優68
        4.7.1輸入采用大文件68
        4.7.2壓縮文件68
        4.7.3過濾數據69
        4.7.4修改作業屬性71
        4.8MapReduce工作流72
        4.8.1復雜的Map和Reduce函數72
        4.8.2MapReduceJob中全局共享數據74
        4.8.3鏈接MapReduceJob75
        4.9本章小結77
        第5章MapReduce應用案例79
        5.1單詞計數80
        5.1.1實例描述80
        5.1.2設計思路80
        5.1.3程序代碼81
        5.1.4代碼解讀82
        5.1.5程序執行83
        5.1.6代碼結果83
        5.1.7代碼數據流84
        5.2數據去重85
        5.2.1實例描述85
        5.2.2設計思路86
        5.2.3程序代碼86
        5.3排序87
        5.3.1實例描述87
        5.3.2設計思路88
        5.3.3程序代碼89
        5.4單表關聯91
        5.4.1實例描述91
        5.4.2設計思路92
        5.4.3程序代碼92
        5.5多表關聯95
        5.5.1實例描述95
        5.5.2設計思路96
        5.5.3程序代碼96
        5.6本章小結98
        第6章MapReduce工作機制99
        6.1MapReduce作業的執行流程100
        6.1.1MapReduce任務執行總流程100
        6.1.2提交作業101
        6.1.3初始化作業103
        6.1.4分配任務104
        6.1.5執行任務106
        6.1.6更新任務執行進度和狀態107
        6.1.7完成作業108
        6.2錯誤處理機制108
        6.2.1硬件故障109
        6.2.2任務失敗109
        6.3作業調度機制110
        6.4Shuffle和排序111
        6.4.1Map端111
        6.4.2Reduce端113
        6.4.3shuffle過程的優化114
        6.5任務執行114
        6.5.1推測式執行114
        6.5.2任務JVM重用115
        6.5.3跳過壞記錄115
        6.5.4任務執行環境116
        6.6本章小結117
        第7章HadoopIO操作118
        7.1IO操作中的數據檢查119
        7.2數據的壓縮126
        7.2.1Hadoop對壓縮工具的選擇126
        7.2.2壓縮分割和輸入分割127
        7.2.3在MapReduce程序中使用壓縮127
        7.3數據的IO中序列化操作128
        7.3.1Writable類128
        7.3.2實現自己的Hadoop數據類型137
        7.4針對Mapreduce的文件類139
        7.4.1SequenceFile類139
        7.4.2MapFile類144
        7.4.3ArrayFile、SetFile和BloomMapFile146
        7.5本章小結148
        第8章下一代MapReduce:YARN149
        8.1MapReduceV2設計需求150
        8.2MapReduceV2主要思想和架構151
        8.3MapReduceV2設計細節153
        8.4MapReduceV2優勢156
        8.5本章小結156
        第9章HDFS詳解157
        9.1Hadoop的文件系統158
        9.2HDFS簡介160
        9.3HDFS體系結構161
        9.3.1HDFS的相關概念161
        9.3.2HDFS的體系結構162
        9.4HDFS的基本操作164
        9.4.1HDFS的命令行操作164
        9.4.2HDFS的Web界面165
        9.5HDFS常用JavaAPI詳解166
        9.5.1使用HadoopURL讀取數據166
        9.5.2使用FileSystemAPI讀取數據167
        9.5.3創建目錄169
        9.5.4寫數據169
        9.5.5刪除數據171
        9.5.6文件系統查詢171
        9.6HDFS中的讀寫數據流175
        9.6.1文件的讀取175
        9.6.2文件的寫入176
        9.6.3一致性模型178
        9.7HDFS命令詳解179
        9.7.1通過distcp進行并行復制179
        9.7.2HDFS的平衡180
        9.7.3使用Hadoop歸檔文件180
        9.7.4其他命令183
        9.8WebHDFS186
        9.8.1WebHDFS的配置186
        9.8.2WebHDFS命令186
        9.9本章小結190
        第10章Hadoop的管理191
        10.1HDFS文件結構192
        10.2Hadoop的狀態監視和管理工具196
        10.2.1審計日志196
        10.2.2監控日志196
        10.2.3Metrics197
        10.2.4Java管理擴展199
        10.2.5Ganglia200
        10.2.6Hadoop管理命令202
        10.3Hadoop集群的維護206
        10.3.1安全模式206
        10.3.2Hadoop的備份207
        10.3.3Hadoop的節點管理208
        10.3.4系統升級210
        10.4本章小結212
        第11章Hive詳解213
        11.1Hive簡介214
        11.1.1Hive的數據存儲214
        11.1.2Hive的元數據存儲216
        11.2Hive的基本操作216
        11.2.1在集群上安裝Hive216
        11.2.2配置MySQL存儲Hive元數據218
        11.2.3配置Hive220
        11.3HiveQL詳解221
        11.3.1數據定義(DDL)操作221
        11.3.2數據操作(DML)231
        11.3.3SQL操作233
        11.3.4HiveQL使用實例235
        11.4Hive網絡(WebUI)接口237
        11.4.1Hive網絡接口配置237
        11.4.2Hive網絡接口操作實例238
        11.5Hive的JDBC接口241
        11.5.1Eclipse環境配置241
        11.5.2程序實例241
        11.6Hive的優化244
        11.7本章小結246
        第12章HBase詳解247
        12.1HBase簡介248
        12.2HBase的基本操作249
        12.2.1HBase的安裝249
        12.2.2運行HBase253
        12.2.3HBaseShell255
        12.2.4HBase配置258
        12.3HBase體系結構260
        12.3.1HRegion260
        12.3.2HRegion服務器261
        12.3.3HBaseMaster服務器262
        12.3.4ROOT表和META表262
        12.3.5ZooKeeper263
        12.4HBase數據模型263
        12.4.1數據模型263
        12.4.2概念視圖264
        12.4.3物理視圖264
        12.5HBase與RDBMS265
        12.6HBase與HDFS266
        12.7HBase客戶端266
        12.8JavaAPI267
        12.9HBase編程273
        12.9.1使用Eclipse開發HBase應用程序273
        12.9.2HBase編程275
        12.9.3HBase與MapReduce278
        12.10模式設計280
        12.10.1模式設計應遵循的原則280
        12.10.2學生表281
        12.10.3事件表282
        12.11本章小結283
        第13章Mahout詳解284
        13.1Mahout簡介285
        13.2Mahout的安裝和配置285
        13.3MahoutAPI簡介288
        13.4Mahout中的頻繁模式挖掘290
        13.4.1什么是頻繁模式挖掘290
        13.4.2Mahout中的頻繁模式挖掘290
        13.5Mahout中的聚類和分類292
        13.5.1什么是聚類和分類292
        

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