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《Hadoop权威指南(第2版)》PDF 下载


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时间:2013-08-16 15:43来源:https://download.csdn.net/ 作者:转载  侵权举报
《Hadoop权威指南(第2版)》PDF 下载
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《Hadoop权威指南(第2版)》PDF 下载

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版权归出版社和原作者所有,链接已删除,请购买正版

图书简介:
本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章,3个附录,涉及的主题包括:Haddoop简介;MapReduce简介;Hadoop分布式文件系统;Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发;MapReduce的工作机制;MapReduce的类型和格式;MapReduce的特性;如何构建Hadoop集群,如何管理Hadoop;Pig简介;Hbase简介;Hive简介;ZooKeeper简介;开源工具Sqoop,最后还提供了丰富的案例分析。
  本书是Hadoop权威参考,程序员可从中探索如何分析海量数据集,管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。

相关截图:


图书目录:

第1章  初识Hadoop
 数据!数据!
 数据存储与分析
 与其他系统相比
 关系型数据库管理系统
 网格计算
 志愿计算
 1.3.4  Hadoop 发展简史
 Apache Hadoop和Hadoop生态圈
第2章  关于MapReduce
 一个气象数据集
 数据的格式
 使用Unix工具进行数据分析
 使用Hadoop分析数据
 map阶段和reduce阶段
 横向扩展
 合并函数
 运行一个分布式的MapReduce作业
 Hadoop的Streaming
 Ruby版本
 Python版本
 Hadoop Pipes
 编译运行
第3章  Hadoop分布式文件系统
 HDFS的设计
 HDFS的概念
 数据块
 namenode和datanode
 命令行接口
 基本文件系统操作
 Hadoop文件系统
 接口
 Java接口
 从Hadoop URL中读取数据
 通过FileSystem API读取数据
 写入数据
 目录
 查询文件系统
 删除数据
 数据流
 文件读取剖析
 文件写入剖析
 一致模型
 通过 distcp并行拷贝
 保持 HDFS 集群的均衡
 Hadoop的归档文件
 使用Hadoop归档文件
 不足
第4章  Hadoop I/O
 数据完整性
 HDFS的数据完整性
 LocalFileSystem
 ChecksumFileSystem
 压缩
 codec
 压缩和输入切分
 在MapReduce中使用压缩
 序列化
 Writable接口
 Writable类
 实现定制的Writable类型
 序列化框架
 Avro
 依据文件的数据结构
 写入SequenceFile
 MapFile
第5章  MapReduce应用开发
 配置API
 合并多个源文件
 可变的扩展
 配置开发环境
 配置管理
 辅助类GenericOptionsParser,Tool和ToolRunner
 编写单元测试
 mapper
 reducer
 本地运行测试数据
 在本地作业运行器上运行作业
 测试驱动程序
 在集群上运行
 打包
 启动作业
 MapReduce的Web界面
 获取结果
 作业调试
 使用远程调试器
 作业调优
 分析任务
 MapReduce的工作流
 将问题分解成MapReduce作业
 运行独立的作业
第6章  MapReduce的工作机制
 剖析MapReduce作业运行机制
 作业的提交
 作业的初始化
 任务的分配
 任务的执行
 进度和状态的更新
 作业的完成
 失败
 任务失败
 tasktracker失败
 jobtracker失败
 作业的调度
 Fair Scheduler
 Capacity Scheduler
 shuffle和排序
 map端
 reduce端
 配置的调优
 任务的执行
 推测式执行
 重用JVM
 跳过坏记录
 任务执行环境
第7章  MapReduce的类型与格式
 MapReduce的类型
 默认的MapReduce作业
 输入格式
 输入分片与记录
 文本输入
 二进制输入
 多种输入
 数据库输入(和输出)
 输出格式
 文本输出
 二进制输出
 多个输出
 延迟输出
 数据库输出
第8章  MapReduce的特性
 计数器
 内置计数器
 用户定义的Java计数器
 用户定义的Streaming计数器
 排序
 准备
 部分排序
 总排序
 二次排序
 联接
 map端联接
 reduce端联接
 边数据分布
 利用JobConf来配置作业
 分布式缓存
 MapReduce库类
第9章  构建Hadoop集群
 集群规范
 网络拓扑
 集群的构建和安装
 安装Java
 创建Hadoop用户
 安装Hadoop
 测试安装
 SSH配置
 Hadoop配置
 配置管理
 环境设置
 Hadoop守护进程的关键属性
 Hadoop守护进程的地址和端口
 Hadoop的其他属性
 创建用户帐号
 安全性
 Kerberos和Hadoop
 委托令牌
 其他安全性改进
 利用基准测试程序测试Hadoop集群
 Hadoop基准测试程序
 用户的作业
 云上的Hadoop
 Amazon EC2上的Hadoop
第10章  管理Hadoop
 HDFS
 永久性数据结构
 安全模式
 日志审计
 工具
 监控
 日志
 度量
 Java管理扩展(JMX)
 维护
 日常管理过程
 委任节点和解除节点
 升级
第11章  Pig简介
 安装与运行Pig
 执行类型
 运行Pig程序
 Grunt
 Pig Latin编辑器
 示例
 生成示例
 与数据库比较
 PigLatin
 结构
 语句
 表达式
 1.4.4  类型
 模式
 函数
 用户自定义函数
 过滤UDF
 计算UDF
 加载UDF
 数据处理操作
 加载和存储数据
 过滤数据
 分组与连接数据
 对数据进行排序
 组合和分割数据
 Pig实战
 并行处理
 参数代换
第12章  Hive
 1.1  安装Hive
 1.1.1  Hive外壳环境
 1.2  示例
 1.3  运行Hive
 1.3.1  配置Hive
 1.3.2  Hive服务
 1.3.3  Metastore
 1.4   和传统数据库进行比较
 1.4.1  读时模式(Schema on Read)vs.写时模式(Schema  onWrite)
 1.4.2  更新、事务和索引
 1.5  HiveQL
 1.5.1  数据类型
 1.5.2  操作和函数
 1.6  表
 1.6.1  托管表(Managed  Tables)和外部表(External Tables)
 1.6.2  分区(Partitions)和桶(Buckets)
 1.6.3  存储格式
 1.6.4  导入数据
 1.6.5  表的修改
 1.6.6  表的丢弃
 1.7  查询数据
 1.7.1  排序(Sorting)和聚集(Aggregating)
 1.7.2  MapReduce脚本
 1.7.3  连接
 1.7.4  子查询
 1.7.5  视图(view)
 1.8  用户定义函数(User-Defined Functions)
 1.8.1  编写UDF
 1.8.2  编写UDAF
第13章  HBase
 2.1  HBasics
 2.1.1  背景
 2.2  概念
 2.2.1  数据模型的“旋风之旅”
 2.2.2  实现
 2.3  安装
 2.3.1  测试驱动
 2.4  客户机
 2.4.1  Java
 2.4.2  Avro,REST,以及Thrift
 2.5  示例
 2.5.1  模式
 2.5.2  加载数据
 2.5.3  Web查询
 2.6  HBase和RDBMS的比较
 2.6.1  成功的服务
 2.6.2  HBase
 2.6.3  实例:HBase在Streamy.com的使用
 2.7  Praxis
 2.7.1  版本
 2.7.2  HDFS
 2.7.3  用户接口(UI)
 2.7.4  度量(metrics)
 2.7.5  模式设计
 2.7.6  计数器
 2.7.7  批量加载(bulkloading)
第14章  ZooKeeper
 安装和运行ZooKeeper
 示例
 ZooKeeper中的组成员关系
 创建组
 加入组
 列出组成员
 ZooKeeper服务
 数据模型
 操作
 实现
 一致性
 会话
 状态
 使用ZooKeeper来构建应用
 配置服务
 具有可恢复性的ZooKeeper应用
 锁服务
 生产环境中的ZooKeeper
 可恢复性和性能
 配置
第15章  开源工具Sqoop
 获取Sqoop
 一个导入的例子
 生成代码
 其他序列化系统
 深入了解数据库导入
 导入控制
 导入和一致性
 直接模式导入
 使用导入的数据
 导入的数据与Hive
 导入大对象
 执行导出
 深入了解导出
 导出与事务
 导出和SequenceFile
第16章  实例分析
 Hadoop 在Last.fm的应用
 Last.fm:社会音乐史上的革命
 Hadoop a Last.fm
 用Hadoop产生图表
 Track Statistics程序
 总结
 Hadoop和Hive在Facebook的应用
 概要介绍
 Hadoop a Facebook
 假想的使用情况案例
 Hive
 问题与未来工作计划
 Nutch 搜索引擎
 背景介绍
 数据结构
 Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例
 总结
 Rackspace的日志处理
 简史
 选择Hadoop
 收集和存储
 日志的MapReduce模型
 关于Cascading
 字段、元组和管道
 操作
 Tap类,Scheme对象和Flow对象
 Cascading实战
 灵活性
 Hadoop和Cascading在ShareThis的应用
 总结
 在Apache Hadoop上的TB字节数量级排序
 使用Pig和Wukong来探索10亿数量级边的 网络图
 测量社区
 每个人都在和我说话:Twitter回复关系图
 degree(度)
 对称链接
 社区提取
附录A  安装Apache Hadoop
 先决条件
 安装
 配置
 本机模式
 伪分布模式
 全分布模式
附录B  Cloudera’s Distribution  for Hadoop
附录C  准备NCDC天气数据

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