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詳情介紹
本書是您縱情享用數(shù)據(jù)之美的得力助手。作為處理海量數(shù)據(jù)集的理想工具,Apache Hadoop架構(gòu)是MapReduce算法的一種開源應(yīng)用,是Google(谷歌)開創(chuàng)其帝國(guó)的重要基石。本書內(nèi)容豐富,展示了如何使用Hadoop構(gòu)建可靠、可伸縮的分布式系統(tǒng),程序員可從中探索如何分析海量數(shù)據(jù)集,管理員可以了解如何建立與運(yùn)行Hadoop集群。
本書完全通過(guò)案例學(xué)習(xí)來(lái)展示如何用Hadoop解決特殊問(wèn)題,它將幫助您:
使用Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)來(lái)存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)集,通過(guò)MapReduce對(duì)這些數(shù)據(jù)集運(yùn)行分布式計(jì)算
熟悉Hadoop的數(shù)據(jù)和I/O構(gòu)件,用于壓縮、數(shù)據(jù)集成、序列化和持久處理
洞悉編寫MapReduce實(shí)際應(yīng)用程序時(shí)常見陷阱和高級(jí)特性
設(shè)計(jì)、構(gòu)建和管理專用的Hadoop集群或在云上運(yùn)行Hadoop
使用Pig這種高級(jí)的查詢語(yǔ)言來(lái)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)
利用HBase這個(gè)Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
學(xué)習(xí)Zookeeper,這是一個(gè)用于構(gòu)建分布式系統(tǒng)的協(xié)作原語(yǔ)工具箱
如果您擁有海量數(shù)據(jù),無(wú)論是GB級(jí)還是PB級(jí),Hadoop都是完美的選擇。本書是這方面最全面的參考。
媒體評(píng)論
祝賀您有此良機(jī)向大師學(xué)習(xí)Hadoop,在享用技術(shù)本身的同時(shí),體驗(yàn)大師的睿智和清晰的文風(fēng)。——Hadoop創(chuàng)始人Doug Cutting ...
目錄
目 錄
第1章 初識(shí)Hadoop 1
1.1 數(shù)據(jù)!數(shù)據(jù) 1
1.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析 3
1.3 相較于其他系統(tǒng) 4
……
第2章 MapReduce簡(jiǎn)介 15
2.1 一個(gè)氣象數(shù)據(jù)集 15
2.2 使用Unix Tools來(lái)分析數(shù)據(jù) 17
2.3 使用Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 19
2.3.1 map和reduce 19
2.3.2 Java MapReduce 20
……
第3章 Hadoop分布式文件系統(tǒng) 44
3.1 HDFS的設(shè)計(jì) 44
3.2 HDFS的概念 45
3.2.1 塊 45
3.2.2 名稱節(jié)點(diǎn)與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn) 47
3.3 命令行接口 48
……
第4章 Hadoop的I/O 80
4.1 數(shù)據(jù)完整性 80
4.1.1 HDFS的數(shù)據(jù)完整性 81
4.1.2 本地文件系統(tǒng) 82
4.1.3 ChecksumFileSystem 82
4.2 壓縮 83
……
第5章 MapReduce應(yīng)用開發(fā) 125
5.1 API的配置 126
5.1.1 合并資源 127
5.1.2 各種擴(kuò)展形式 128
5.2 配置開發(fā)環(huán)境 128
……
第6章 MapReduce的工作原理 166
6.1 運(yùn)行MapReduce作業(yè) 166
6.1.1 提交作業(yè) 166
6.1.2 作業(yè)的初始化 168
6.1.3 任務(wù)的分配 168
6.1.4 任務(wù)的執(zhí)行 169
……
第7章 MapReduce的類型與格式 188
7.1 MapReduce類型 188
7.2 輸入格式 198
7.2.1 輸入分片與記錄 198
7.2.2 文本輸入 210
……
第8章 MapReduce 特性 227
8.1 計(jì)數(shù)器 227
8.1.1 內(nèi)置計(jì)數(shù)器 227
8.1.2 用戶自定義Java計(jì)數(shù)器 230
8.1.3 用戶自定義流計(jì)數(shù)器 235
8.2 排序 235
……
第9章 Hadoop集群的安裝 264
9.1 集群說(shuō)明 264
9.2 集群的建立和安裝 268
9.2.1 安裝Java 268
……
第10章 Hadoop的管理 293
10.1 HDFS 293
10.1.1 持久化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 293
10.1.2 安全模式 298
10.1.3 審計(jì)日志 300
……
第11章 Pig簡(jiǎn)介 321
11.1 安裝和運(yùn)行Pig 322
11.1.1 執(zhí)行類型 322
11.1.2 運(yùn)行Pig程序 324
11.1.3 Grunt 324
11.1.4 Pig Latin編輯器 325
11.2 實(shí)例 325
……
第12章 Hbase簡(jiǎn)介 366
12.1 HBase基礎(chǔ) 366
12.2 概念 367
12.2.1 數(shù)據(jù)模型速覽 367
12.2.2 實(shí)現(xiàn) 368
……
第13章 ZooKeeper簡(jiǎn)介 394
13.1 ZooKeeper的安裝和運(yùn)行 395
13.2 范例 396
13.2.1 ZooKeeper中的組成員制 397
13.2.2 創(chuàng)建組 397
……
第14章 案例研究 431
14.1 Hadoop在Last.fm的應(yīng)用 431
14.1.1 Last.fm:社會(huì)音樂(lè)革命 431
14.1.2 使用Hadoop生成排行榜 432
14.1.3 單曲統(tǒng)計(jì)程序 433
14.1.4 小結(jié) 440
……
附錄A Apache Hadoop的安裝 491
附錄B Cloudera的Hadoop分發(fā)包 497
附錄C 預(yù)備NCDC氣象資料 502
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