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    hadoop實戰第2版目錄

    前言

    第1章 Hadoop簡介/1

    1.1 什么是Hadoop/2

    1.1.1 Hadoop概述/2

    1.1.2 Hadoop的歷史/2

    1.1.3 Hadoop的功能與作用/2

    1.1.4 Hadoop的優勢/3

    1.1.5 Hadoop應用現狀和發展趨勢/3

    1.2 Hadoop項目及其結構/3

    1.3 Hadoop體系結構/6

    1.4 Hadoop與分布式開發/7

    1.5 Hadoop計算模型—MapReduce/10

    1.6 Hadoop數據管理/10

    1.6.1 HDFS的數據管理/10

    1.6.2 HBase的數據管理/12

    1.6.3 Hive的數據管理/13

    1.7 Hadoop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Hadoop/20

    2.1.1 安裝JDK 1.6/20

    2.1.2 配置SSH免密碼登錄/21

    2.1.3 安裝并運行Hadoop/22

    2.2 在Mac OSX上安裝與配置Hadoop/24

    2.2.1 安裝Homebrew/24

    2.2.2 使用Homebrew安裝Hadoop/25

    2.2.3 配置SSH和使用Hadoop/25

    2.3 在Windows上安裝與配置Hadoop/25

    2.3.1 安裝JDK 1.6或更高版本/25

    2.3.2 安裝Cygwin/25

    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Hadoop/26

    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Cluster /28

    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MapReduce/37

    3.2 MapReduce計算模型/38

    3.2.1 MapReduce Job/38

    3.2.2 Hadoop中的Hello World程序/38

    3.2.3 MapReduce的數據流和控制流/46

    3.3 MapReduce任務的優化/47

    3.4 Hadoop流/49

    3.4.1 Hadoop流的工作原理/50

    3.4.2 Hadoop流的命令/51

    3.4.3 兩個例子/52

    3.5 Hadoop Pipes/54

    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

    4.3.1 Map處理/60

    4.3.2 Reduce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

    4.6.1 JobTracker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

    4.8 MapReduce工作流/72

    4.8.1 復雜的Map和Reduce函數/72

    4.8.2 MapReduce Job中全局共享數據/74

    4.8.3 鏈接MapReduce Job/75

    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

    6.1 MapReduce作業的執行流程/100

    6.1.1 MapReduce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

    6.4 Shuffle和排序/111

    6.4.1 Map端/111

    6.4.2 Reduce端/113

    6.4.3 shuffle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 Hadoop I/O操作/118

    7.1 I/O操作中的數據檢查/119

    7.2 數據的壓縮 /126

    7.2.1 Hadoop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I/O中序列化操作/128

    7.3.1 Writable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

    7.4.1 SequenceFile類/139

    7.4.2 MapFile類/144

    7.4.3 ArrayFile、SetFile和BloomMapFile/146

    7.5 本章小結/148

    第8章 下一代MapReduce:YARN/149

    8.1 MapReduce V2設計需求/150

    8.2 MapReduce V2主要思想和架構/151

    8.3 MapReduce V2設計細節/153

    8.4 MapReduce V2優勢/156

    8.5 本章小結/156

    第9章 HDFS詳解/157

    9.1 Hadoop的文件系統/158

    9.2 HDFS簡介/160

    9.3 HDFS體系結構/161

    9.3.1 HDFS的相關概念/161

    9.3.2 HDFS的體系結構/162

    9.4 HDFS的基本操作/164

    9.4.1 HDFS的命令行操作/164

    9.4.2 HDFS的Web界面/165

    9.5 HDFS常用Java API詳解/166

    9.5.1 使用Hadoop URL讀取數據/166

    9.5.2 使用FileSystem API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

    9.6 HDFS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

    9.7 HDFS命令詳解/179

    9.7.1 通過distcp進行并行復制/179

    9.7.2 HDFS的平衡/180

    9.7.3 使用Hadoop歸檔文件/180

    9.7.4 其他命令/183

    9.8 WebHDFS/186

    9.8.1 WebHDFS的配置/186

    9.8.2 WebHDFS命令/186

    9.9 本章小結/190

    第10章 Hadoop的管理/191

    10.1 HDFS文件結構/192

    10.2 Hadoop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

    10.2.3 Metrics/197

    10.2.4 Java管理擴展 /199

    10.2.5 Ganglia/200

    10.2.6 Hadoop管理命令/202

    10.3 Hadoop集群的維護/206

    10.3.1 安全模式/206

    10.3.2 Hadoop的備份/207

    10.3.3 Hadoop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

    11.1 Hive簡介/214

    11.1.1 Hive的數據存儲/214

    11.1.2 Hive的元數據存儲/216

    11.2 Hive的基本操作/216

    11.2.1 在集群上安裝Hive/216

    11.2.2 配置MySQL存儲Hive元數據/218

    11.2.3 配置Hive/220

    11.3 Hive QL詳解/221

    11.3.1 數據定義(DDL)操作/221

    11.3.2 數據操作(DML)/231

    11.3.3 SQL操作/233

    11.3.4 Hive QL使用實例/235

    11.4 Hive網絡(Web UI)接口/237

    11.4.1 Hive網絡接口配置/237

    11.4.2 Hive網絡接口操作實例/238

    11.5 Hive的JDBC接口//241

    11.5.1 eclipse環境配置/241

    11.5.2 程序實例/241

    11.6 Hive的優化/244

    11.7 本章小結/246

    第12章 HBase詳解/247

    12.1 HBase簡介/248

    12.2 HBase的基本操作/249

    12.2.1 HBase的安裝/249

    12.2.2 運行HBase /253

    12.2.3 HBase Shell/255

    12.2.4 HBase配置/258

    12.3 HBase體系結構/260

    12.3.1 HRegion/260

    12.3.2 HRegion服務器/261

    12.3.3 HBase Master服務器/262

    12.3.4 ROOT表和META表/262

    12.3.5 ZooKeeper/263

    12.4 HBase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

    12.5 HBase與RDBMS/265

    12.6 HBase與HDFS/266

    12.7 HBase客戶端/266

    12.8 Java API /267

    12.9 HBase編程 /273

    12.9.1 使用Eclipse開發HBase應用程序/273

    12.9.2 HBase編程/275

    12.9.3 HBase與MapReduce/278

    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

    13.1 Mahout簡介/285

    13.2 Mahout的安裝和配置/285

    13.3 Mahout API簡介/288

    13.4 Mahout中的頻繁模式挖掘/290

    13.4.1 什么是頻繁模式挖掘/290

    13.4.2 Mahout中的頻繁模式挖掘/290

    13.5 Mahout中的聚類和分類/292

    13.5.1 什么是聚類和分類/292

    13.5.2 Mahout中的數據表示/293

    13.5.3 將文本轉化成向量/294

    13.5.4 Mahout中的聚類、分類算法/295

    13.5.5 算法應用實例/299

    13.6 Mahout應用:建立一個推薦引擎/304

    13.6.1 推薦引擎簡介/304

    13.6.2 使用Taste構建一個簡單的推薦引擎/305

    13.6.3 簡單分布式系統下基于產品的推薦系統簡介/307

    13.7 本章小結/309

    第14章 Pig詳解/310

    14.1 Pig簡介/311

    14.2 Pig的安裝和配置 /311

    14.2.1 Pig的安裝條件/311

    14.2.2 Pig的下載、安裝和配置/312

    14.2.3 Pig運行模式/313

    14.3 Pig Latin語言/315

    14.3.1 Pig Latin語言簡介/315

    14.3.2 Pig Latin的使用/316

    14.3.3 Pig Latin的數據類型/318

    14.3.4 Pig Latin關鍵字/319

    14.4 用戶定義函數 /323

    14.4.1 編寫用戶定義函數/324

    14.4.2 使用用戶定義函數/325

    14.5 Zebra簡介 /326

    14.5.1 Zebra的安裝/326

    14.5.2 Zebra的使用簡介/327

    14.6 Pig實例 /328

    14.6.1 Local模式/328

    14.6.2 MapReduce模式/330

    14.7 Pig進階/331

    14.7.1 數據實例/331

    14.7.2 Pig數據分析/332

    14.8 本章小結/336

    第15章 ZooKeeper詳解/337

    15.1 ZooKeeper簡介/338

    15.1.1 ZooKeeper的設計目標/338

    15.1.2 數據模型和層次命名空間/339

    15.1.3 ZooKeeper中的節點和臨時節點/339

    15.1.4 ZooKeeper的應用/340

    15.2 ZooKeeper的安裝和配置/340

    15.2.1 安裝ZooKeeper /340

    15.2.2 配置ZooKeeper/346

    15.2.3 運行ZooKeeper/348

    15.3 ZooKeeper的簡單操作/350

    15.3.1 使用ZooKeeper命令的簡單操作步驟/350

    15.3.2 ZooKeeper API的簡單使用/352

    15.4 ZooKeeper的特性/355

    15.4.1 ZooKeeper的數據模型/355

    15.4.2 ZooKeeper會話及狀態/356

    15.4.3 ZooKeeper watches/357

    15.4.4 ZooKeeper ACL/358

    15.4.5 ZooKeeper的一致性保證/359

    15.5 使用ZooKeeper進行Leader選舉/359

    15.6 ZooKeeper鎖服務/360

    15.6.1 ZooKeeper中的鎖機制/360

    15.6.2 ZooKeeper提供的一個寫鎖的實現/361

    15.7 使用ZooKeeper創建應用程序 /363

    15.7.1 使用Eclipse開發ZooKeeper應用程序/363

    15.7.2 應用程序實例/365

    15.8 BooKeeper/369

    15.9 本章小結/371

    第16章 Avro詳解/372

    16.1 Avro介紹/373

    16.1.1 模式聲明/374

    16.1.2 數據序列化/378

    16.1.3 數據排列順序/380

    16.1.4 對象容器文件 /381

    16.1.5 協議聲明/382

    16.1.6 協議傳輸格式/383

    16.1.7 模式解析/386

    16.2 Avro的C/C++實現/387

    16.3 Avro的Java實現/398

    16.4 GenAvro(Avro IDL)語言/402

    16.5 Avro SASL概述/406

    16.6 本章小結/407

    第17章 Chukwa詳解/409

    17.1 Chukwa簡介/410

    17.2 Chukwa架構/411

    17.2.1 客戶端及其數據模型/412

    17.2.2 收集器/413

    17.2.3 歸檔器和分離解析器/414

    17.2.4 HICC/415

    17.3 Chukwa的可靠性/415

    17.4 Chukwa集群搭建/416

    17.4.1 基本配置要求/416

    17.4.2 Chukwa的安裝/416

    17.4.3 Chukwa的運行/419

    17.5 Chukwa數據流的處理/424

    17.6 Chukwa與其他監控系統比較/425

    17.7 本章小結/426

    本章參考資料/426

    第18章 Hadoop的常用插件與開發/428

    18.1 Hadoop Studio的介紹和使用/429

    18.1.1 Hadoop Studio的介紹/429

    18.1.2 Hadoop Studio的安裝配置/430

    18.1.3 Hadoop Studio的使用舉例/430

    18.2 Hadoop Eclipse的介紹和使用/436

    18.2.1 Hadoop Eclipse的介紹/436

    18.2.2 Hadoop Eclipse的安裝配置/437

    18.2.3 Hadoop Eclipse的使用舉例/438

    18.3 Hadoop Streaming的介紹和使用/440

    18.3.1 Hadoop Streaming的介紹/440

    18.3.2 Hadoop Streaming的使用舉例/444

    18.3.3 使用Hadoop Streaming常見的問題/446

    18.4 Hadoop Libhdfs的介紹和使用/448

    18.4.1 Hadoop Libhdfs的介紹/448

    18.4.2 Hadoop Libhdfs的安裝配置/448

    18.4.3 Hadoop Libhdfs API簡介/448

    18.4.4 Hadoop Libhdfs的使用舉例/449

    18.5 本章小結/450

    第19章 企業應用實例/452

    19.1 Hadoop在Yahoo!的應用/453

    19.2 Hadoop在eBay的應用/455

    19.3 Hadoop在百度的應用/457

    19.4 即刻搜索中的Hadoop/460

    19.4.1 即刻搜索簡介/460

    19.4.2 即刻Hadoop應用架構/460

    19.4.3 即刻Hadoop應用分析/463

    19.5 Facebook中的Hadoop和HBase/463

    19.5.1 Facebook中的任務特點/464

    19.5.2 MySQL VS Hadoop+HBase/466

    19.5.3 Hadoop和HBase的實現/467

    19.6 本章小結/472

    本章參考資料/472

    附錄A 云計算在線檢測平臺/474

    附錄B Hadoop安裝、運行與使用說明/484

    附錄C 使用DistributedCache的MapReduce程序/491

    附錄D 使用ChainMapper和ChainReducer的MapReduce程序/495


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