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Hadoop实战(第2版).pdf
2　　Hadoop实战1.1　什么是Hadoop1.1.1　Hadoop概述Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等
2　　Hadoop实战1.1　什么是Hadoop1.1.1　Hadoop概述Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem，HDFS）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性等优点允许用户将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统；MapReduce分布式编程模型允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序。所以用户可以利用Hadoop轻松地组织计算机资源，从而搭建自己的分布式计算平台，并且可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。 &&
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软件类别：免费软件 / 电子图书
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hadoop实战第3版pdf为们从三大部分进行指导,让读者们可以通过此书快速了解Hadoop的基本知识和数据处理以及更大的系统程序,是对于Hadoop初学者们而言,提高自身能力的良好书籍,感兴趣的朋友们快来下载吧!本书介绍:作为云计算所青睐的分布式架构,Hadoop 是一个用Java 语言实现的软件框架,在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算,是谷歌实现云计算的重要基石.本书分为3 个部分,深入浅出地介绍了Hadoop 框架、编写和运行Hadoop 数据处理程序所需的实践技能及Hadoop 之外更大的生态系统.《Hadoop实战》适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理阅读参考.本书目录:第一部分 Hadoop――一种分布式编程框架第1 章 Hadoop简介1.1 为什么写《Hadoop 实战》1.2 什么是Hadoop1.3 了解分布式系统和Hadoop1.4 比较SQL 和Hadoop1.5 理解MapReduce1.5.1 动手扩展一个简单程序1.5.2 相同程序在MapReduce中的扩展1.6 用Hadoop统计单词――运行第一个程序1.7 Hadoop历史1.8 小结1.9 资源第2 章 初识Hadoop2.1 Hadoop 的构造模块2.1.1 NameNode2.1.2 DataNode2.1.3 Secondary NameNode2.1.4 JobTracker2.1.5 TaskTracker2.2 为Hadoop 集群安装SSH2.2.1 定义一个公共账号2.2.2 验证SSH安装2.2.3 生成SSH密钥对2.2.4 将公钥分布并登录验证2.3 运行Hadoop2.3.1 本地(单机)模式2.3.2　 伪分布模式2.3.3 全分布模式2.4 基于Web 的集群用户界面2.5 小结第3 章 Hadoop组件3.1 HDFS 文件操作3.1.1 基本文件命令3.1.2 编程读写HDFS3.2 剖析MapReduce 程序3.2.1 Hadoop数据类型3.2.2 Mapper3.2.3 Reducer3.2.4 Partitioner:重定向Mapper输出3.2.5 Combiner:本地reduce3.2.6 预定义mapper和Reducer类的单词计数3.3 读和写3.3.1 InputFormat3.3.2 OutputFormat3.4 小结第二部分 实战第4 章 编写MapReduce基础程序4.1 获得专利数据集4.1.1 专利引用数据4.1.2 专利描述数据4.2 构建MapReduce 程序的基础模板4.3 计数4.4 适应Hadoop API 的改变4.5 Hadoop 的Streaming4.5.1 通过Unix命令使用Streaming4.5.2 通过脚本使用Streaming4.5.3 用Streaming处理键/值对4.5.4 通过Aggregate包使用Streaming4.6 使用combiner 提升性能4.7 温故知新4.8 小结4.9 更多资源第5 章 高阶MapReduce5.1 链接MapReduce 作业5.1.1 顺序链接MapReduce作业5.1.2 具有复杂依赖的MapReduce链接5.1.3 预处理和后处理阶段的链接5.2 联结不同来源的数据5.2.1 Reduce侧的联结5.2.2 基于DistributedCache的复制联结5.2.3 半联结:map侧过滤后在reduce侧联结5.3 创建一个Bloom filter5.3.1 Bloom filter做了什么5.3.2 实现一个Bloom filter5.3.3 Hadoop 0.20 以上版本的Bloom filter5.4 温故知新5.5 小结5.6 更多资源第6 章 编程实践6.1 开发MapReduce 程序6.1.1 本地模式6.1.2 伪分布模式6.2 生产集群上的监视和调试6.2.1 计数器6.2.2 跳过坏记录6.2.3 用IsolationRunner重新运行出错的任务6.3 性能调优6.3.1 通过combiner来减少网络流量6.3.2 减少输入数据量6.3.3 使用压缩6.3.4 重用JVM6.3.5 根据猜测执行来运行6.3.6 代码重构与算法重写6.4 小结第7 章 细则手册7.1 向任务传递作业定制的参数7.2 探查任务特定信息7.3 划分为多个输出文件7.4 以数据库作为输入输出7.5 保持输出的顺序7.6 小结第8 章 管理Hadoop8.1 为实际应用设置特定参数值8.2 系统体检8.3 权限设置8.4 配额管理8.5 启用回收站8.6 删减DataNode8.7 增加DataNode8.8 管理NameNode 和SNN8.9 恢复失效的NameNode8.10 感知网络布局和机架的设计8.11 多用户作业的调度8.11.1 多个JobTracker8.11.2 公平调度器8.12 小结第三部分 Hadoop也疯狂第9 章 在云上运行Hadoop9.1 Amazon Web Services 简介9.2 安装AWS9.2.1 获得AWS身份认证凭据9.2.2 获得命令行工具9.2.3 准备SSH密钥对9.3 在EC2 上安装Hadoop9.3.1 配置安全参数9.3.2 配置集群类型9.4 在EC2 上运行MapReduce 程序9.4.1 将代码转移到Hadoop集群上9.4.2 访问Hadoop集群上的数据9.5 清空和关闭EC2 实例9.6 Amazon Elastic MapReduce 和其他AWS 服务9.6.1 Amazon Elastic MapReduce9.6.2 AWS导入/导出9.7 小结第10 章 用Pig编程10.1 像Pig 一样思考10.1.1 数据流语言10.1.2 数据类型10.1.3 用户定义函数10.2 安装Pig10.3 运行Pig10.4 通过Grunt 学习Pig Latin10.5 谈谈Pig Latin10.5.1 数据类型和schema10.5.2 表达式和函数10.5.3 关系型运算符10.5.4 执行优化10.6 用户定义函数10.6.1 使用UDF10.6.2 编写UDF10.7 脚本10.7.1 注释10.7.2 参数替换10.7.3 多查询执行10.8 Pig 实战――计算相似专利的例子10.9 小结第11 章 Hive及Hadoop群11.1 Hive11.1.1 安装与配置Hive11.1.2 查询的示例11.1.3 深入HiveQL11.1.4 Hive小结11.2 其他Hadoop 相关的部分11.2.1 HBase11.2.2 ZooKeeper11.2.3 Cascading11.2.4 Cloudera11.2.5 Katta11.2.6 CloudBase11.2.7 Aster Data和Greenplum11.2.8 Hama和Mahout11.2.9 11.3 小结第12 章 案例研究12.1 转换《纽约时报》1100 万个库存图片文档12.2 挖掘中国移动的数据12.3 在StumbleUpon 推荐最佳网站12.3.1 分布式StumbleUpon 的开端12.3.2 HBase 和StumbleUpon12.3.3 StumbleUpon 上的更多Hadoop 应用12.4 搭建面向企业查询的分析系统――IBM的ES2 项目12.4.1 ES2 系统结构12.4.2 ES2 爬虫12.4.3 ES2 分析12.4.4 小结12.4.5 参考文献附录A HDFS文件命令
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图书简介：
作为云计算所青睐的分布式架构，Hadoop 是一个用Java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，是谷歌实现云计算的重要基石。本书分为3个部分，深入浅出地介绍了Hadoop 框架、编写和运行Hadoop 数据处理程序所需的实践技能及Hadoop之外更大的生态系统。
　　本书适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理阅读参考。
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图书目录：
第一部分 Hadoop&&一种分布式编程框架
　第1章 Hadoop简介
　　1.1 为什么写《Hadoop 实战》
　　1.2 什么是Hadoop
　　1.3 了解分布式系统和Hadoop
　　1.4 比较SQL 数据库和Hadoop
　　1.5 理解MapReduce
　　1.5.1 动手扩展一个简单程序
　　1.5.2 相同程序在MapReduce中的扩展
　　1.6 用Hadoop统计单词&&运行第一个程序
　　1.7 Hadoop历史
　　1.8 小结
　　1.9 资源
　第2章 初识Hadoop
　　2.1 Hadoop 的构造模块
　　2.1.1 NameNode
　　2.1.2 DataNode
　　2.1.3 Secondary NameNode
　　2.1.4 JobTracker
　　2.1.5 TaskTracker
　　2.2 为Hadoop 集群安装SSH
　　2.2.1 定义一个公共账号
　　2.2.2 验证SSH安装
　　2.2.3 生成SSH密钥对
　　2.2.4 将公钥分布并登录验证
　　2.3 运行Hadoop
　　2.3.1 本地（单机）模式
　　2.3.2　 伪分布模式
　　2.3.3 全分布模式
　　2.4 基于Web 的集群用户界面
　　2.5 小结
　第3章 Hadoop组件
　　3.1 HDFS 文件操作
　　3.1.1 基本文件命令
　　3.1.2 编程读写HDFS
　　3.2 剖析MapReduce 程序
　　3.2.1 Hadoop数据类型
　　3.2.2 Mapper
　　3.2.3 Reducer
　　3.2.4 Partitioner：重定向Mapper输出
　　3.2.5 Combiner：本地reduce
　　3.2.6 预定义mapper和Reducer类的单词计数
　　3.3 读和写
　　3.3.1 InputFormat
　　3.3.2 OutputFormat
　　3.4 小结
第二部分 实战
　第4章 编写MapReduce基础程序
　　4.1 获得专利数据集
　　4.1.1 专利引用数据
　　4.1.2 专利描述数据
　　4.2 构建MapReduce 程序的基础模板
　　4.3 计数
　　4.4 适应Hadoop API 的改变
　　4.5 Hadoop 的Streaming
　　4.5.1 通过Unix命令使用Streaming
　　4.5.2 通过脚本使用Streaming
　　4.5.3 用Streaming处理键/值对
　　4.5.4 通过Aggregate包使用Streaming
　　4.6 使用combiner 提升性能
　　4.7 温故知新
　　4.8 小结
　　4.9 更多资源
　第5章 高阶MapReduce
　　5.1 链接MapReduce 作业
　　5.1.1 顺序链接MapReduce作业
　　5.1.2 具有复杂依赖的MapReduce链接
　　5.1.3 预处理和后处理阶段的链接
　　5.2 联结不同来源的数据
　　5.2.1 Reduce侧的联结
　　5.2.2 基于DistributedCache的复制联结
　　5.2.3 半联结：map侧过滤后在reduce侧联结
　　5.3 创建一个Bloom filter
　　5.3.1 Bloom filter做了什么
　　5.3.2 实现一个Bloom filter
　　5.3.3 Hadoop 0.20 以上版本的Bloom filter
　　5.4 温故知新
　　5.5 小结
　　5.6 更多资源
　第6章 编程实践
　　6.1 开发MapReduce 程序
　　6.1.1 本地模式
　　6.1.2 伪分布模式
　　6.2 生产集群上的监视和调试
　　6.2.1 计数器
　　6.2.2 跳过坏记录
　　6.2.3 用IsolationRunner重新运行出错的任务
　　6.3 性能调优
　　6.3.1 通过combiner来减少网络流量
　　6.3.2 减少输入数据量
　　6.3.3 使用压缩
　　6.3.4 重用JVM
　　6.3.5 根据猜测执行来运行
　　6.3.6 代码重构与算法重写
　　6.4 小结
　第7章 细则手册
　　7.1 向任务传递作业定制的参数
　　7.2 探查任务特定信息
　　7.3 划分为多个输出文件
　　7.4 以数据库作为输入输出
　　7.5 保持输出的顺序
　　7.6 小结
　第8章 管理Hadoop
　　8.1 为实际应用设置特定参数值
　　8.2 系统体检
　　8.3 权限设置
　　8.4 配额管理
　　8.5 启用回收站
　　8.6 删减DataNode
　　8.7 增加DataNode
　　8.8 管理NameNode 和SNN
　　8.9 恢复失效的NameNode
　　8.10 感知网络布局和机架的设计
　　8.11 多用户作业的调度
　　8.11.1 多个JobTracker
　　8.11.2 公平调度器
　　8.12 小结
第三部分 Hadoop也疯狂
　第9章 在云上运行Hadoop
　　9.1 Amazon Web Services 简介
　　9.2 安装AWS
　　9.2.1 获得AWS身份认证凭据
　　9.2.2 获得命令行工具
　　9.2.3 准备SSH密钥对
　　9.3 在EC2 上安装Hadoop
　　9.3.1 配置安全参数
　　9.3.2 配置集群类型
　　9.4 在EC2 上运行MapReduce 程序
　　9.4.1 将代码转移到Hadoop集群上
　　9.4.2 访问Hadoop集群上的数据
　　9.5 清空和关闭EC2 实例
　　9.6 Amazon Elastic MapReduce 和其他AWS 服务
　　9.6.1 Amazon Elastic MapReduce
　　9.6.2 AWS导入/导出
　　9.7 小结
　第10章 用Pig编程
　　10.1 像Pig 一样思考
　　10.1.1 数据流语言
　　10.1.2 数据类型
　　10.1.3 用户定义函数
　　10.2 安装Pig
　　10.3 运行Pig
　　10.4 通过Grunt 学习Pig Latin
　　10.5 谈谈Pig Latin
　　10.5.1 数据类型和schema
　　10.5.2 表达式和函数
　　10.5.3 关系型运算符
　　10.5.4 执行优化
　　10.6 用户定义函数
　　10.6.1 使用UDF
　　10.6.2 编写UDF
　　10.7 脚本
　　10.7.1 注释
　　10.7.2 参数替换
　　10.7.3 多查询执行
　　10.8 Pig 实战&&计算相似专利的例子
　　10.9 小结
　第11章 Hive及Hadoop群
　　11.1 Hive
　　11.1.1 安装与配置Hive
　　11.1.2 查询的示例
　　11.1.3 深入HiveQL
　　11.1.4 Hive小结
　　11.2 其他Hadoop 相关的部分
　　11.2.1 HBase
　　11.2.2 ZooKeeper
　　11.2.3 Cascading
　　11.2.4 Cloudera
　　11.2.5 Katta
　　11.2.6 CloudBase
　　11.2.7 Aster Data和Greenplum
　　11.2.8 Hama和Mahout
　　11.2.9
　　11.3 小结
　第12章 案例研究
　　12.1 转换《纽约时报》1100 万个库存图片文档
　　12.2 挖掘中国移动的数据
　　12.3 在StumbleUpon 推荐最佳网站
　　12.3.1 分布式StumbleUpon 的开端
　　12.3.2 HBase 和StumbleUpon
　　12.3.3 StumbleUpon 上的更多Hadoop 应用
　　12.4 搭建面向企业查询的分析系统&&IBM的ES2 项目
　　12.4.1 ES2 系统结构
　　12.4.2 ES2 爬虫
　　12.4.3 ES2 分析
　　12.4.4 小结
　　12.4.5 参考文献
附录A HDFS文件命令
(责任编辑：小锋)
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