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【C47】《Hadoop实战(第2版)》PDF 下载

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-8-25 14:10
  • 签到天数: 222 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2016-11-10 00:01:34 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【C47】《Hadoop实战(第2版)》PDF 下载

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    资源描述及截图:

    【C47】《hadoop实战(第2版)》PDF 下载
    内容简介
         本书能满足读者全面学习最新的Hadoop技术及其相关技术(HiveHbase等)的需求,是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。第1版上市后广受好评,被誉为学习Hadoop技术的经典著作之一。与第1版相比,第2版技术更新颖,所有技术都针对最新版进行了更新;内容更全面,几乎每一个章节都增加了新内容,而且增加了新的章节;实战性更强,案例更丰富;细节更完美,对第1版中存在的缺陷和不足进行了修正。
    本书内容全面,对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解,不仅包括HDFS、MapReduce、Yarn等核心内容,而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容。实战性强,不仅为各个知识点精心设计了大量经典的小案例,而且还包括Yahoo!等多个大公司的企业级案例,可操作系极强。
    全书一共19章:第1~2章首先对Hadoop进行了全方位的宏观介绍,然后介绍了Hadoop在三大主流操作系统平台上的安装与配置方法;第3~6章分别详细讲解了MapReduce计算模型、MapReduce的工作机制、MapReduce应用的开发方法,以及多个精巧的MapReduce应用案例;第7章全面讲解了Hadoop的I/O操作;第8章对YARN进行了介绍;第9章对HDFS进行了详细讲解和分析;第10章细致地讲解了Hadoop的管理;第11~17章对Hadoop大生态系统中的Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等技术进行了详细的讲解;第18章讲解了Hadoop的各种常用插件,以及Hadoop插件的开发方法;第19章分析了Hadoop在Yahoo!、eBay、百度、Facebook等企业中的应用案例。

    目录
    前 言
    第1章 Hadoop简介/1
    1.1 什么是Hadoop/2
    1.1.1 Hadoop概述/2
    1.1.2 Hadoop的历史/2
    1.1.3 Hadoop的功能与作用/2
    1.1.4 Hadoop的优势/3
    1.1.5 Hadoop应用现状和发展趋势/3
    1.2 Hadoop项目及其结构/3
    1.3 Hadoop体系结构/6
    1.4 Hadoop与分布式开发/7
    1.5 Hadoop计算模型—MapReduce/10
    1.6 Hadoop数据管理/10
    1.6.1 HDFS的数据管理/10
    1.6.2 HBase的数据管理/12
    1.6.3 Hive的数据管理/13
    1.7 Hadoop集群安全策略/15
    1.8 本章小结/17
    第2章 Hadoop的安装与配置/19
    2.1 在Linux上安装与配置Hadoop/20
    2.1.1 安装JDK 1.6/20
    2.1.2 配置SSH免密码登录/21
    2.1.3 安装并运行Hadoop/22
    2.2 在Mac OSX上安装与配置Hadoop/24
    2.2.1 安装Homebrew/24
    2.2.2 使用Homebrew安装Hadoop/25
    2.2.3 配置SSH和使用Hadoop/25
    2.3 在Windows上安装与配置Hadoop/25
    2.3.1 安装JDK 1.6或更高版本/25
    2.3.2 安装Cygwin/25
    2.3.3 配置环境变量/26
    2.3.4 安装sshd服务/26
    2.3.5 启动sshd服务/26
    2.3.6 配置SSH免密码登录/26
    2.3.7 安装并运行Hadoop/26
    2.4 安装和配置Hadoop集群/27
    2.4.1 网络拓扑/27
    2.4.2 定义集群拓扑/27
    2.4.3 建立和安装Cluster /28
    2.5 日志分析及几个小技巧/34
    2.6 本章小结/35
    第3章 MapReduce计算模型/36
    3.1 为什么要用MapReduce/37
    3.2 MapReduce计算模型/38
    3.2.1 MapReduce Job/38
    3.2.2 Hadoop中的Hello World程序/38
    3.2.3 MapReduce的数据流和控制流/46
    3.3 MapReduce任务的优化/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 两个例子/52
    3.5 Hadoop Pipes/54
    3.6 本章小结/56
    第4章 开发MapReduce应用程序/57
    4.1 系统参数的配置/58
    4.2 配置开发环境/60
    4.3 编写MapReduce程序/60
    4.3.1 Map处理/60
    4.3.2 Reduce处理/61
    4.4 本地测试/62
    4.5 运行MapReduce程序/62
    4.5.1 打包/64
    4.5.2 在本地模式下运行/64
    4.5.3 在集群上运行/64
    4.6 网络用户界面/65
    4.6.1 JobTracker页面/65
    4.6.2 工作页面/65
    4.6.3 返回结果/66
    4.6.4 任务页面/67
    4.6.5 任务细节页面/67
    4.7 性能调优/68
    4.7.1 输入采用大文件/68
    4.7.2 压缩文件/68
    4.7.3 过滤数据/69
    4.7.4 修改作业属性/71
    4.8 MapReduce工作流/72
    4.8.1 复杂的Map和Reduce函数/72
    4.8.2 MapReduce Job中全局共享数据/74
    4.8.3 链接MapReduce Job/75
    4.9 本章小结/77
    第5章 MapReduce应用案例/79
    5.1 单词计数/80
    5.1.1 实例描述/80
    5.1.2 设计思路/80
    5.1.3 程序代码/81
    5.1.4 代码解读/82
    5.1.5 程序执行/83
    5.1.6 代码结果/83
    5.1.7 代码数据流/84
    5.2 数据去重/85
    5.2.1 实例描述/85
    5.2.2 设计思路/86
    5.2.3 程序代码/86
    5.3 排序/87
    5.3.1 实例描述/87
    5.3.2 设计思路/88
    5.3.3 程序代码/89
    5.4 单表关联/91
    5.4.1 实例描述/91
    5.4.2 设计思路/92
    5.4.3 程序代码/92
    5.5 多表关联/95
    5.5.1 实例描述/95
    5.5.2 设计思路/96
    5.5.3 程序代码/96
    5.6 本章小结/98
    第6章 MapReduce工作机制/99
    6.1 MapReduce作业的执行流程/100
    6.1.1 MapReduce任务执行总流程/100
    6.1.2 提交作业/101
    6.1.3 初始化作业/103
    6.1.4 分配任务/104
    6.1.5 执行任务/106
    6.1.6 更新任务执行进度和状态/107
    6.1.7 完成作业/108
    6.2 错误处理机制 /108
    6.2.1 硬件故障/109
    6.2.2 任务失败/109
    6.3 作业调度机制/110
    6.4 Shuffle和排序/111
    6.4.1 Map端/111
    6.4.2 Reduce端/113
    6.4.3 shuffle      

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    2018-10-26 02:04
  • 签到天数: 317 天

    [LV.8]以坛为家I

    发表于 2018-3-24 22:00:35 | 显示全部楼层
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