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致谢
1.4 Hadoop与分布式发
1.5 Hadoop计算模型MapReduce
1.7 Hadoop集群安全策略
1.8 本章小结
第1章 Hadoop介
1.1 么是Hadoop
1.1.1 Hadoop概
1.1.2 Hadoop的历史
1.1.3 Hadoop的功能与作用
1.1.4 Hadoop的优
1.1.5 Hadoop应用现状和发展趋
1.2 Hadoop项目及其结构
1.3 Hadoop体系结构
第2章 Hadoop的安装与配置
2.1 在Linux上安装与配置Hadoop
2.1.1 安装JDK 1.6
2.1.2 配置SSH免密码登录
2.1.3 安装并行Hadoop
2.2 在Mac OSX上安装与配置Hadoop
2.2.1 安装Homebrew
2.2.2 用Homebrew安装Hadoop
2.2.3 配置SSH和用Hadoop
2.3 在Windows上安装与配置Hadoop
2.3.1 安装JDK 1.6或更高版本
2.3.2 安装Cygwin
2.3.3 配置环境变量
2.3.4 安装sshd服务
2.3.5 启动sshd服务
2.3.6 配置SSH免密码登录
2.3.7 安装并行Hadoop
2.4 安装和配置Hadoop集群
2.4.1 网络拓扑
2.4.2 定义集群拓扑
2.4.3 建立和安装Cluster
2.5 日分析及几个小巧
2.6 本章小结
3.4 Hadoop流
3.4.1 Hadoop流的工作原理
3.4.2 Hadoop流的命令
3.4.3 两个例子
3.5 Hadoop Pipes
3.6 本章小结
第3章 MapReduce计算模型
3.1 为么要用MapReduce
3.2 MapReduce计算模型
3.2.1 MapReduce Job
3.2.2 Hadoop中的Hello World程序
3.2.3 MapReduce的数据流和控制流
3.3 MapReduce任务的优化
第4章 发MapReduce应用程序
4.1 系统参数的配置
4.2 配置发环境
4.3 编写MapReduce程序
4.3.1 Map处理
4.3.2 Reduce处理
4.4 本地测试
4.5 行MapReduce程序
4.5.1 打包
4.5.2 在本地模式下行
4.5.3 在集群上行
4.6 网络用户界面
4.6.1 JobTracker页面
4.6.2 工作页面
4.6.3 回结果
4.6.4 任务页面
4.6.5 任务细节页面
4.7 能调优
4.7.1 输入采用大文件
4.7.2 压缩文件
4.7.3 滤数据
4.7.4 改作业属
4.8 MapReduce工作流
4.8.1 复杂的Map和Reduce函数
4.8.2 MapReduce Job中全共享数据
4.8.3 链接MapReduce Job
4.9 本章小结
第5章 MapReduce应用案例
5.1 单词计数
5.1.1 实例描
5.1.2 设计路
5.1.3 程序代码
5.1.4 代码解读
5.1.5 程序执行
5.1.6 代码结果
5.1.7 代码数据流
5.2 数据去重
5.2.1 实例描
5.2.2 设计路
5.2.3 程序代码
5.3 排序
5.3.1 实例描
5.3.2 设计路
5.3.3 程序代码
5.4 单表关联
5.4.1 实例描
5.4.2 设计路
5.4.3 程序代码
5.5 多表关联
5.5.1 实例描
5.5.2 设计路
5.5.3 程序代码
5.6 本章小结
第6章 MapReduce工作机制
6.1 MapReduce作业的执行流程
6.1.1 MapReduce任务执行流程
6.1.2 提交作业
6.1.3 初始化作业
6.1.4 分配任务
6.1.5 执行任务
6.1.6 更新任务执行度和状
6.1.7 完成作业
6.2 错误处理机制
6.2.1 硬件故障
6.2.2 任务失败
6.3 作业调度机制
6.4 Shuffle和排序
6.4.1 Map端
6.4.2 Reduce端
6.4.3 shuffle程的优化
6.5 任务执行
6.5.1 推测式执行
6.5.2 任务JVM重用
6.5.3 跳坏记录
6.5.4 任务执行环境
6.6 本章小结
第7章 Hadoop I/O操作
7.1 I/O操作中的数据查
7.2 数据的压缩
7.2.1 Hadoop对压缩工具的择
7.2.2 压缩分割和输入分割
7.2.3 在MapReduce程序中用压缩
7.3 数据的I/O中序列化操作
7.3.1 Writable类
7.3.2 实现自己的Hadoop数据类型
7.4 针对Mapreduce的文件类
7.4.1 SequenceFile类
7.4.2 MapFile类
7.4.3 ArrayFileSetFile和BloomMapFile
7.5 本章小结
9.6 HDFS中的读写数据流
9.6.1 文件的读取
9.6.2 文件的写入
9.6.3 致模型
9.7 HDFS命令详解
9.7.1 distcp行并行复制
9.7.2 HDFS的平衡
9.7.3 用Hadoop归档文件
9.7.4 其他命令
9.8 WebHDFS
9.8.1 WebHDFS的配置
9.8.2 WebHDFS命令
9.9 本章小结
第8章 下代MapReduceYARN
8.1 MapReduce V2设计求
8.2 MapReduce V2主要想和架构
8.3 MapReduce V2设计细节
8.4 MapReduce V2优
8.5 本章小结
第9章 HDFS详解
9.1 Hadoop的文件系统
9.2 HDFS介
9.3 HDFS体系结构
9.3.1 HDFS的相关概
9.3.2 HDFS的体系结构
9.4 HDFS的基本操作
9.4.1 HDFS的命令行操作
9.4.2 HDFS的Web界面
9.5 HDFS常用Java API详解
9.5.1 用Hadoop URL读取数据
9.5.2 用FileSystem API读取数据
9.5.3 创建目录
9.5.4 写数据
9.5.5 删除数据
9.5.6 文件系统查询
第10章 Hadoop的管理
10.1 HDFS文件结构
10.2 Hadoop的状监视和管理工具
10.2.1 审计日
10.2.2 监控日
10.2.3 Metrics
10.2.4 Java管理扩展
10.2.5 Ganglia
10.2.6 Hadoop管理命令
10.3 Hadoop集群的维护
10.3.1 安全模式
10.3.2 Hadoop的备份
10.3.3 Hadoop的节点管理
10.3.4 系统升级
10.4 本章小结
第11章 Hive详解
11.1 Hive介
11.1.1 Hive的数据存储
11.1.2 Hive的元数据存储
11.2 Hive的基本操作
11.2.1 在集群上安装Hive
11.2.2 配置MySQL存储Hive元数据
11.2.3 配置Hive
11.3 Hive QL详解
11.3.1 数据定义DDL操作
11.3.2 数据操作DML
11.3.3 SQL操作
11.3.4 Hive QL用实例
11.4 Hive网络Web UI接口
11.4.1 Hive网络接口配置
11.4.2 Hive网络接口操作实例
11.5 Hive的JDBC接口
11.5.1 Eclipse环境配置
11.5.2 程序实例
11.6 Hive的优化
11.7 本章小结
第12章 HBase详解
12.1 HBase介
12.2 HBase的基本操作
12.2.1 HBase的安装
12.2.2 行HBase
12.2.3 HBase Shell
12.2.4 HBase配置
12.3 HBase体系结构
12.3.1 HRegion
12.3.2 HRegion服务器
12.3.3 HBase Master服务器
12.3.4 ROOT表和META表
12.3.5 ZooKeeper
12.4 HBase数据模型
12.4.1 数据模型
12.4.2 概视图
12.4.3 物理视图
12.5 HBase与RDBMS
12.6 HBase与HDFS
12.7 HBase客户端
12.8 Java API
12.9 HBase编程
12.9.1 用Eclipse发HBase应用程序
12.9.2 HBase编程
12.9.3 HBase与MapReduce
12.10 模式设计
12.10.1 模式设计应遵循的原则
12.10.2 学生表
12.10.3 事件表
12.11 本章小结
13.6 Mahout应用建立个推荐引擎
13.6.1 推荐引擎介
13.6.2 用Taste构建个单的推荐引擎
13.6.3 单分布式系统下基于产品的推荐系统介
13.7 本章小结
第13章 Mahout详解
13.1 Mahout介
13.2 Mahout的安装和配置
13.3 Mahout API介
13.4 Mahout中的频繁模式挖掘
13.4.1 么是频繁模式挖掘
13.4.2 Mahout中的频繁模式挖掘
13.5 Mahout中的聚类和分类
13.5.1 么是聚类和分类
13.5.2 Mahout中的数据表示
13.5.3 将文本转化成向量
13.5.4 Mahout中的聚类分类算法
13.5.5 算法应用实例
第14章 Pig详解
14.1 Pig介
14.2 Pig的安装和配置
14.2.1 Pig的安装条件
14.2.2 Pig的下载安装和配置
14.2.3 Pig行模式
14.3 Pig Latin语
14.3.1 Pig Latin语介
14.3.2 Pig Latin的用
14.3.3 Pig Latin的数据类型
14.3.4 Pig Latin关键字
14.4 用户定义函数
14.4.1 编写用户定义函数
14.4.2 用用户定义函数
14.5 Zebra介
14.5.1 Zebra的安装
14.5.2 Zebra的用介
14.6 Pig实例
14.6.1 Local模式
14.6.2 MapReduce模式
14.7 Pig阶
14.7.1 数据实例
14.7.2 Pig数据分析
14.8 本章小结
第15章 ZooKeeper详解
15.1 ZooKeeper介
15.1.1 ZooKeeper的设计目标
15.1.2 数据模型和层次命名空间
15.1.3 ZooKeeper中的节点和临时节点
15.1.4 ZooKeeper的应用
15.2 ZooKeeper的安装和配置
15.2.1 安装ZooKeeper
15.2.2 配置ZooKeeper
15.2.3 行ZooKeeper
15.3 ZooKeeper的单操作
15.3.1 用ZooKeeper命令的单操作步骤
15.3.2 ZooKeeper API的单用
15.4 ZooKeeper的特
15.4.1 ZooKeeper的数据模型
15.4.2 ZooKeeper会话及状
15.4.3 ZooKeeper watches
15.4.4 ZooKeeper ACL
15.4.5 ZooKeeper的致证
15.5 用ZooKeeper行Leader举
15.6 ZooKeeper锁服务
15.6.1 ZooKeeper中的锁机制
15.6.2 ZooKeeper提供的个写锁的实现
15.7 用ZooKeeper创建应用程序
15.7.1 用Eclipse发ZooKeeper应用程序
15.7.2 应用程序实例
15.8 BooKeeper
15.9 本章小结
第16章 Avro详解
16.1 Avro介绍
16.1.1 模式声明
16.1.2 数据序列化
16.1.3 数据排列顺序
16.1.4 对象容器文件
16.1.5 协议声明
16.1.6 协议传输格式
16.1.7 模式解析
16.2 Avro的C/C++实现
16.3 Avro的Java实现
16.4 GenAvroAvro IDL语
16.5 Avro SASL概
16.6 本章小结
17.5 Chukwa数据流的处理
17.6 Chukwa与其他监控系统比较
17.7 本章小结
本章参资料
18.3 Hadoop Streaming的介绍和用
18.3.1 Hadoop Streaming的介绍
18.3.2 Hadoop Streaming的用举例
18.3.3 用Hadoop Streaming常见的问题
18.4 Hadoop Libhdfs的介绍和用
18.4.1 Hadoop Libhdfs的介绍
18.4.2 Hadoop Libhdfs的安装配置
18.4.3 Hadoop Libhdfs API介
18.4.4 Hadoop Libhdfs的用举例
18.5 本章小结
第17章 Chukwa详解
17.1 Chukwa介
17.2 Chukwa架构
17.2.1 客户端及其数据模型
17.2.2 收集器
17.2.3 归档器和分离解析器
17.2.4 HICC
17.3 Chukwa的可靠
17.4 Chukwa集群搭建
17.4.1 基本配置要求
17.4.2 Chukwa的安装
17.4.3 Chukwa的行
第18章 Hadoop的常用插件与发
18.1 Hadoop Studio的介绍和用
18.1.1 Hadoop Studio的介绍
18.1.2 Hadoop Studio的安装配置
18.1.3 Hadoop Studio的用举例
18.2 Hadoop Eclipse的介绍和用
18.2.1 Hadoop Eclipse的介绍
18.2.2 Hadoop Eclipse的安装配置
18.2.3 Hadoop Eclipse的用举例
第19章 企业应用实例
19.1 Hadoop在Yahoo的应用
19.2 Hadoop在eBay的应用
19.3 Hadoop在百度的应用
19.4 即刻搜索中的Hadoop
19.4.1 即刻搜索介
19.4.2 即刻Hadoop应用架构
19.4.3 即刻Hadoop应用分析
19.5 Facebook中的Hadoop和HBase
19.5.1 Facebook中的任务特点
19.5.2 MySQL VS Hadoop+HBase
19.5.3 Hadoop和HBase的实现
19.6 本章小结
本章参资料
附录A 云计算在测平台
A.1 平台介绍
A.2 结构和功能
A.2.1 前台用户接口的结构和功能
A.2.2 后台程序行的结构和功能
A.2.3 平台程序滤功能
A.3 测流程
A.4 用介绍
A.4.1 功能用
A.4.2 回结果介绍
A.4.3 用注意事项
A.5 小结
附录B Hadoop安装行与用说明
B.1 Hadoop安装
B.1.1 JDK安装
B.1.2 SSH安装
B.1.3 Hadoop安装
B.2 Hadoop启动
B.3 Hadoop用
B.3.1 命令行管理Hadoop集群
B.3.2 行MapReduce框架程序
附录C 用DistributedCache的MapReduce程序
C.1 程序场景
C.2 详细代码
附录D 用ChainMapper和ChainReducer的MapReduce程序
D.1 程序场景
D.2 详细代码
1.6 Hadoop数据管理
1.6.1 HDFS的数据管理
1.6.2 HBase的数据管理
1.6.3 Hive的数据管理
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