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| 編輯推薦： |
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深入解读Hadoop2.0，全新升级，实战性更强。
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| 內容簡介： |
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书是刘鹏教授主编的国内第一本Hadoop编程书籍《实战Hadoop》的第二版。Hadoop堪称业界最经典的开源云计算和大数据平台软件。本书系统介绍了Hadoop 2.0生态圈的核心和扩展组件，包括：管理工具Ambari、分布式文件系统HDFS、分布式资源管理器YARN、分布式并行处理MapReduce、内存型计算框架Spark、数据流实时处理系统Storm、分布式锁服务ZooKeeper、分布式数据库HBase、数据仓库工具Hive，以及Pig、Oozie、Flume、Mahout等。
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| 關於作者： |
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刘鹏，清华大学博士，解放军理工大学教授、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛高奖，获“全军十大学习成才标兵”、“南京十大杰出青年”和“清华大学学术新秀”等称号。2002年首倡的“网格计算池”和2003年研发的“反垃圾邮件网格”分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站。
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| 目錄：
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目 录|第1章| 大数据组件概述11.1 Google大数据组件21.2 Apache大数据组件61.2.1 Hadoop核心组件71.2.2 基于MR的数据分析组件101.2.3 数据库组件161.2.4 BSP组件191.2.5 基于YARN框架组件201.2.6 基于YARN的编程类库组件241.2.7 搜索引擎组件251.2.8 工作流组件261.2.9 数据流组件271.2.10 序列化和持久化组件291.2.11 调试工具301.2.12 安全性组件311.2.13 兼容性组件331.2.14 集群部署与管理组件33习题34参考文献35|第2章| 大数据集群392.1 大数据集群简介402.2 大数据集群bigCstor452.3 我的大数据集群littleCstor482.4 小结52习题52参考文献53|第3章| 集群管理工具Ambari553.1 Ambari简介563.2 使用Ambari部署HDP593.3 使用Ambari搭建littleCstor623.3.1 相关约定623.3.2 制定部署规划633.3.3 搭建prelittleCstor643.3.4 本地建仓723.3.5 部署AmbariServer773.3.6 搭建littleCstor833.3.7 小结1053.4 使用Ambari管理littleCstor1103.5 小结111习题111参考文献111|第4章| 分布式文件系统HDFS1134.1 分布式存储引例1144.1.1 问题描述1144.1.2 常规解决方案1154.1.3 分布式解决方案1174.2 HDFS简介1244.2.1 HDFS逻辑架构1244.2.2 HDFS物理拓扑1294.2.3 HDFS部署1334.2.4 HDFS其他概念[9]1354.3 HDFS接口1384.4 实战HDFS Shell1404.4.1 HDFS文件级命令集1414.4.2 HDFS系统级命令集1434.5 实战WebHDFS1494.5.1 WebHDFS简介1494.5.2 WebHDFS示例1514.6 实战HDFS JAVA API1564.6.1 搭建开发环境1564.6.2 常规操作示例1584.7 实战HDFS大项目：用HDFS存储海量视频数据1634.7.1 应用场景1634.7.2 设计实现164习题166参考文献166 |第5章| 分布式资源管理器YARN1695.1 分布式资源管理器引例1705.1.1 分布式资源管理器简介1705.1.2 分布式资源管理器架构1735.2 YARN简介1775.2.1 基础概念1775.2.2 物理拓扑1795.2.3 体系架构1805.2.4 集群部署1905.3 YARN接口1925.4 实战YARN Shell1945.4.1 系统级命令1955.4.2 程序级命令1975.4.3 其他辅助命令1995.5 实战YARN编程1995.5.1 常见并行化范式1995.5.2 YARN编程步骤2055.6 实战YARN编程之DistributedShell2135.6.1 DistributedShell简介2135.6.2 编写DistributedShell2145.7 实战YARN编程之三大范式2215.7.1 DistributedShell2225.7.2 MapReduce2225.7.3 Giraph223习题224参考文献224|第6章| 分布式并行处理MapReduce2256.1 并行化范式M-S-R引例2266.1.1 问题描述2266.1.2 常规解决方案2276.1.3 分布式解决方案2286.1.4 小结2346.2 MapReduce简介[1]2346.2.1 基本概念2356.2.2 编程模型2376.2.3 集群部署2396.2.4 体系架构2416.2.5 执行过程2456.3 MapReduce接口2476.4 实战MapReduce Shell2506.5 实战MapReduce编程2536.6 实战MapReduce编程之WordCount[3]2566.6.1 WordCount代码分析2566.6.2 WordCount处理过程2606.7 实战MapReduce编程之SecondarySort2616.8 实战MapReduce编程之倒排索引2656.8.1 简介2656.8.2 分析与设计2666.8.3 倒排索引完整源码2696.9 实战MapReduce之性能优化271习题280参考文献280|第7章| 分布式锁服务ZooKeeper2817.1 ZooKeeper简介2827.1.1 ZooKeeper应用场景2827.1.2 ZooKeeper体系架构[3]2857.1.3 ZooKeeper服务模型2877.1.4 ZooKeeper部署2897.2 ZooKeeper接口2927.2.1 接口汇总2927.2.2 实战ZooKeeper Shell2927.3 实战ZooKeeper编程2947.4 实战ZooKeeper之进程通信2967.5 实战ZooKeeper之进程调度系统2977.5.1 设计方案2977.5.2 设计实现2977.6 实战ZooKeeper之实现NameNode自动切换3037.6.1 设计思想3047.6.2 详细设计3047.6.3 编码3057.6.4 实战总结310习题311参考文献311|第8章| 分布式数据库HBase3138.1 HBase简介3148.1.1 体系架构3148.1.2 数据模型3208.1.3 集群部署[21]3218.2 HBase接口3268.3 实战HBase Shell3278.4 实战HBase API3298.5 实战HBase之综例3308.6 实战HBase之使用MapReduce构建索引3328.6.1 索引表蓝图3328.6.2 HBase和MapReduce3338.6.3 实现索引334习题336参考文献337|第9章| 内存型计算框架Spark3399.1 Spark简介3409.1.1 基础概念3409.1.2 体系架构3469.1.3 集群部署3589.1.4 计算模型3669.1.5 工作机制3749.1.6 其他特性3759.2 Spark接口3779.3 实战Spark Shell3799.3.1 集群管理3799.3.2 任务管理3819.4 实战Spark编程之RDD3839.4.1 RDD属性3839.4.2 并行化证明RDD、调试RDD3869.4.3 RDD操作3899.5 实战Spark之WordCount[3]3969.6 实战Spark之MLLib397习题398参考文献398 |第10章| 数据流实时处理系统Storm39910.1 Storm简介40010.1.1 与Hadoop的关系40010.1.2 基础概念40210.1.3 体系架构40810.1.4 集群部署[4]41210.1.5 计算模型42110.2 Storm接口45010.3 实战Storm Shell45210.4 实战Storm API之RollingTopWords455习题457参考文献458|第11章| 数据仓库工具Hive45911.1 Hive简介46011.1.1 工作原理46011.1.2 体系架构46111.1.3 计算模型46211.1.4 集群部署46311.2 Hive接口46711.2.1 接口汇总46711.2.2 实战Hive Web46711.3 实战Hive Shell46811.3.1 DDL Operations46811.3.2 DML Operations46911.3.3 SQL Operations47011.4 实战Hive之复杂语句47111.5 实战Hive之综合示例47311.6 实战Hive API接口47411.6.1 UDF编程示例[3]47411.6.2 UDAF编程示例475习题477参考文献477|第12章| 其他常见大数据组件47912.1 Pig48012.1.1 Pig简介48012.1.2 实战Pig48312.2 Oozie48312.2.1 Oozie简介48312.2.2 实战Oozi
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