Hadoop权威指南：大数据的存储与分析(第4版)

[美]汤姆怀特

扉页
第Ⅰ部分Hadoop基础知识
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初识Hadoop3
1.1数据！数据！3
1.2数据的存储与分析5
1.3查询所有数据6
1.4不仅仅是批处理7
1.5相较于其他系统的优势8
1.6ApacheHadoop发展简史12
1.7本书包含的内容16
关于MapReduce19
2.1气象数据集19
2.2使用Unix工具来分析数据21
2.3使用Hadoop来分析数据22
2.4横向扩展31
2.5HadoopStreaming37
Hadoop分布式文件系统42
3.1HDFS的设计42
3.2HDFS的概念44
3.3命令行接口50
3.4Hadoop文件系统52
3.5Java接口56
3.6数据流68
3.7通过distcp并行复制76
关于YARN78
4.1剖析YARN应用运行机制79
4.2YARN与MapReduce1相比82
4.3YARN中的调度85
4.4延伸阅读95
Hadoop的I/O操作96
5.1数据完整性96
5.2压缩99
5.3序列化109
5.4基于文件的数据结构127
第Ⅱ部分关于MapReduce
MapReduce应用开发141
6.1用于配置的API142
6.2配置开发环境144
6.3用MRUnit来写单元测试152
6.4本地运行测试数据156
6.5在集群上运行160
6.6作业调优174
6.7MapReduce的工作流176
MapReduce的工作机制184
7.1剖析MapReduce作业运行
机制184
7.2失败191
7.3shuffle和排序195
7.4任务的执行201
MapReduce的
类型与格式207
8.1MapReduce的类型207
8.2输入格式218
8.3输出格式236
MapReduce的特性243
9.1计数器243
9.2排序252
9.3连接264
9.4边数据分布270
9.5MapReduce库类276
第Ⅲ部分Hadoop的操作
构建Hadoop集群279
10.1集群规范280
10.2集群的构建和安装284
10.3Hadoop配置288
10.4安全性305
10.5利用基准评测程序测试
Hadoop集群311
管理Hadoop314
11.1HDFS314
11.2监控327
11.3维护329
第Ⅳ部分Hadoop相关开源项目
关于Avro341
12.1Avro数据类型和模式342
12.2内存中的序列化和
反序列化特定API347
12.3Avro数据文件349
12.4互操作性351
12.5模式解析352
12.6排列顺序354
12.7关于AvroMapReduce356
12.8使用AvroMapReduce
进行排序359
12.9其他语言的Avro362
关于Parquet363
13.1数据模型364
13.2Parquet文件格式367
13.3Parquet的配置368
13.4Parquet文件的读/写369
13.5ParquetMapReduce374
关于Flume377
14.1安装Flume378
14.2示例378
14.3事务和可靠性380
14.4HDFSSink382
14.5扇出385
14.6通过代理层分发387
14.7Sink组391
14.8Flume与应用程序的集成395
14.9组件编目395
14.10延伸阅读397
关于Sqoop398
15.1获取Sqoop398
15.2Sqoop连接器400
15.3一个导入的例子401
15.4生成代码404
15.5深入了解数据库导入405
15.6使用导入的数据409
15.7导入大对象412
15.8执行导出414
15.9深入了解导出功能416
15.10延伸阅读419
关于Pig420
16.1安装与运行Pig421
16.2示例425
16.3与数据库进行比较428
16.4PigLatin429
16.5用户自定义函数446
16.6数据处理操作455
16.7Pig实战465
16.8延伸阅读468
关于Hive469
17.1安装Hive470
17.2示例472
17.3运行Hive473
17.4Hive与传统数据库相比480
17.5HiveQL483
17.6表488
17.7查询数据501
17.8用户定义函数508
17.9延伸阅读516
关于Crunch517
18.1示例518
18.2Crunch核心API521
18.3管线执行537
18.4Crunch库545
18.5延伸阅读547
关于Spark548
19.1安装Spark549
19.2示例549
19.3弹性分布式数据集555
19.4共享变量564
19.5剖析Spark作业运行机制565
19.6执行器和集群管理器570
19.7延伸阅读574
关于HBase575
20.1HBase基础575
20.2概念576
20.3安装581
20.4客户端584
20.5创建在线查询应用589
20.6HBase和RDBMS的比较598
20.7Praxis601
20.8延伸阅读602
关于ZooKeeper604
21.1安装和运行ZooKeeper605
21.2示例607
21.3ZooKeeper服务615
21.4使用ZooKeeper来构建
应用629
21.5生产环境中的ZooKeeper640
21.6延伸阅读643
第Ⅴ部分案例学习
医疗公司塞纳(Cerner)
的可聚合数据647
22.1从多CPU到语义集成647
22.2进入ApacheCrunch648
22.3建立全貌649
22.4集成健康医疗数据651
22.5框架之上的可组合性654
22.6下一步655
生物数据科学：
用软件拯救生命657
23.1DNA的结构659
23.2遗传密码：将DNA字符
转译为蛋白质660
22.3将DNA想象成源代码661
23.4人类基因组计划和参考
基因组663
22.5DNA测序和比对664
23.6ADAM，一个可扩展的
基因组分析平台666
23.7使用Avro接口描述语言进行
自然语言编程666
23.8使用Parquet进行面向列的
存取668
23.9一个简单例子：用Spark和
ADAM做k-mer计数669
23.10从个性化广告到个性化
医疗672
23.11联系我们673
开源项目Cascading674
24.1字段、元组和管道675
24.2操作678
24.3Taps，Schemes和Flows680
24.4Cascading实践应用681
24.5灵活性684
24.6ShareThis中的Hadoop和
Cascading685
24.7总结689
附录A安装ApacheHadoop691
附录B关于CDH697
附录C准备NCDC气象数据699
附录D新版和旧版Java
MapReduceAPI702