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『簡體書』写给大忙人的Hadoop 2

書城自編碼： 2813453
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： [美]Douglas Eadline[道格拉斯·伊德理恩]
國際書號(ISBN)： 9787121288050
出版社： 电子工业出版社
出版日期： 2016-05-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 288/
書度/開本： 16开 釘裝： 平塑

售價：HK$ 103.5

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編輯推薦：
理解Hadoop 2和YARN的工作原理，以及它们对配备MapReduce的Hadoop第1版的改进。
理解基于Hadoop的数据湖和RDBMS数据仓库的比较。
在Linux机器、虚拟的沙箱或集群中安装Hadoop 2和核心服务。
研究Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
理解MapReduce和YARN编程的基础。
利用Apache Pig、Hive、Sqoop、Flume、Oozie和HBase简化编程。
观察应用程序运行进度、控制作业并管理工作流程。
利用Apache Ambari高效地管理Hadoop，包括建立从HDFS到NFSv3的网关、制作HDFS快照及配置YARN的攻略。
学习Hadoop 2故障诊断和排除的基础知识，以及学习安装Apache Hue和Apache Spark。
內容簡介：
本书首先介绍了Hadoop的背景知识，包括Hadoop 2和YARN的工作原理和对Hadoop 1的改进，然后将数据湖与传统存储比较。第2章到第8章，分别介绍了Hadoop 2和核心服务的安装方法、Hadoop分布式文件系统、MapReduce和YARN编程，以及利用Apache Pig等Hadoop工具简化编程。最后两章讲述了利用Apache Ambari等工具管理Hadoop和基本的管理程序。附录包括Hadoop 2故障诊断和排除的基础知识、Apache Hue和Apache Spark安装等。本书通俗易懂，具有大量操作实例，易于上手，适合Hadoop用户、管理员、开发和运维人员、程序员、架构师、分析师和数据科学工作者阅读。
關於作者：
卢涛，专业社区ITPUB Oracle开发版版主。1995年参加工作，2001年转到IT部门从事CC++软件开发，2004年开始做系统分析和Oracle数据库方面工作。参加过多个全国性普查数据处理项目的开发和运维，目前主要从事统计报表联网填报系统的后台支持和优化。曾参与编写《剑破冰山—Oracle开发的艺术》一书，并翻译了数本Oracle管理、开发和性能优化；CC++开发、Web开发等方面的书籍。 Douglas Eadline，博士，作为一个Linux集群HPC革命的践行者和记录者开始他的职业生涯，而现在他在记录大数据分析。从开始第一份操作文档以来，道格写了数百篇文章、白皮书，以及说明文档，涵盖高性能计算（HPC）的几乎所有方面。在2005年启动和编辑颇受欢迎的ClusterMonkey.net网站之前，他担任ClusterWorld杂志的主编，并曾是Linux杂志的HPC资深编辑。
他具有多方面的HPC实际操作经验，包括硬件和软件设计、基准测试、存储、GPU、云计算和并行计算。
目錄：
1背景和概念1
定义Apache Hadoop1
Apache Hadoop的发展简史3
大数据的定义4
Hadoop作为数据湖5
使用Hadoop:管理员、用户或两种身份兼具7
原始的MapReduce7
Apache Hadoop的设计原则8
Apache Hadoop MapReduce示例8
MapReduce的优势10
Apache Hadoop V1 MapReduce操作11
使用Hadoop V2 超越MapReduce13
Hadoop V2 YARN操作设计14
Apache Hadoop项目生态系统16
总结和补充资料18
2安装攻略21
核心Hadoop服务21
Hadoop配置文件22
规划你的资源23
硬件的选择23
软件选择24
在台式机或笔记本电脑上安装25
安装Hortonworks HDP 2.2沙箱25
用Apache源代码安装Hadoop32
配置单节点YARN服务器的步骤33
运行简单的MapReduce示例42
安装 Apache Pig（可选）42
安装Apache Hive（可选）43
使用Ambari安装Hadoop44
执行Ambari安装45
撤消Ambari安装59
使用Apache Whirr在云中安装Hadoop59
总结和补充资料65
3HDFS基础知识67
HDFS设计的特点67
HDFS组件68
HDFS块复制71
HDFS安全模式72
机架的识别73
NameNode高可用性73
HDFS NameNode联邦75
HDFS检查点和备份76
HDFS快照76
HDFS NFS网关76
HDFS用户命令77
简要HDFS命令参考77
一般HDFS命令78
列出HDFS中的文件79
在HDFS中创建一个目录80
将文件复制到HDFS80
从HDFS复制文件81
在HDFS中复制文件81
删除在HDFS中的文件81
删除在HDFS中的目录81
获取HDFS状态报告81
HDFS的Web图形用户界面82
在程序中使用HDFS82
HDFS Java应用程序示例82
HDFS C应用程序示例86
总结和补充资料88
4运行示例程序和基准测试程序91
列出可用的示例92
运行Pi示例93
使用Web界面监控示例95
运行基本Hadoop基准测试程序101
运行Terasort测试101
运行TestDFSIO基准102
管理Hadoop MapReduce作业103
总结和补充资料104
5Hadoop MapReduce框架107
MapReduce模型107
MapReduce并行数据流110
容错和推测执行114
推测执行114
Hadoop MapReduce硬件115
总结和补充资料115
6MapReduce117
编译和运行Hadoop WordCount的示例117
使用流式接口122
使用管道接口125
编译和运行Hadoop Grep链示例127
调试MapReduce131
作业的列举、清除和状态查询131
Hadoop日志管理131
启用YARN日志聚合132
Web界面日志查看133
命令行日志查看133
总结和附加资源135
7基本的Hadoop工具137
使用Apache Pig137
Pig示例演练138
使用Apache Hive140
Hive示例演练140
更高级的Hive示例142
使用Apache Sqoop获取关系型数据145
Apache Sqoop导入和导出方法145
Apache Sqoop版本更改147
Sqoop示例演练148
使用Apache Flume获取数据流155
Flume的示例演练157
使用Apache Oozie管理 Hadoop工作流160
Oozie示例演练162
使用Apache HBase170
HBase数据模型概述170
HBase示例演练171
总结和补充资料176
8Hadoop YARN应用程序179
YARN分布式shell179
使用YARN分布式shell180
一个简单的示例181
使用更多的容器182
带有shell参数的分布式 shell 示例183
YARN应用程序的结构185
YARN应用程序框架187
Hadoop MapReduce188
Apache Tez188
Apache Giraph189
Hoya: HBase on YARN189
Dryad on YARN189
Apache Spark189
Apache Storm190
Apache REEF:可持续计算执行框架190
Hamster:Hadoop和MPI在同一集群190
Apache Flink:可扩展的批处理和流式数据处理191
Apache Slider：动态应用程序管理191
总结和补充资料192
9用Apache Ambari管理Hadoop193
快速浏览 Apache Ambari194
仪表板视图194
服务视图197
主机视图199
管理视图201
查看视图201
Admin下拉菜单202
更改Hadoop属性206
总结和补充资料212
10基本的Hadoop管理程序213
基本的Hadoop YARN管理214
停用YARN节点214
YARN WebProxy214
使用 JobHistoryServer215
管理YARN作业215
设置容器内存215
设置容器核心216
设置MapReduce属性216
基本的HDFS管理217
NameNode用户界面217
将用户添加到HDFS219
在HDFS上执行FSCK220
平衡HDFS221
HDFS安全模式222
停用HDFS节点222
SecondaryNameNode223
HDFS快照223
配置到HDFS的NFSv3网关225
容量调度程序背景知识229
Hadoop 2的MapReduce兼容性231
启用应用主控程序的重新启动功能231
计算一个节点的承载容量232
运行Hadoop 1的应用程序233
总结和补充资料235
附录A本书的网页和代码下载237
附录B入门流程图和故障排除指南239
入门流程图239
常见的Hadoop故障排除指南239
规则1:不要惊慌239
规则2：安装并使用Ambari244
规则3：检查日志244
规则4：简化情况245
规则5：在互联网上提问245
其他有用的提示246
附录C按主题列出的Apache Hadoop资源汇总253
常规的Hadoop 信息253
Hadoop安装攻略253
HDFS254
示例255
MapReduce255
MapReduce 编程255
基本工具256
YARN应用程序框架257
Ambari管理257
基本的Hadoop 管理257
附录D安装Hue Hadoop GUI259
Hue安装259
安装和配置Hue262
启动Hue263
Hue用户界面263
附录E安装Apache Spark267
在集群上安装Spark267
在整个集群中启动Spark268
在伪分布式的单节点安装版本中安装和启动Spark270
运行Spark示例271
內容試閱：
序言
Apache Hadoop 2 引进了加工和处理数据的新方法，这些方法都超越了原始Hadoop实现的基本MapReduce 范式。本书详尽地介绍了Hadoop 2 中的概念和工具，无论是Hadoop 新人或曾使用过早期版本的经验丰富的专业人员，都能从中获益。
在过去的几年中，在原Hadoop 项目的保护伞下已经诞生了许多项目，这些项目在与原始Hadoop 项目保持良好集成的同时，还使得存储、处理和收集大量数据更为便利。本书介绍了许多在此更大的Hadoop 生态系统中的项目，向读者提供高层次基础知识，引导他们使用满足自己需求的工具来开展工作。
本书很多内容是Doug Eadline 根据他广受欢迎的Hadoop Fundamentals Live Lessons视频系列改编而成的。然而，他的资历不仅于此。Doug 与人合著了Apache Hadoop YARN:Moving beyond MapReduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2 一书，对于介绍Hadoop 2 的覆盖范围和它给用户带来的新功能，几乎无人比他更有资格。
我激动地看到Doug 用他涵盖Hadoop 及其相关项目的书为本丛书带来巨大的知识财富。对于希望了解更多有关Hadoop 可以帮助他们解决问题的新人，以及希望了解升级到最新版本的好处的现有用户，本书都将是很好的资料。
Paul Dix，丛书编辑

 

 

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