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| 內容簡介： |
本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop简介；MapReduce简介；Hadoop分布式文件系统；Hadoop的IO、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制；MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性；如何构建Hadoop集群，如何管理Hadoop；Pig简介；Hbase简介；Hive简介；ZooKeeper简介；开源工具Sqoop，最后还提供了丰富的案例分析。
本书是Hadoop权威参考，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以从中了解如何安装与运行Hadoop集群。
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| 目錄：
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第1章 初识Hadoop
数据！数据！
数据存储与分析
与其他系统相比
关系型数据库管理系统
网格计算
志愿计算
1.3.4 Hadoop 发展简史
Apache Hadoop和Hadoop生态圈
第2章 关于MapReduce
一个气象数据集
数据的格式
使用Unix工具进行数据分析
使用Hadoop分析数据
map阶段和reduce阶段
横向扩展
合并函数
运行一个分布式的MapReduce作业
Hadoop的Streaming
Ruby版本
Python版本
Hadoop Pipes
编译运行
第3章 Hadoop分布式文件系统
HDFS的设计
HDFS的概念
数据块
namenode和datanode
命令行接口
基本文件系统操作
Hadoop文件系统
接口
Java接口
从Hadoop URL中读取数据
通过FileSystem API读取数据
写入数据
目录
查询文件系统
删除数据
数据流
文件读取剖析
文件写入剖析
一致模型
通过 distcp并行拷贝
保持 HDFS 集群的均衡
Hadoop的归档文件
使用Hadoop归档文件
不足
第4章 Hadoop IO
数据完整性
HDFS的数据完整性
LocalFileSystem
ChecksumFileSystem
压缩
codec
压缩和输入切分
在MapReduce中使用压缩
序列化
Writable接口
Writable类
实现定制的Writable类型
序列化框架
Avro
依据文件的数据结构
写入SequenceFile
MapFile
第5章 MapReduce应用开发
配置API
合并多个源文件
可变的扩展
配置开发环境
配置管理
辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner
编写单元测试
mapper
reducer
本地运行测试数据
在本地作业运行器上运行作业
测试驱动程序
在集群上运行
打包
启动作业
MapReduce的Web界面
获取结果
作业调试
使用远程调试器
作业调优
分析任务
MapReduce的工作流
将问题分解成MapReduce作业
运行独立的作业
第6章 MapReduce的工作机制
剖析MapReduce作业运行机制
作业的提交
作业的初始化
任务的分配
任务的执行
进度和状态的更新
作业的完成
失败
任务失败
tasktracker失败
jobtracker失败
作业的调度
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
shuffle和排序
map端
reduce端
配置的调优
任务的执行
推测式执行
重用JVM
跳过坏记录
任务执行环境
第7章 MapReduce的类型与格式
MapReduce的类型
默认的MapReduce作业
输入格式
输入分片与记录
文本输入
二进制输入
多种输入
数据库输入和输出
输出格式
文本输出
二进制输出
多个输出
延迟输出
数据库输出
第8章 MapReduce的特性
计数器
内置计数器
用户定义的Java计数器
用户定义的Streaming计数器
排序
准备
部分排序
总排序
二次排序
联接
map端联接
reduce端联接
边数据分布
利用JobConf来配置作业
分布式缓存
MapReduce库类
第9章 构建Hadoop集群
集群规范
网络拓扑
集群的构建和安装
安装Java
创建Hadoop用户
安装Hadoop
测试安装
SSH配置
Hadoop配置
配置管理
环境设置
Hadoop守护进程的关键属性
Hadoop守护进程的地址和端口
Hadoop的其他属性
创建用户帐号
安全性
Kerberos和Hadoop
委托令牌
其他安全性改进
利用基准测试程序测试Hadoop集群
Hadoop基准测试程序
用户的作业
云上的Hadoop
Amazon EC2上的Hadoop
第10章 管理Hadoop
HDFS
永久性数据结构
安全模式
日志审计
工具
监控
日志
度量
Java管理扩展JMX
维护
日常管理过程
委任节点和解除节点
升级
第11章 Pig简介
安装与运行Pig
执行类型
运行Pig程序
Grunt
Pig Latin编辑器
示例
生成示例
与数据库比较
PigLatin
结构
语句
表达式
1.4.4 类型
模式
函数
用户自定义函数
过滤UDF
计算UDF
加载UDF
数据处理操作
加载和存储数据
过滤数据
分组与连接数据
对数据进行排序
组合和分割数据
Pig实战
并行处理
参数代换
第12章 Hive
1.1 安装Hive
1.1.1 Hive外壳环境
1.2 示例
1.3 运行Hive
1.3.1 配置Hive
1.3.2 Hive服务
1.3.3 Metastore
1.4 和传统数据库进行比较
1.4.1 读时模式Schema on Readvs.写时模式Schema on
Write
1.4.2 更新、事务和索引
1.5 HiveQL
1.5.1 数据类型
1.5.2 操作和函数
1.6 表
1.6.1 托管表Managed Tables和外部表External Tables
1.6.2 分区Partitions和桶Buckets
1.6.3 存储格式
1.6.4 导入数据
1.6.5 表的修改
1.6.6 表的丢弃
1.7 查询数据
1.7.1 排序Sorting和聚集Aggregating
1.7.2 MapReduce脚本
1.7.3 连接
1.7.4 子查询
1.7.5 视图view
1.8 用户定义函数User-Defined Functions
1.8.1 编写UDF
1.8.2 编写UDAF
第13章 HBase
2.1 HBasics
2.1.1 背景
2.2 概念
2.2.1 数据模型的“旋风之旅”
2.2.2 实现
2.3 安装
2.3.1 测试驱动
2.4 客户机
2.4.1 Java
2.4.2 Avro，REST，以及Thrift
2.5 示例
2.5.1 模式
2.5.2 加载数据
2.5.3 Web查询
2.6 HBase和RDBMS的比较
2.6.1 成功的服务
2.6.2 HBase
2.6.3 实例：HBase在Streamy.com的使用
2.7 Praxis
2.7.1 版本
2.7.2 HDFS
2.7.3 用户接口UI
2.7.4 度量metrics
2.7.5 模式设计
2.7.6 计数器
2.7.7 批量加载bulkloading
第14章 ZooKeeper
安装和运行ZooKeeper
示例
ZooKeeper中的组成员关系
创建组
加入组
列出组成员
ZooKeeper服务
数据模型
操作
实现
一致性
会话
状态
使用ZooKeeper来构建应用
配置服务
具有可恢复性的ZooKeeper应用
锁服务
生产环境中的ZooKeeper
可恢复性和性能
配置
第15章 开源工具Sqoop
获取Sqoop
一个导入的例子
生成代码
其他序列化系统
深入了解数据库导入
导入控制
导入和一致性
直接模式导入
使用导入的数据
导入的数据与Hive
导入大对象
执行导出
深入了解导出
导出与事务
导出和SequenceFile
第16章 实例分析
Hadoop 在Last.fm的应用
Last.fm：社会音乐史上的革命
Hadoop a Last.fm
用Hadoop产生图表
Track Statistics程序
总结
Hadoop和Hive在Facebook的应用
概要介绍
Hadoop a Facebook
假想的使用情况案例
Hive
问题与未来工作计划
Nutch 搜索引擎
背景介绍
数据结构
Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例
总结
Rackspace的日志处理
简史
选择Hadoop
收集和存储
日志的MapReduce模型
关于Cascading
字段、元组和管道
操作
Tap类，Scheme对象和Flow对象
Cascading实战
灵活性
Hadoop和Cascading在ShareThis的应用
总结
在Apache Hadoop上的TB字节数量级排序
使用Pig和Wukong来探索10亿数量级边的 网络图
测量社区
每个人都在和我说话：Twitter回复关系图
degree度
对称链接
社区提取
附录A 安装Apache Hadoop
先决条件
安装
配置
本机模式
伪分布模式
全分布模式
附录B Cloudera’s Distribution for Hadoop
附录C 准备NCDC天气数据
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序
Hadoop起源于Nutch项目。我们曾尝试构建一个开源的Web搜索引擎，但是始终无法有效地将计算任务分配到多台（也就寥寥几台）计算机上。直到谷歌公司公布了GFS和MapReduce的相关论文，我们的思路才清晰起来。他们设计的系统已可精准地解决我们在Nutch项目中面临的困境。因此，我们（两个半工制的人）也尝试重建这些系统，将其作为Nutch的一部分。
我们成功地在20多台机器上运行Nutch。但是我们很快就意识到，只有在几千台机器上运行Nutch才能够应付Web的超大规模，但这实在超出两个半工制的开发者的应对能力。
几乎就在那个时候，雅虎公司也对这项技术产生了浓厚的兴趣，并迅速组建了一支开发团队。我有幸成为一员。我们剥离了Nutch的分布式计算模块，并称之为Hadoop。在雅虎的帮助下，Hadoop很快就能够真正处理Web数据。
从2006年起，Tom
White就对hadoop贡献良多。我早就是通过他的一篇关于Nutch的非常优秀的论文认识了他，在这篇论文中，他以一种优美而清晰的笔调清晰地阐述了深刻的想法。很快，我发现他开发的软件也是同样的优美和易于理解。
Tom从一开始就乐于站在用户和项目的角度来考虑问题。与其他开源程序开发者不同，Tom不会刻意调整系统以更加符合他个人的需要，而是尽可能地让所有用户用起来都很方便。
Tom最初专注于如何让Hadoop在亚马逊公司的EC2和S3服务上运行良好。之后，他转而解决更为广泛的难题，包括如何提高MapReduce
API、如何加强网站、如何设计对象序列化框架等。在所有工作中，Tom都非常精准地阐明了想法。在很短的时间里，Tom进入了Hadoop委员会，并在不久之后成为Hadoop项目管理委员会的一员。
现在，Tom是一个受人尊敬的Hadoop开发者社区的高级成员。尽管他是这个项目的多个技术领域的专家，但是不得不说他的专长是让Hadoop易于理解和使用。
因此，当得知Tom有意写一本关于Hadoop的书时，我非常高兴。是的，又有谁能够比他更胜任呢？现在，你们有机会向这位大师学习Hadoop——不单单是技术，也包括一些常识和通俗的笔调。
Doug Cutting
院棚小屋，加州
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