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Easticsearch集成Hadoop最佳实践
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Easticsearch集成Hadoop最佳实践

作者：(美)VishalShukla著
出版社：清华大学出版社出版时间：2017-06-01
开本： 32开 页数： 186
本类榜单：计算机/网络销量榜
中 图 价:¥27.0(4.9折) 定价  ¥55.0 登录后可看到会员价
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Easticsearch集成Hadoop最佳实践 版权信息

Easticsearch集成Hadoop最佳实践 本书特色

ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎，具有高可靠性，支持非常多的企业级搜索用例。Elasticsearch Hadoop作为一个完美的工具，用来连接 Elasticsearch 和 Hadoop 的生态系统。通过Kibana技术，Elasticsearch Hadoop很容易从Hadoop 生态系统中获得大数据分析的结果。 本书全面介绍Elasticsearch Hadoop技术用于大数据分析以及数据可视化的方法。内容共分7章，包括Hadoop、Elasticsearch、 Marvel和 Kibana 安装；通过编写 MapReduce 作业，把Hadoop数据导入 Elasticsearch；全面分析 Elasticsearch本质，如全文本搜索分析、 查询、 筛选器和聚合；使用 Kibana创建各种可视化和交互式仪表板，并使用Storm和 Elasticsearch分类现实世界的流数据以及相关的其他主题。 本书适合从事大数据分析人员、大数据应用开发的人员参考，也适合高等院校及培训机构相关专业的师生教学参考。

Easticsearch集成Hadoop最佳实践 内容简介

Hadoop已经是业界公认的大数据处理的事实标准，对海量数据的存储与处理都是不在话下，不过，随着业务的复杂化以及需求的多变，分析师们迫切地想要看到结果从而进行分析，而目前Hadoop离线 批量处理的方式稍微有点力不从心，有没有一种能够更灵活地使用和加工数据的方法呢？鉴于此，Elasticsearch脱颖而出，Elasticsearch可以很方便地对海量数据进行搜索与聚合，并且能够实时响应，用户无需为每次不同的查询而重新定义Schema或者预处理。 数据科学家可以非常灵活地对数据进行各种维度的钻取与分析，把更多的精力关注在业务本身和挖掘数据本身的价值，并且可以随时根据上一个查询得到的线索随时去构建新的查询从而继续挖掘，这在以前是不敢想象的。另外，Elasticsearch还能和Hadoop进行结合，Hadoop 适合海量数据的归档与离线预处理，Elasticsearch则进行实时检索与分析，而本书是目前介绍这两方面结合使用的非常好的中文资料，相信对您一定会大有裨益。
Medcl Elastic中文社区发起人 Elastic工程师与布道师
Elasticsearch是近年来大数据领域异军突起的一门热点技术。如何将Elasticsearch与Hadoop 体系相结合，是很多人关心和疑惑的问题。Elasticsearch for Hadoop方案很好的解决了这个问题，但是长期缺乏相关资料。本书全面的介绍了方案的原理、部署、样例和配置细节，相信可以帮助到读者。 饶琛琳 《ELKstack权威指南》作者 日志易产品总监

Easticsearch集成Hadoop最佳实践 目录

目录 第1章 环境部署 1 1.1 安装部署Hadoop集群 1 Java安装和配置 2 用户添加和配置 2 SSH认证配置 3 Hadoop下载 4 环境变量配置 4 Hadoop配置 5 配置core-site.xml 6 配置hdfs-site.xml 6 配置yarn-site.xml 6 配置mapred-site.xml 7 格式化HDFS 7 启动Hadoop进程 8 1.2 安装Elasticsearch及相关插件 8 下载Elasticsearch 9 配置Elasticsearch 9 安装Head插件 11 安装Marvel插件 11 启动Elasticsearch 12 1.3 运行WordCount示例 13 下载编译示例程序 13 将示例文件上传到HDFS 13 运行**个作业 14 1.4 使用Head 和 Marvel浏览数据 16 使用Head浏览数据 16 初识Marvel 18 使用Sense浏览数据 19 小结 21 第2章 初识ES-Hadoop 22 2.1 理解WordCount程序 23 理解Mapper 23 理解Reducer 24 理解Driver 25 使用旧的API——org.apache.hadoop.mapred 28 2.2 实际案例——网络数据监控 28 获取并理解数据 28 明确问题 29 解决方案 30 解决方案1——预聚合结果 30 解决方案2——直接查询聚合结果 32 2.3 开发MapReduce作业 33 编写Mapper类 34 编写Driver 37 编译作业 38 上传数据到HDFS 41 运行作业 41 查看TOP N结果 42 2.4 将数据从Elasticsearch写回HDFS 44 了解Twitter数据集 44 导入Elasticsearch 45 创建MapReduce作业 46 编写Tweets2HdfsMapper 46 运行示例 50 确认输出 50 小结 52 第3章 深入理解Elasticsearch 53 3.1 理解搜索 53 观念转换 54 索引 54 类型 55 文档 55 字段 55 3.2 与Elasticsearch交互 56 Elasticsearch的CRUD 56 创建文档 56 获取文档 57 更新文档 58 删除文档 58 创建索引 58 映射 59 数据类型 60 创建映射 61 索引模板 62 3.3 控制索引过程 63 什么是反转索引 63 输入数据分析 64 停止词 64 大小写 65 词根 65 同义词 65 分析器 65 3.4 Elastic查询 67 编写查询语句 68 URI查询 68 match_all查询 68 term查询 68 boolean查询 70 match查询 71 range查询 72 wildcard查询 73 过滤器 73 3.5 聚合查询 75 执行聚合查询 76 terms聚合 76 histogram聚合 78 range聚合 78 geo distance聚合 79 嵌套聚合 81 自测题 82 小结 82 第4章 利用Kibana进行大数据可视化 83 4.1 安装部署 83 Kibana安装 84 准备数据 84 自测题 85 启动Kibana 86 4.2 数据发现 87 4.3 数据可视化 90 饼图 91 堆积柱状图 94 使用堆积柱状图完成日期直方图 96 面积图 97 饼图组图 98 环形图 98 瓦片地图 99 自测题 100 4.4 动态图表 101 小结 104 第5章 实时分析 105 5.1 了解Twitter趋势分析器 105 实现目标 106 Apache Storm安装 107 5.2 将流式数据接入Storm 107 编写Storm spout 108 编写Storm bolt 110 创建Storm topology 112 编译运行Storm作业 113 5.3 趋势分析 114 significant term聚合 114 使用Kibana分析趋势 116 5.4 使用Percolator对推文分类 117 Percolator 118 Percolator优化 120 推文分类 121 小结 124 第6章 ES-Hadoop配置 125 6.1 分布式环境中的Elasticsearch 125 集群和节点 126 节点类型 126 节点发现 128 数据分布 129 分片 129 副本 129 分片分配 130 6.2 ES-Hadoop架构 132 动态并行 132 写入Elasticsearch 133 从Elasticsearch中读取 134 失败捕获 134 数据本地化 135 6.3 生产环境配置 135 硬件 135 内存 135 CPU 135 磁盘 136 网络 136 集群安装 137 集群拓扑结构 137 设置名称 138 设置路径 138 设置内存 139 脑裂问题 140 设置恢复参数 141 预设配置 142 数据导入 142 全文检索 144 快速聚合 144 生产环境部署检查列表 145 6.4 集群管理 146 监控集群健康 146 备份和恢复 149 数据备份 149 数据恢复 150 小结 151 第7章 与Hadoop生态系统集成 152 7.1 与Pig集成 152 Pig安装 154 向Elasticsearch中导入数据 155 从JSON源写数据 157 类型转换 157 从Elasticsearch中读取数据 158 7.2 与Hive集成 158 安装Apache Hive 158 向Elasticsearch中导入数据 159 从JSON源写数据 161 类型转换 161 从Elasticsearch中读取数据 162 7.3 与Cascading集成 163 向Elasticsearch中导入数据 163 编写一个Cascading作业 163 运行作业 164 从Elasticsearch中读取数据 165 编写一个reader作业 165 使用Lingual 165 7.4 与Spark集成 167 安装Spark 168 向Elasticsearch中导入数据 168 使用SparkSQL向Elasticsearch中导入数据 169 从Elasticsearch中读取数据 170 使用SparkSQL从Elasticsearch中读取数据 170 7.5 与YARN集成 171 小结 172 附录 配置 174 基本配置 174 es.resource 174 es.resource.read 174 es.resource.write 175 es.nodes 175 es.port 175 读写配置 175 es.query 175 es.input.json 176 es.write.operation 177 es.update.script 177 es.update.script.lang 177 es.update.script.params 177 es.update.script.params.json 178 es.batch.size.bytes 178 es.batch.size.entries 178 es.batch.write.refresh 178 es.batch.write.retry.count 178 es.batch.write.retry.wait 179 es.ser.reader.value.class 179 es.ser.writer.value.class 179 es.update.retry.on.conflict 179 映射配置 179 es.mapping.id 179 es.mapping.parent 180 es.mapping.version 180 es.mapping.version.type 180 es.mapping.routing 180 es.mapping.ttl 180 es.mapping.timestamp 181 es.mapping.date.rich 181 es.mapping.include 181 es.mapping.exclude 181 索引配置 181 es.index.auto.create 181 es.index.read.missing.as.empty 182 es.field.read.empty.as.null 182 es.field.read.validate.presence 182 网络配置 182 es.nodes.discovery 182 es.nodes.client.only 183 es.http.timeout 183 es.http.retries 183 es.scroll.keepalive 183 es.scroll.size 183 es.action.heart.beat.lead 183 认证配置 184 es.net.http.auth.user 184 es.net.http.auth.pass 184 SSL配置 184 es.net.ssl 184 es.net.ssl.keystore.location 184 es.net.ssl.keystore.pass 184 es.net.ssl.keystore.type 184 es.net.ssl.truststore.location 184 es.net.ssl.truststore.pass 185 es.net.ssl.cert.allow.self.signed 185 es.net.ssl.protocol 185 es.scroll.size 185 代理配置 185 es.net.proxy.http.host 185 es.net.proxy.http.port 185 es.net.proxy.http.user 185 es.net.proxy.http.pass 186 es.net.proxy.http.use.system.props 186 es.net.proxy.socks.host 186 es.net.proxy.socks.port 186 es.net.proxy.socks.user 186 es.net.proxy.socks.pass 186 es.net.proxy.socks.use.system.props 186
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Easticsearch集成Hadoop最佳实践 作者简介

贾传青，数据架构师，Oracle OCM，DB2迁移之星，TechTarget特约作家，从数据库向大数据转型的先行者，酷爱摄影。曾服务于中国联通、中国电信、建设银行、PICC等，目前供职于一家大数据解决方案提供商，致力于大数据技术的应用与实践。著有《开源大数据分析引擎Impala实战》一书。

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