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Easticsearch集成Hadoop最佳实践 版权信息
- ISBN：9787302469674
- 条形码：9787302469674 ; 978-7-302-46967-4
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
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
展开全部
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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