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Hadoop 权威指南-第4版-修订版&升级版 版权信息
- ISBN：9787302465133
- 条形码：9787302465133 ; 978-7-302-46513-3
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
Hadoop 权威指南-第4版-修订版&升级版 本书特色
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。 本书是一本权威、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的*发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。
Hadoop 权威指南-第4版-修订版&升级版 内容简介
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。
Hadoop 权威指南-第4版-修订版&升级版 目录
第Ⅰ部分 Hadoop基础知识第1章 初识Hadoop 3
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
1.5.1 关系型数据库管理系统 8
1.5.2 网格计算 10
1.5.3 志愿计算 11
1.6 Apache Hadoop发展简史 12
1.7 本书包含的内容 16
第2章 关于MapReduce 19
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
2.3.1 map和reduce 23
2.3.2 Java MapReduce 24
2.4 横向扩展 31
2.4.1 数据流 31
2.4.2 combiner函数 35
2.4.3 运行分布式的
MapReduce作业 37 2.5 Hadoop Streaming 37 2.5.1 Ruby版本 38 2.5.2 Python版本 40 第3章 Hadoop分布式文件系统 42 3.1 HDFS的设计 42 3.2 HDFS的概念 44 3.2.1 数据块 44 3.2.2 namenode和datanode 45 3.2.3 块缓存 46 3.2.4 联邦HDFS 47 3.2.5 HDFS的高可用性 47 3.3 命令行接口 50 3.4 Hadoop文件系统 52 3.5 Java接口 56 3.5.1 从Hadoop URL读取
数据 56 3.5.2 通过FileSystem API
读取数据 58 3.5.3 写入数据 61 3.5.4 目录 63 3.5.5 查询文件系统 63 3.5.6 删除数据 68 3.6 数据流 68 3.6.1 剖析文件读取 68 3.6.2 剖析文件写入 71 3.6.3 一致模型 74 3.7 通过distcp并行复制 76 第4章 关于YARN 78 4.1 剖析YARN应用运行机制 79 4.1.1 资源请求 80 4.1.2 应用生命期 81 4.1.3 构建YARN应用 81 4.2 YARN与MapReduce 1相比 82 4.3 YARN中的调度 85 4.3.1 调度选项 85 4.3.2 容量调度器配置 87 4.3.3 公平调度器配置 89 4.3.5 延迟调度 93 4.3.5 主导资源公平性 94 4.4 延伸阅读 95 第5章 Hadoop的I/O操作 96 5.1 数据完整性 96 5.1.1 HDFS的数据完整性 97 5.1.2 LocalFileSystem 98 5.1.3 ChecksumFileSystem 98 5.2 压缩 99 5.2.1 codec 100 5.2.2 压缩和输入分片 105 5.2.3 在MapReduce中使用
压缩 106 5.3 序列化 109 5.3.1 Writable接口 110 5.3.2 Writable类 112 5.3.3 实现定制的Writable
集合 121 5.3.4 序列化框架 125 5.4 基于文件的数据结构 127 5.4.1 关于SequenceFile 127 5.4.2 关于MapFile 135 5.4.3 其他文件格式和
面向列的格式 136第Ⅱ部分 关于MapReduce第6章 MapReduce应用开发 141 6.1 用于配置的API 142 6.1.1 资源合并 143 6.1.2 变量扩展 144 6.2 配置开发环境 144 6.2.1 管理配置 146 6.2.2 辅助类GenericOptionsParser，
Tool和ToolRunner 149 6.3 用MRUnit来写单元测试 152 6.3.1 关于Mapper 152 6.3.2 关于Reducer 156 6.4 本地运行测试数据 156 6.4.1 在本地作业运行器上
运行作业 156 6.4.2 测试驱动程序 158 6.5 在集群上运行 160 6.5.1 打包作业 160 6.5.2 启动作业 162 6.5.3 MapReduce的Web
界面 165 6.5.4 获取结果 167 6.5.5 作业调试 168 6.5.6 Hadoop日志 171 6.5.7 远程调试 173 6.6 作业调优 174 6.7 MapReduce的工作流 176 6.7.1 将问题分解成
MapReduce作业 177 6.7.2 关于JobControl 178 6.7.3 关于Apache Oozie 179 第7章 MapReduce的工作机制 184 7.1 剖析MapReduce作业运行
机制 184 7.1.1 作业的提交 185 7.1.2 作业的初始化 186 7.1.3 任务的分配 187 7.1.4 任务的执行 188 7.1.5 进度和状态的更新 189 7.1.6 作业的完成 191 7.2 失败 191 7.2.1 任务运行失败 191 7.2.2 application master
运行失败 193 7.2.3 节点管理器运行失败 193 7.2.4 资源管理器运行失败 194 7.3 shuffle和排序 195 7.3.1 map端 195 7.3.2 reduce端 197 7.3.3 配置调优 199 7.4 任务的执行 201 7.4.1 任务执行环境 201 7.4.2 推测执行 202 7.4.3 关于
OutputCommitters 204 第8章 MapReduce的
类型与格式 207 8.1 MapReduce的类型 207 8.1.1 默认的MapReduce
作业 212 8.1.2 默认的Streaming
作业 216 8.2 输入格式 218 8.2.1 输入分片与记录 218 8.2.2 文本输入 229 8.2.3 二进制输入 233 8.2.4 多个输入 234 8.2.5 数据库输入(和输出) 235 8.3 输出格式 236 8.3.1 文本输出 236 8.3.2 二进制输出 237 8.3.3 多个输出 237 8.3.4 延迟输出 242 8.3.5 数据库输出 242 第9章 MapReduce的特性 243 9.1 计数器 243 9.1.1 内置计数器 243 9.1.2 用户定义的Java
计数器 248 9.1.3 用户定义的Streaming
计数器 251 9.2 排序 252 9.2.1 准备 252 9.2.2 部分排序 253 9.2.3 全排序 255 9.2.4 辅助排序 259 9.3 连接 264 9.3.1 map端连接 266 9.3.2 reduce端连接 266 9.4 边数据分布 270 9.4.1 利用JobConf来配置
作业 270 9.4.2 分布式缓存 270 9.5 MapReduce库类 276第Ⅲ部分 Hadoop的操作第10章 构建Hadoop集群 279 10.1 集群规范 280 10.1.1 集群规模 281 10.1.2 网络拓扑 282 10.2 集群的构建和安装 284 10.2.1 安装Java 284 10.2.2 创建Unix 用户账号 284 10.2.3 安装Hadoop 284 10.2.4 SSH配置 285 10.2.5 配置Hadoop 286 10.2.6 格式化HDFS 文件
系统 286 10.2.7 启动和停止守护
进程 286 10.2.8 创建用户目录 288 10.3 Hadoop配置 288 10.3.1 配置管理 289 10.3.2 环境设置 290 10.3.3 Hadoop守护进程的
关键属性 293 10.3.4 Hadoop守护进程的
地址和端口 300 10.3.5 Hadoop的其他属性 303 10.4 安全性 305 10.4.1 Kerberos和Hadoop 306 10.4.2 委托令牌 308 10.4.3 其他安全性改进 309 10.5 利用基准评测程序测试
Hadoop集群 311 10.5.1 Hadoop基准评测
程序 311 10.5.2 用户作业 313 第11章 管理Hadoop 314 11.1 HDFS 314 11.1.1 永久性数据结构 314 11.1.2 安全模式 320 11.1.3 日志审计 322 11.1.4 工具 322 11.2 监控 327 11.2.1 日志 327 11.2.2 度量和JMX(Java
管理扩展) 328 11.3 维护 329 11.3.1 日常管理过程 329 11.3.2 委任和解除节点 331 11.3.3 升级 334第Ⅳ部分 Hadoop相关开源项目第12章 关于Avro 341 12.1 Avro数据类型和模式 342 12.2 内存中的序列化和
反序列化特定API 347 12.3 Avro数据文件 349 12.4 互操作性 351 12.4.1 Python API 351 12.4.2 Avro工具集 352 12.5 模式解析 352 12.6 排列顺序 354 12.7 关于Avro MapReduce 356 12.8 使用Avro MapReduce
进行排序 359 12.9 其他语言的Avro 362 第13章 关于Parquet 363 13.1 数据模型 364 13.2 Parquet文件格式 367 13.3 Parquet的配置 368 13.4 Parquet文件的读/写 369 13.4.1 Avro、Protocol Buffers
和Thrift 371 13.4.2 投影模式和读取
模式 373 13.5 Parquet MapReduce 374 第14章 关于Flume 377 14.1 安装Flume 378 14.2 示例 378 14.3 事务和可靠性 380 14.4 HDFS Sink 382 14.5 扇出 385 14.5.1 交付保证 386 14.5.2 复制和复用选择器 387 14.6 通过代理层分发 387 14.7 Sink组 391 14.8 Flume与应用程序的集成 395 14.9 组件编目 395 14.10 延伸阅读 397 第15章 关于Sqoop 398 15.1 获取Sqoop 398 15.2 Sqoop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 15.5.1 导入控制 407 15.5.2 导入和一致性 408 15.5.3 增量导入 408 15.5.4 直接模式导入 408 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 15.9.1 导出与事务 417 15.9.2 导出和SequenceFile 418 15.10 延伸阅读 419 第16章 关于Pig 420 16.1 安装与运行Pig 421 16.1.1 执行类型 422 16.1.2 运行Pig程序 423 16.1.3 Grunt 424 16.1.4 Pig Latin编辑器 424 16.2 示例 425 16.3 与数据库进行比较 428 16.4 PigLatin 429 16.4.1 结构 430 16.4.2 语句 431 16.4.3 表达式 436 16.4.4 类型 437 16.4.5 模式 438 16.4.6 函数 443 16.4.7 宏 445 16.5 用户自定义函数 446 16.5.1 过滤UDF 447 16.5.2 计算UDF 450 16.5.3 加载UDF 452 16.6 数据处理操作 455 16.6.1 数据的加载和存储 455 16.6.2 数据的过滤 455 16.6.3 数据的分组与连接 458 16.6.4 数据的排序 463 16.6.5 数据的组合和切分 465 16.7 Pig实战 465 16.7.1 并行处理 465 16.7.2 匿名关系 466 16.7.3 参数代换 467 16.8 延伸阅读 468 第17章 关于Hive 469 17.1 安装Hive 470 Hive的shell环境 471 17.2 示例 472 17.3 运行Hive 473 17.3.1 配置Hive 473 17.3.2 Hive服务 476 17.3.3 Metastore 478 17.4 Hive与传统数据库相比 480 17.4.1 读时模式vs.写时
模式 480 17.4.2 更新、事务和索引 481 17.4.3 其他SQL-on-Hadoop
技术 482 17.5 HiveQL 483 17.5.1 数据类型 484 17.5.2 操作与函数 487 17.6 表 488 17.6.1 托管表和外部表 488 17.6.2 分区和桶 490 17.6.3 存储格式 494 17.6.4 导入数据 498 17.6.5 表的修改 500 17.6.6 表的丢弃 501 17.7 查询数据 501 17.7.1 排序和聚集 501 17.7.2 MapReduce脚本 502 17.7.3 连接 503 17.7.4 子查询 506 17.7.5 视图 507 17.8 用户定义函数 508 17.8.1 写UDF 510 17.8.2 写UDAF 512 17.9 延伸阅读 516 第18章 关于Crunch 517 18.1 示例 518 18.2 Crunch核心API 521 18.2.1 基本操作 522 18.2.2 类型 527 18.2.3 源和目标 530 18.2.4 函数 532 18.2.5 物化 535 18.3 管线执行 537 18.3.1 运行管线 538 18.3.2 停止管线 539 18.3.3 查看Crunch计划 540 18.3.4 迭代算法 543 18.3.5 给管线设置检查点 544 18.4 Crunch库 545 18.5 延伸阅读 547 第19章 关于Spark 548 19.1 安装Spark 549 19.2 示例 549 19.2.1 Spark应用、作业、
阶段和任务 551 19.2.2 Scala独立应用 552 19.2.3 Java示例 553 19.2.4 Python示例 554 19.3 弹性分布式数据集 555 19.3.1 创建 555 19.3.2 转换和动作 557 19.3.3 持久化 561 19.3.4 序列化 563 19.4 共享变量 564 19.4.1 广播变量 564 19.4.2 累加器 565 19.5 剖析Spark作业运行机制 565 19.5.1 作业提交 566 19.5.2 DAG的构建 566 19.5.3 任务调度 569 19.5.4 任务执行 570 19.6 执行器和集群管理器 570 19.7 延伸阅读 574 第20章 关于HBase 575 20.1 HBase基础 575 20.2 概念 576 20.2.1 数据模型的
“旋风之旅” 576 20.2.2 实现 578 20.3 安装 581 20.4 客户端 584 20.4.1 Java 584 20.4.2 MapReduce 588 20.4.3 REST和Thrift 589 20.5 创建在线查询应用 589 20.5.1 模式设计 590 20.5.2 加载数据 591 20.5.3 在线查询 595 20.6 HBase和RDBMS的比较 598 20.6.1 成功的服务 599 20.6.2 HBase 600 20.7 Praxis 601 20.7.1 HDFS 601 20.7.2 用户界面 602 20.7.3 度量 602 20.7.4 计数器 602 20.8 延伸阅读 602 第21章 关于ZooKeeper 604 21.1 安装和运行ZooKeeper 605 21.2 示例 607 21.2.1 ZooKeeper中的
组成员关系 608 21.2.2 创建组 608 21.2.3 加入组 611 21.2.4 列出组成员 612 21.2.5 删除组 614 21.3 ZooKeeper服务 615 21.3.1 数据模型 615 21.3.2 操作 618 21.3.3 实现 622 21.3.4 一致性 624 21.3.5 会话 626 21.3.6 状态 628 21.4 使用ZooKeeper来构建
应用 629 21.4.1 配置服务 629 21.4.2 可复原的ZooKeeper
应用 633 21.4.3 锁服务 637 21.4.4 更多分布式数据
结构和协议 639 21.5 生产环境中的ZooKeeper 640 21.5.1 可恢复性和性能 641 21.5.2 配置 642 21.6 延伸阅读 643第Ⅴ部分 案例学习第22章 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Apache Crunch 648 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 第23章 生物数据科学：
用软件拯救生命 657 23.1 DNA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 22.5 DNA测序和比对 664 23.6 ADAM，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 第24章 开源项目Cascading 674 24.1 字段、元组和管道 675 24.2 操作 678 24.3 Taps，Schemes和Flows 680 24.4 Cascading实践应用 681 24.5 灵活性 684 24.6 ShareThis中的Hadoop和
Cascading 685 24.7 总结 689 附录A 安装Apache Hadoop 691 附录B 关于CDH 697 附录C 准备NCDC气象数据 699 附录D 新版和旧版Java
MapReduce API 702
MapReduce作业 37 2.5 Hadoop Streaming 37 2.5.1 Ruby版本 38 2.5.2 Python版本 40 第3章 Hadoop分布式文件系统 42 3.1 HDFS的设计 42 3.2 HDFS的概念 44 3.2.1 数据块 44 3.2.2 namenode和datanode 45 3.2.3 块缓存 46 3.2.4 联邦HDFS 47 3.2.5 HDFS的高可用性 47 3.3 命令行接口 50 3.4 Hadoop文件系统 52 3.5 Java接口 56 3.5.1 从Hadoop URL读取
数据 56 3.5.2 通过FileSystem API
读取数据 58 3.5.3 写入数据 61 3.5.4 目录 63 3.5.5 查询文件系统 63 3.5.6 删除数据 68 3.6 数据流 68 3.6.1 剖析文件读取 68 3.6.2 剖析文件写入 71 3.6.3 一致模型 74 3.7 通过distcp并行复制 76 第4章 关于YARN 78 4.1 剖析YARN应用运行机制 79 4.1.1 资源请求 80 4.1.2 应用生命期 81 4.1.3 构建YARN应用 81 4.2 YARN与MapReduce 1相比 82 4.3 YARN中的调度 85 4.3.1 调度选项 85 4.3.2 容量调度器配置 87 4.3.3 公平调度器配置 89 4.3.5 延迟调度 93 4.3.5 主导资源公平性 94 4.4 延伸阅读 95 第5章 Hadoop的I/O操作 96 5.1 数据完整性 96 5.1.1 HDFS的数据完整性 97 5.1.2 LocalFileSystem 98 5.1.3 ChecksumFileSystem 98 5.2 压缩 99 5.2.1 codec 100 5.2.2 压缩和输入分片 105 5.2.3 在MapReduce中使用
压缩 106 5.3 序列化 109 5.3.1 Writable接口 110 5.3.2 Writable类 112 5.3.3 实现定制的Writable
集合 121 5.3.4 序列化框架 125 5.4 基于文件的数据结构 127 5.4.1 关于SequenceFile 127 5.4.2 关于MapFile 135 5.4.3 其他文件格式和
面向列的格式 136第Ⅱ部分 关于MapReduce第6章 MapReduce应用开发 141 6.1 用于配置的API 142 6.1.1 资源合并 143 6.1.2 变量扩展 144 6.2 配置开发环境 144 6.2.1 管理配置 146 6.2.2 辅助类GenericOptionsParser，
Tool和ToolRunner 149 6.3 用MRUnit来写单元测试 152 6.3.1 关于Mapper 152 6.3.2 关于Reducer 156 6.4 本地运行测试数据 156 6.4.1 在本地作业运行器上
运行作业 156 6.4.2 测试驱动程序 158 6.5 在集群上运行 160 6.5.1 打包作业 160 6.5.2 启动作业 162 6.5.3 MapReduce的Web
界面 165 6.5.4 获取结果 167 6.5.5 作业调试 168 6.5.6 Hadoop日志 171 6.5.7 远程调试 173 6.6 作业调优 174 6.7 MapReduce的工作流 176 6.7.1 将问题分解成
MapReduce作业 177 6.7.2 关于JobControl 178 6.7.3 关于Apache Oozie 179 第7章 MapReduce的工作机制 184 7.1 剖析MapReduce作业运行
机制 184 7.1.1 作业的提交 185 7.1.2 作业的初始化 186 7.1.3 任务的分配 187 7.1.4 任务的执行 188 7.1.5 进度和状态的更新 189 7.1.6 作业的完成 191 7.2 失败 191 7.2.1 任务运行失败 191 7.2.2 application master
运行失败 193 7.2.3 节点管理器运行失败 193 7.2.4 资源管理器运行失败 194 7.3 shuffle和排序 195 7.3.1 map端 195 7.3.2 reduce端 197 7.3.3 配置调优 199 7.4 任务的执行 201 7.4.1 任务执行环境 201 7.4.2 推测执行 202 7.4.3 关于
OutputCommitters 204 第8章 MapReduce的
类型与格式 207 8.1 MapReduce的类型 207 8.1.1 默认的MapReduce
作业 212 8.1.2 默认的Streaming
作业 216 8.2 输入格式 218 8.2.1 输入分片与记录 218 8.2.2 文本输入 229 8.2.3 二进制输入 233 8.2.4 多个输入 234 8.2.5 数据库输入(和输出) 235 8.3 输出格式 236 8.3.1 文本输出 236 8.3.2 二进制输出 237 8.3.3 多个输出 237 8.3.4 延迟输出 242 8.3.5 数据库输出 242 第9章 MapReduce的特性 243 9.1 计数器 243 9.1.1 内置计数器 243 9.1.2 用户定义的Java
计数器 248 9.1.3 用户定义的Streaming
计数器 251 9.2 排序 252 9.2.1 准备 252 9.2.2 部分排序 253 9.2.3 全排序 255 9.2.4 辅助排序 259 9.3 连接 264 9.3.1 map端连接 266 9.3.2 reduce端连接 266 9.4 边数据分布 270 9.4.1 利用JobConf来配置
作业 270 9.4.2 分布式缓存 270 9.5 MapReduce库类 276第Ⅲ部分 Hadoop的操作第10章 构建Hadoop集群 279 10.1 集群规范 280 10.1.1 集群规模 281 10.1.2 网络拓扑 282 10.2 集群的构建和安装 284 10.2.1 安装Java 284 10.2.2 创建Unix 用户账号 284 10.2.3 安装Hadoop 284 10.2.4 SSH配置 285 10.2.5 配置Hadoop 286 10.2.6 格式化HDFS 文件
系统 286 10.2.7 启动和停止守护
进程 286 10.2.8 创建用户目录 288 10.3 Hadoop配置 288 10.3.1 配置管理 289 10.3.2 环境设置 290 10.3.3 Hadoop守护进程的
关键属性 293 10.3.4 Hadoop守护进程的
地址和端口 300 10.3.5 Hadoop的其他属性 303 10.4 安全性 305 10.4.1 Kerberos和Hadoop 306 10.4.2 委托令牌 308 10.4.3 其他安全性改进 309 10.5 利用基准评测程序测试
Hadoop集群 311 10.5.1 Hadoop基准评测
程序 311 10.5.2 用户作业 313 第11章 管理Hadoop 314 11.1 HDFS 314 11.1.1 永久性数据结构 314 11.1.2 安全模式 320 11.1.3 日志审计 322 11.1.4 工具 322 11.2 监控 327 11.2.1 日志 327 11.2.2 度量和JMX(Java
管理扩展) 328 11.3 维护 329 11.3.1 日常管理过程 329 11.3.2 委任和解除节点 331 11.3.3 升级 334第Ⅳ部分 Hadoop相关开源项目第12章 关于Avro 341 12.1 Avro数据类型和模式 342 12.2 内存中的序列化和
反序列化特定API 347 12.3 Avro数据文件 349 12.4 互操作性 351 12.4.1 Python API 351 12.4.2 Avro工具集 352 12.5 模式解析 352 12.6 排列顺序 354 12.7 关于Avro MapReduce 356 12.8 使用Avro MapReduce
进行排序 359 12.9 其他语言的Avro 362 第13章 关于Parquet 363 13.1 数据模型 364 13.2 Parquet文件格式 367 13.3 Parquet的配置 368 13.4 Parquet文件的读/写 369 13.4.1 Avro、Protocol Buffers
和Thrift 371 13.4.2 投影模式和读取
模式 373 13.5 Parquet MapReduce 374 第14章 关于Flume 377 14.1 安装Flume 378 14.2 示例 378 14.3 事务和可靠性 380 14.4 HDFS Sink 382 14.5 扇出 385 14.5.1 交付保证 386 14.5.2 复制和复用选择器 387 14.6 通过代理层分发 387 14.7 Sink组 391 14.8 Flume与应用程序的集成 395 14.9 组件编目 395 14.10 延伸阅读 397 第15章 关于Sqoop 398 15.1 获取Sqoop 398 15.2 Sqoop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 15.5.1 导入控制 407 15.5.2 导入和一致性 408 15.5.3 增量导入 408 15.5.4 直接模式导入 408 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 15.9.1 导出与事务 417 15.9.2 导出和SequenceFile 418 15.10 延伸阅读 419 第16章 关于Pig 420 16.1 安装与运行Pig 421 16.1.1 执行类型 422 16.1.2 运行Pig程序 423 16.1.3 Grunt 424 16.1.4 Pig Latin编辑器 424 16.2 示例 425 16.3 与数据库进行比较 428 16.4 PigLatin 429 16.4.1 结构 430 16.4.2 语句 431 16.4.3 表达式 436 16.4.4 类型 437 16.4.5 模式 438 16.4.6 函数 443 16.4.7 宏 445 16.5 用户自定义函数 446 16.5.1 过滤UDF 447 16.5.2 计算UDF 450 16.5.3 加载UDF 452 16.6 数据处理操作 455 16.6.1 数据的加载和存储 455 16.6.2 数据的过滤 455 16.6.3 数据的分组与连接 458 16.6.4 数据的排序 463 16.6.5 数据的组合和切分 465 16.7 Pig实战 465 16.7.1 并行处理 465 16.7.2 匿名关系 466 16.7.3 参数代换 467 16.8 延伸阅读 468 第17章 关于Hive 469 17.1 安装Hive 470 Hive的shell环境 471 17.2 示例 472 17.3 运行Hive 473 17.3.1 配置Hive 473 17.3.2 Hive服务 476 17.3.3 Metastore 478 17.4 Hive与传统数据库相比 480 17.4.1 读时模式vs.写时
模式 480 17.4.2 更新、事务和索引 481 17.4.3 其他SQL-on-Hadoop
技术 482 17.5 HiveQL 483 17.5.1 数据类型 484 17.5.2 操作与函数 487 17.6 表 488 17.6.1 托管表和外部表 488 17.6.2 分区和桶 490 17.6.3 存储格式 494 17.6.4 导入数据 498 17.6.5 表的修改 500 17.6.6 表的丢弃 501 17.7 查询数据 501 17.7.1 排序和聚集 501 17.7.2 MapReduce脚本 502 17.7.3 连接 503 17.7.4 子查询 506 17.7.5 视图 507 17.8 用户定义函数 508 17.8.1 写UDF 510 17.8.2 写UDAF 512 17.9 延伸阅读 516 第18章 关于Crunch 517 18.1 示例 518 18.2 Crunch核心API 521 18.2.1 基本操作 522 18.2.2 类型 527 18.2.3 源和目标 530 18.2.4 函数 532 18.2.5 物化 535 18.3 管线执行 537 18.3.1 运行管线 538 18.3.2 停止管线 539 18.3.3 查看Crunch计划 540 18.3.4 迭代算法 543 18.3.5 给管线设置检查点 544 18.4 Crunch库 545 18.5 延伸阅读 547 第19章 关于Spark 548 19.1 安装Spark 549 19.2 示例 549 19.2.1 Spark应用、作业、
阶段和任务 551 19.2.2 Scala独立应用 552 19.2.3 Java示例 553 19.2.4 Python示例 554 19.3 弹性分布式数据集 555 19.3.1 创建 555 19.3.2 转换和动作 557 19.3.3 持久化 561 19.3.4 序列化 563 19.4 共享变量 564 19.4.1 广播变量 564 19.4.2 累加器 565 19.5 剖析Spark作业运行机制 565 19.5.1 作业提交 566 19.5.2 DAG的构建 566 19.5.3 任务调度 569 19.5.4 任务执行 570 19.6 执行器和集群管理器 570 19.7 延伸阅读 574 第20章 关于HBase 575 20.1 HBase基础 575 20.2 概念 576 20.2.1 数据模型的
“旋风之旅” 576 20.2.2 实现 578 20.3 安装 581 20.4 客户端 584 20.4.1 Java 584 20.4.2 MapReduce 588 20.4.3 REST和Thrift 589 20.5 创建在线查询应用 589 20.5.1 模式设计 590 20.5.2 加载数据 591 20.5.3 在线查询 595 20.6 HBase和RDBMS的比较 598 20.6.1 成功的服务 599 20.6.2 HBase 600 20.7 Praxis 601 20.7.1 HDFS 601 20.7.2 用户界面 602 20.7.3 度量 602 20.7.4 计数器 602 20.8 延伸阅读 602 第21章 关于ZooKeeper 604 21.1 安装和运行ZooKeeper 605 21.2 示例 607 21.2.1 ZooKeeper中的
组成员关系 608 21.2.2 创建组 608 21.2.3 加入组 611 21.2.4 列出组成员 612 21.2.5 删除组 614 21.3 ZooKeeper服务 615 21.3.1 数据模型 615 21.3.2 操作 618 21.3.3 实现 622 21.3.4 一致性 624 21.3.5 会话 626 21.3.6 状态 628 21.4 使用ZooKeeper来构建
应用 629 21.4.1 配置服务 629 21.4.2 可复原的ZooKeeper
应用 633 21.4.3 锁服务 637 21.4.4 更多分布式数据
结构和协议 639 21.5 生产环境中的ZooKeeper 640 21.5.1 可恢复性和性能 641 21.5.2 配置 642 21.6 延伸阅读 643第Ⅴ部分 案例学习第22章 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Apache Crunch 648 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 第23章 生物数据科学：
用软件拯救生命 657 23.1 DNA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 22.5 DNA测序和比对 664 23.6 ADAM，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 第24章 开源项目Cascading 674 24.1 字段、元组和管道 675 24.2 操作 678 24.3 Taps，Schemes和Flows 680 24.4 Cascading实践应用 681 24.5 灵活性 684 24.6 ShareThis中的Hadoop和
Cascading 685 24.7 总结 689 附录A 安装Apache Hadoop 691 附录B 关于CDH 697 附录C 准备NCDC气象数据 699 附录D 新版和旧版Java
MapReduce API 702
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Hadoop 权威指南-第4版-修订版&升级版 作者简介
作者简介 Tom White是最杰出的Hadoop专家之一。自2007年2月以来，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache软件基金会的成员。Tom是Cloudera的软件工程师，他是Cloudera的首批员工，对Apache和Cloudera做出了举足轻重的贡献。在此之前，他是一名独立的Hadoop顾问，帮助公司搭建、使用和扩展Hadoop。他是很多行业大会的专题演讲人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英国剑桥大学获得数学学士学位，在利兹大学获得科学哲学硕士学位。他目前与家人居住在威尔士。 译者简介 王海博士，解放军理工大学通信工程学院教授，博导，教研中心主任，长期从事无线自组网网络的设计与研发工作，主持国家自然科学基金、国家863计划课题等多项*课题，近5年获军队科技进步二等奖1项，三等奖6项，作为第一发明人申请国家发明专利十余项，发表学术论文50余篇。 华东博士，现任南京医科大学计算机教研室教师，一直致力于计算机辅助教学的相关技术研究，陆续开发了人体解剖学网络自主学习考试平台、诊断学自主学习平台和面向执业医师考试的预约化考试平台等系统，并在各个学科得到广泛的使用，获得全国高等学校计算机课件评比一等奖和三等奖各一项。主编、副主编教材两部，获发明专利一项、软件著作权多项。 刘喻博士，长期从事软件开发、软件测试和软件工程化管理工作，目前任教于清华大学软件所。 吕粤海，长期从事军事通信网络技术研究与软件开发工作，先后通过华为光网络高级工程师认证、思科网络工程师认证。
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