Hadoop基础教程
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￥ 14.8 2.3折 ￥ 65 九品
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天津宝坻
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作者[英] Garry Turkington
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115341334
出版时间2014-01
装帧平装
开本16开
定价65元
货号972044733667459078
上书时间2024-11-12
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商品详情
- 品相描述：九品
- 商品描述
-
前言
本书目的在于帮助读者理解Hadoop，并用它解决大数据问题。能使用Hadoop这样的数据处理技术进行工作是令人激动的。对大规模数据集进行复杂分析的能力，曾一度被大公司和政府机构所垄断，而现在通过免费的OSS（open source software，开源软件）即可获得这种能力。
该领域看上去有些复杂，并且变化节奏很快，所以理解这方面的基本知识让人望而生畏。这就是本书诞生的意义所在，它帮助读者了解什么是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop从数据中提取有价值的信息。
除了解释Hadoop的核心机制，本书也会用几章内容来学习其他相关技术，这些技术要么用到了Hadoop，要么需要与Hadoop配套使用。我们的目标是，让读者不仅理解Hadoop是什么，还要理解如何在更宽泛的技术设施中使用Hadoop。
本书中提到的另一种技术是云计算的应用，尤其是AWS（Amazon Web Services，亚马逊网络服务）产品。本书中，我们将展示如何使用这些服务来承载Hadoop工作负载。这就意味着，读者无需购买任何物理硬件，就能处理大规模数据。
本书内容
本书包括3个主要部分：第1~5章讲述了Hadoop的核心机制及Hadoop的工作模式；第6~7章涵盖了Hadoop更多可操作的内容；第8~11章介绍了Hadoop与其他产品和技术的组合使用。每章内容具体如下。
第1章“绪论”。简要介绍了产生Hadoop和云计算的背景。如今看来，这些技术是如此重要。
第2章“安装并运行Hadoop”。指导读者完成本地Hadoop集群的安装，并运行一些示例作业。为了进行对比，在托管于亚马逊服务的Hadoop上执行同样的任务。
第3章“理解MapReduce”。深入研究Hadoop运行原理，揭示了MapReduce作业的执行方式，并展示了如何使用Java API编写MapReduce应用程序。
第4章“开发MapReduce程序”。通过对一个中等规模数据集案例的学习研究，演示如何着手处理和分析新数据源。
第5章“高级MapReduce技术”。介绍一些更复杂的应用MapRedece解决问题的方法，Hadoop似乎并不直接适用于这些问题。
第6章“故障处理”。详细检查Hadoop备受赞誉的高可用性和容错能力，通过强制结束进程和故意使用错误数据等方式故意制造破坏，以检验Hadoop在上述情况下的表现。
第7章“系统运行与维护”。从更具操作性的角度讲解Hadoop，这对于Hadoop集群的管理人员非常有用。本章在介绍一些最佳做法的同时，也描述了如何预防最糟糕的操作性灾难，因此系统管理员可以高枕无忧了。
第8章“Hive：数据的关系视图”。介绍Apache Hive，它允许使用类似SQL的语法对Hadoop数据进行查询。
第9章“与关系数据库协同工作”。探讨Hadoop如何与现有数据库融合，特别是如何将数据从一个数据库移到另一个数据库。
第10章“使用Flume收集数据”。介绍如何使用Apache Flume从多个数据源收集数据，并传送至Hadoop这样的目的地。
第11章“展望未来”。以更广泛的Hadoop生态系统概述结束全书，重点突出其他产品和技术的潜在价值。此外，还提供了一些如何参与Hadoop社区并获得帮助的方法。
准备工作
本书每章内容分别介绍该章用到的Hadoop相关软件包。但是，无论哪章内容都要用到运行Hadoop集群的硬件设施。
在最简单的情况下，一台基于Linux的主机可作为运行几乎全书所有示例的平台。任何可运行Linux命令行的先进操作系统都可满足需求，文中假设读者使用的是Ubuntu的最新发布版。
后面几章中的一些例子确实需要在多台机器上运行，所以读者需要拥有至少4台主机的访问权限。虚拟机也是可以的。虽然对于产品来讲，它们并非理想选择，但完全能够满足学习和研究的需要。
本书中，我们还将研究AWS，读者可以在EC2实例上运行所有示例。本书中，我们将更多地着眼于AWS针对Hadoop的具体用途。 任何人都可以使用AWS服务，但需要一张信用卡进行注册！
目标读者
我们认为，本书读者想要学习更多关于Hadoop的实践知识。本书的主要受众是，有软件开发经验却没有接触过Hadoop或类似大数据技术的人员。
对于那些想知道如何编写MapReduce应用的开发者，假设他们能轻松地编写Java程序并熟悉Unix命令行接口。本书还包含几个Ruby程序示例，但这些通常只是说明语言的独立性，并不要求读者成为一位Ruby专家。
对于架构师和系统管理员而言，本书也具有重大价值。它解释了Hadoop的工作原理，Hadoop在更广阔的系统架构中所处的位置，以及如何管理Hadoop集群。这类受众对一些复杂技术可能缺乏直接兴趣，如第4章和第5章。
约定
本书中，有几个经常出现的标题。
为了明确说明如何完成一个程序或任务，本书使用下面的格式详细描述操作步骤。
实践环节：标题
(1) 操作1
(2) 操作2
(3) 操作3
通常，需要一些额外的解释帮助读者理解这些指令，因此紧随其后的是下面的原理分析。
原理分析
这部分内容对任务运行原理或刚完成的指令进行解释说明。
本书还包含一些其他的学习辅助标记，包括：
随堂测验：标题
这是一些简短的多选题，目的在于帮助读者测试对相关内容的理解是否正确。
一展身手：标题
这部分内容设置一些实际问题，并为读者提供一些验证所学内容的方法。
本书使用多种文字风格来区分不同种类的信息。下面是一些例子还有对其意义的解释。
代码块设置如下：你也许注意到，我们使用Unix命令rm而不是DOS del命令移除Drush目录。
# * Fine Tuning
#
key_buffer = 16M
key_buffer_size = 32M
max_allowed_packet = 16M
thread_stack = 512K
thread_cache_size = 8
max_connections = 300
如果代码块的特定部分需要特别关注，相应行或内容会加粗显示。
# * Fine Tuning
#
key_buffer = 16M
key_buffer_size = 32M
max_allowed_packet = 16M
thread_stack = 512K
thread_cache_size = 8
max_connections = 300
命令行的输入或输出会以如下形式显示。
cd /ProgramData/Propeople
rm -r Drush
git clone --branch master http://git.drupal.org/project/drush.git
新词或者重要的词会以黑体字显示。以菜单或对话框为例，读者在屏幕上看到的内容如下所示“在Select Destination Location（选择目的地址）页面，点击Next（下一步）按钮接受默认输出地址。”
警告或重要提示会出现在这样的方框里。
小窍门和技巧会以这样的形式出现。
导语摘要
《Hadoop基础教程》由特金顿所著，揭开了Hadoop的神秘面纱，它着重讲解了如何应用Hadoop和相关技术搭建工作系统并完成任务。在读者明白这些内容之后，又介绍了如何使用云服务完成相同任务。从Hadoop的基本概念和初始设置入手，讲述了如何开发Hadoop程序，如何在数据规模增长的时候维持系统运行，涵盖了有效使用Hadoop处理实际问题所需用到的全部知识。
作者简介
Garry Turkington，拥有14年行业经验，其大部分时间都专注于大型分布式系统的设计与实现。目前，他在Improve Digital公司担任数据工程部副总裁和公司的首席架构师。他主要负责实现可以存储、处理并从公司海量数据中挖掘潜在价值的系统。在加入 Improve Digital公司之前，他曾在 英国公司领导着几个软件开发团队，他们开发的系统用于处理为全世界所有对象创建的目录数据。在此之前，他还曾在英国和美国政府机关任职十年。
他在北爱尔兰的贝尔法斯特女王大学获得了计算机学士和博士学位，并在美国斯蒂文斯理工学院获得系统工程的工程硕士学位。
张治起，Hadoop技术爱好者和研究者，对Hadoop技术有非常深刻的认识和理解，热切关注Hadoop和相关大数据处理技术。有着丰富的实践经验，热衷于技术分享，致力于不断探索揭开Hadoop的神秘面纱，帮助更多初学者接触和理解Hadoop。
目录
第1章 绪论
1.1 大数据处理
1.1.1 数据的价值
1.1.2 受众较少
1.1.3 一种不同的方法
1.1.4 Hadoop
1.2 基于Amazon Web Services的云计算
1.2.1 云太多了
1.2.2 第三种方法
1.2.3 不同类型的成本
1.2.4 AWS：Amazon的弹性架构
1.2.5 本书内容
1.3 小结
第2章 安装并运行Hadoop
2.1 基于本地Ubuntu主机的Hadoop系统
2.2 实践环节：检查是否已安装JDK
2.3 实践环节：下载Hadoop
2.4 实践环节：安装SSH
2.5 实践环节：使用Hadoop计算圆周率
2.6 实践环节：配置伪分布式模式
2.7 实践环节：修改HDFS的根目录
2.8 实践环节：格式化NameNode
2.9 实践环节：启动Hadoop
2.10 实践环节：使用HDFS
2.11 实践环节：MapReduce的经典入门程序——字数统计
2.12 使用弹性MapReduce
2.13 实践环节：使用管理控制台在EMR运行WordCount
2.13.1 使用EMR的其他方式
2.13.2 AWS生态系统
2.14 本地Hadoop与EMR Hadoop的对比
2.15 小结
第3章 理解MapReduce
3.1 键值对
3.1.1 具体含义
3.1.2 为什么采用键/值数据
3.1.3 MapReduce作为一系列键/值变换
3.2 MapReduce的Hadoop Java API
3.3 编写MapReduce程序
3.4 实践环节：设置classpath
3.5 实践环节：实现WordCount
3.6 实践环节：构建JAR文件
3.7 实践环节：在本地Hadoop集群运行WordCount
3.8 实践环节：在EMR上运行WordCount
3.8.1 0.20之前版本的Java MapReduce API
3.8.2 Hadoop提供的mapper和reducer实现
3.9 实践环节：WordCount的简易方法
3.10 查看WordCount的运行全貌
3.10.1 启动
3.10.2 将输入分块
3.10.3 任务分配
3.10.4 任务启动
3.10.5 不断监视JobTracker
3.10.6 mapper的输入
3.10.7 mapper的执行
3.10.8 mapper的输出和reducer的输入
3.10.9 分块
3.10.10 可选分块函数
3.10.11 reducer类的输入
3.10.12 reducer类的执行
3.10.13 reducer类的输出
3.10.14 关机
3.10.15 这就是MapReduce的全部
3.10.16 也许缺了combiner
3.11 实践环节：使用combiner编写WordCount
3.12 实践环节：更正使用combiner的WordCount
3.13 Hadoop专有数据类型
3.13.1 Writable和Writable-Comparable接口
3.13.2 wrapper类介绍
3.14 实践环节：使用Writable包装类
3.15 输入/输出
3.15.1 文件、split和记录
3.15.2 InputFormat和RecordReader
3.15.3 Hadoop提供的InputFormat
3.15.4 Hadoop提供的RecordReader
3.15.5 OutputFormat和Record-Writer
3.15.6 Hadoop提供的OutputFormat
3.15.7 别忘了Sequence files
3.16 小结
第4章 开发MapReduce程序
4.1 使用非Java语言操作Hadoop
4.1.1 Hadoop Streaming工作原理
4.1.2 使用Hadoop Streaming的原因
4.2 实践环节：使用Streaming实现Word-Count
4.3 分析大数据集
4.3.1 获取UFO目击事件数据集
4.3.2 了解数据集
4.4 实践环节：统计汇总UFO数据
4.5 实践环节：统计形状数据
4.6 实践环节：找出目击事件的持续时间与UFO形状的关系
4.7 实践环节：在命令行中执行形状/时间分析
4.8 实践环节：使用ChainMapper进行字段验证/分析
4.9 实践环节：使用Distributed Cache改进地点输出
4.10 计数器、状态和其他输出
4.11 实践环节：创建计数器、任务状态和写入日志
4.12 小结
第5章 高级MapReduce技术
5.1 初级、高级还是中级
5.2 多数据源联结
5.2.1 不适合执行联结操作的情况
5.2.2 map端联结与reduce端联结的对比
5.2.3 匹配账户与销售信息
5.3 实践环节：使用MultipleInputs实现reduce端联结
5.3.1 实现map端联结
5.3.2 是否进行联结
5.4 图算法
5.4.1 Graph
5.4.2 图和MapReduce
5.4.3 图的表示方法
5.5 实践环节：图的表示
5.6 实践环节：创建源代码
5.7 实践环节：第一次运行作业
5.8 实践环节：第二次运行作业
5.9 实践环节：第三次运行作业
5.10 实践环节：第四次也是最后一次运行作业
5.10.1 运行多个作业
5.10.2 关于图的终极思考
5.11 使用语言无关的数据结构
5.11.1 候选技术
5.11.2 Avro简介
5.12 实践环节：获取并安装Avro
5.13 实践环节：定义模式
5.14 实践环节：使用Ruby创建Avro源数据
5.15 实践环节：使用Java语言编程操作Avro数据
5.16 实践环节：在MapReduce中统计UFO形状
5.17 实践环节：使用Ruby检查输出数据
5.18 实践环节：使用Java检查输出数据
5.19 小结
第6章 故障处理
6.1 故障
6.1.1 拥抱故障
6.1.2 至少不怕出现故障
6.1.3 严禁模仿
6.1.4 故障类型
6.1.5 Hadoop节点故障
6.2 实践环节：杀死DataNode进程
6.3 实践环节：复制因子的作用
6.4 实践环节：故意造成数据块丢失
6.5 实践环节：杀死TaskTracker进程
6.6 实践环节：杀死JobTracker
6.7 实践环节：杀死NameNode进程
6.8 实践环节：引发任务故障
6.9 数据原因造成的任务故障
6.10 实践环节：使用skip模式处理异常数据
6.11 小结
第7章 系统运行与维护
7.1 关于EMR的说明
7.2 Hadoop配置属性
7.3 实践环节：浏览默认属性
7.3.1 附加的属性元素
7.3.2 默认存储位置
7.3.3 设置Hadoop属性的几种方式
7.4 集群设置
7.4.1 为集群配备多少台主机
7.4.2 特殊节点的需求
7.4.3 不同类型的存储系统
7.4.4 Hadoop的网络配置
7.5 实践环节：查看默认的机柜配置
7.6 实践环节：报告每台主机所在机柜
7.7 集群访问控制
7.8 实践环节：展示Hadoop的默认安全机制
7.9 管理NameNode
7.10 实践环节：为fsimage文件新增一个存储路径
7.11 实践环节：迁移到新的NameNode主机
7.12 管理HDFS
7.12.1 数据写入位置
7.12.2 使用平衡器
7.13 MapReduce管理
7.13.1 通过命令行管理作业
7.13.2 作业优先级和作业调度
7.14 实践环节：修改作业优先级并结束作业运行
7.15 扩展集群规模
7.15.1 提升本地Hadoop集群的计算能力
7.15.2 提升EMR作业流的计算能力
7.16 小结
第8章 Hive：数据的关系视图
8.1 Hive概述
8.1.1 为什么使用Hive
8.1.2 感谢Facebook
8.2 设置Hive
8.2.1 准备工作
8.2.2 下载Hive
8.3 实践环节：安装Hive
8.4 使用Hive
8.5 实践环节：创建UFO数据表
8.6 实践环节：在表中插入数据
8.7 实践环节：验证表
8.8 实践环节：用正确的列分隔符重定义表
8.9 实践环节：基于现有文件创建表
8.10 实践环节：执行联结操作
8.11 实践环节：使用视图
8.12 实践环节：导出查询结果
8.13 实践环节：制作UFO目击事件分区表
8.13.1 分桶、归并和排序
8.13.2 用户自定义函数
8.14 实践环节：新增用户自定义函数
8.14.1 是否进行预处理
8.14.2 Hive和Pig的对比
8.14.3 未提到的内容
8.15 基于Amazon Web Services的Hive
8.16 实践环节：在EMR上分析UFO数据
8.16.1 在开发过程中使用交互式作业流
8.16.2 与其他AWS产品的集成
8.17 小结
第9章 与关系数据库协同工作
9.1 常见数据路径
9.1.1 Hadoop用于存储档案
9.1.2 使用Hadoop进行数据预处理
9.1.3 使用Hadoop作为数据输入工具
9.1.4 数据循环
9.2 配置MySQL
9.3 实践环节：安装并设置MySQL
9.4 实践环节：配置MySQL允许远程连接
9.5 实践环节：建立员工数据库
9.6 把数据导入Hadoop
9.6.1 使用MySQL工具手工导入
9.6.2 在mapper中访问数据库
9.6.3 更好的方法：使用Sqoop
9.7 实践环节：下载并配置Sqoop
9.8 实践环节：把MySQL的数据导入HDFS
9.9 实践环节：把MySQL数据导出到Hive
9.10 实践环节：有选择性的导入数据
9.11 实践环节：使用数据类型映射
9.12 实践环节：通过原始查询导入数据
9.13 从Hadoop导出数据
9.13.1 在reducer中把数据写入关系数据库
9.13.2 利用reducer输出SQL数据文件
9.13.3 仍是最好的方法
9.14 实践环节：把Hadoop数据导入MySQL
9.15 实践环节：把Hive数据导入MySQL
9.16 实践环节：改进mapper并重新运行数据导出命令
9.17 在AWS上使用Sqoop
9.18 小结
第10章 使用Flume收集数据
10.1 关于AWS的说明
10.2 无处不在的数据
10.2.1 数据类别
10.2.2 把网络流量导入Hadoop
10.3 实践环节：把网络服务器数据导入Hadoop
10.3.1 把文件导入Hadoop
10.3.2 潜在的问题
10.4 Apache Flume简介
10.5 实践环节：安装并配置Flume
10.6 实践环节：把网络流量存入日志文件
10.7 实践环节：把日志输出到控制台
10.8 实践环节：把命令的执行结果写入平面文件
10.9 实践环节：把远程文件数据写入本地平面文件
10.9.1 信源、信宿和信道
10.9.2 Flume配置文件
10.9.3 一切都以事件为核心
10.10 实践环节：把网络数据写入HDFS
10.11 实践环节：加入时间戳
10.12 实践环节：多层Flume网络
10.13 实践环节：把事件写入多个信宿
10.13.1 选择器的类型
10.13.2 信宿故障处理
10.13.3 使用简单元件搭建复杂系统
10.14 更高的视角
10.14.1 数据的生命周期
10.14.2 集结数据
10.14.3 调度
10.15 小结
第11章 展望未来
11.1 全书回顾
11.2 即将到来的Hadoop变革
11.3 其他版本的Hadoop软件包
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