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Elasticsearch集成Hadoop实践

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作者[著] (美)Vishal Shukla ，[译]贾传青

出版社清华大学出版社

ISBN9787302469674

出版时间2017-06

装帧平装

开本32开

纸张胶版纸

定价55元

货号25089830

上书时间2024-07-13

评价1192好评率 100%

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商品描述

【编辑推荐】:

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



【深度学习】:

【内容简介】:
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。

【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。

【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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