Hadoop實(shí)戰(zhàn)

第一部分  Hadoop——一種分布式編程框架
第1 章  Hadoop簡(jiǎn)介　　2
1.1  為什么寫《Hadoop 實(shí)戰(zhàn)》　　3
1.2  什么是Hadoop 　　3
1.3  了解分布式系統(tǒng)和Hadoop 　　4
1.4  比較SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)和Hadoop　　5
1.5  理解MapReduce　　6
1.5.1  動(dòng)手?jǐn)U展一個(gè)簡(jiǎn)單程序　　7
1.5.2  相同程序在MapReduce中的擴(kuò)展　　9
1.6  用Hadoop統(tǒng)計(jì)單詞——運(yùn)行第一個(gè)程序　　11
1.7  Hadoop歷史　　15
1.8  小結(jié)　　16
1.9  資源　　16
第2 章  初識(shí)Hadoop 　　17
2.1  Hadoop 的構(gòu)造模塊　　17
2.1.1  NameNode 　　17
2.1.2  DataNode 　　18
2.1.3  Secondary NameNode 　　19
2.1.4  JobTracker　　19
2.1.5  TaskTracker　　19
2.2  為Hadoop 集群安裝SSH　　21
2.2.1  定義一個(gè)公共賬號(hào)　　21
2.2.2  驗(yàn)證SSH安裝　　21
2.2.3  生成SSH密鑰對(duì)　　21
2.2.4  將公鑰分布并登錄驗(yàn)證　　22
2.3  運(yùn)行Hadoop 　　22
2.3.1  本地（單機(jī)）模式　　23
2.3.2   偽分布模式　　24
2.3.3  全分布模式　　25
2.4  基于Web 的集群用戶界面　　28
2.5  小結(jié)　　30
第3 章  Hadoop組件　　31
3.1  HDFS 文件操作　　31
3.1.1  基本文件命令　　32
3.1.2  編程讀寫HDFS　　35
3.2  剖析MapReduce 程序　　37
3.2.1  Hadoop數(shù)據(jù)類型　　39
3.2.2  Mapper　　40
3.2.3  Reducer　　41
3.2.4  Partitioner：重定向Mapper輸出　　41
3.2.5  Combiner：本地reduce 　　43
3.2.6  預(yù)定義mapper和Reducer類的單詞計(jì)數(shù)　　43
3.3  讀和寫　　43
3.3.1  InputFormat 　　44
3.3.2  OutputFormat　　49
3.4  小結(jié)　　50
第二部分  實(shí)戰(zhàn)
第4 章  編寫MapReduce基礎(chǔ)程序　　52
4.1  獲得專利數(shù)據(jù)集　　52
4.1.1  專利引用數(shù)據(jù)　　53
4.1.2  專利描述數(shù)據(jù)　　54
4.2  構(gòu)建MapReduce 程序的基礎(chǔ)模板　　55
4.3  計(jì)數(shù)　　60
4.4  適應(yīng)Hadoop API 的改變　　64
4.5  Hadoop 的Streaming 　　 67
4.5.1  通過(guò)Unix命令使用Streaming 　　 68
4.5.2  通過(guò)腳本使用Streaming　　 69
4.5.3  用Streaming處理鍵/值對(duì)　　 72
4.5.4  通過(guò)Aggregate包使用Streaming　　75
4.6  使用combiner 提升性能　　 80
4.7  溫故知新　　83
4.8  小結(jié)　　84
4.9  更多資源　　84
第5 章  高階MapReduce 　　 85
5.1  鏈接MapReduce 作業(yè)　　 85
5.1.1  順序鏈接MapReduce作業(yè)　　 85
5.1.2  具有復(fù)雜依賴的MapReduce鏈接　　86
5.1.3  預(yù)處理和后處理階段的鏈接　　86
5.2  聯(lián)結(jié)不同來(lái)源的數(shù)據(jù)　　 89
5.2.1  Reduce側(cè)的聯(lián)結(jié)　　 90
5.2.2  基于DistributedCache的復(fù)制聯(lián)結(jié)　　 98
5.2.3  半聯(lián)結(jié)：map側(cè)過(guò)濾后在reduce側(cè)聯(lián)結(jié)　　101
5.3  創(chuàng)建一個(gè)Bloom filter 　　102
5.3.1  Bloom filter做了什么　　102
5.3.2  實(shí)現(xiàn)一個(gè)Bloom filter 　　104
5.3.3  Hadoop 0.20 以上版本的Bloom filter 　　 110
5.4  溫故知新　　　110
5.5  小結(jié)　　 111
5.6  更多資源　　 112
第6 章  編程實(shí)踐　　 113
6.1  開發(fā)MapReduce 程序　　 113
6.1.1  本地模式　　 114
6.1.2  偽分布模式　　 118
6.2  生產(chǎn)集群上的監(jiān)視和調(diào)試　　123
6.2.1  計(jì)數(shù)器　　123
6.2.2  跳過(guò)壞記錄　　125
6.2.3  用IsolationRunner重新運(yùn)行出錯(cuò)的任務(wù)　　128
6.3  性能調(diào)優(yōu)　　 129
6.3.1  通過(guò)combiner來(lái)減少網(wǎng)絡(luò)流量　　129
6.3.2  減少輸入數(shù)據(jù)量　　129
6.3.3  使用壓縮　　129
6.3.4  重用JVM 　　132
6.3.5  根據(jù)猜測(cè)執(zhí)行來(lái)運(yùn)行　　132
6.3.6  代碼重構(gòu)與算法重寫　　133
6.4  小結(jié)　　134
第7 章  細(xì)則手冊(cè)　　135
7.1  向任務(wù)傳遞作業(yè)定制的參數(shù)　　 135
7.2  探查任務(wù)特定信息　　137
7.3  劃分為多個(gè)輸出文件　　138
7.4  以數(shù)據(jù)庫(kù)作為輸入輸出　　143
7.5  保持輸出的順序　　145
7.6  小結(jié)　　 146
第8 章  管理Hadoop　　147
8.1  為實(shí)際應(yīng)用設(shè)置特定參數(shù)值　　 147
8.2  系統(tǒng)體檢　　149
8.3  權(quán)限設(shè)置　　151
8.4  配額管理　　151
8.5  啟用回收站　　152
8.6  刪減DataNode 　　152
8.7  增加DataNode 　　153
8.8  管理NameNode 和SNN　　 153
8.9  恢復(fù)失效的NameNode 　　155
8.10  感知網(wǎng)絡(luò)布局和機(jī)架的設(shè)計(jì)　　156
8.11  多用戶作業(yè)的調(diào)度　　157
8.11.1  多個(gè)JobTracker 　　 158
8.11.2  公平調(diào)度器　　158
8.12  小結(jié)　　 160
第三部分  Hadoop也瘋狂
第9 章  在云上運(yùn)行Hadoop 　　 162
9.1  Amazon Web Services 簡(jiǎn)介　　162
9.2  安裝AWS　　163
9.2.1  獲得AWS身份認(rèn)證憑據(jù)　　164
9.2.2  獲得命令行工具　　166
9.2.3  準(zhǔn)備SSH密鑰對(duì)　　168
9.3  在EC2 上安裝Hadoop　　169
9.3.1  配置安全參數(shù)　　169
9.3.2  配置集群類型　　169
9.4  在EC2 上運(yùn)行MapReduce 程序　　171
9.4.1  將代碼轉(zhuǎn)移到Hadoop集群上　　171
9.4.2  訪問Hadoop集群上的數(shù)據(jù)　　172
9.5  清空和關(guān)閉EC2 實(shí)例　　175
9.6  Amazon Elastic MapReduce 和其他AWS 服務(wù)　　176
9.6.1  Amazon Elastic MapReduce 　　176
9.6.2  AWS導(dǎo)入/導(dǎo)出　　177
9.7  小結(jié)　　177
第10 章  用Pig編程　　178
10.1  像Pig 一樣思考　　178
10.1.1  數(shù)據(jù)流語(yǔ)言　　179
10.1.2  數(shù)據(jù)類型　　179
10.1.3  用戶定義函數(shù)　　179
10.2  安裝Pig 　　179
10.3  運(yùn)行Pig 　　180
10.4  通過(guò)Grunt 學(xué)習(xí)Pig Latin　　182
10.5  談?wù)凱ig Latin 　　186
10.5.1  數(shù)據(jù)類型和schema　　186
10.5.2  表達(dá)式和函數(shù)　　187
10.5.3  關(guān)系型運(yùn)算符　　189
10.5.4  執(zhí)行優(yōu)化　　196
10.6  用戶定義函數(shù)　　196
10.6.1  使用UDF 　　196
10.6.2  編寫UDF 　　197
10.7  腳本　　199
10.7.1  注釋　　199
10.7.2  參數(shù)替換　　200
10.7.3  多查詢執(zhí)行　　201
10.8  Pig 實(shí)戰(zhàn)——計(jì)算相似專利的例子　　201
10.9  小結(jié)　　206
第11 章  Hive及Hadoop群　　207
11.1  Hive 　　207
11.1.1  安裝與配置Hive 　　208
11.1.2  查詢的示例　　210
11.1.3  深入HiveQL 　　213
11.1.4  Hive小結(jié)　　221
11.2  其他Hadoop 相關(guān)的部分　　221
11.2.1  HBase 　　221
11.2.2  ZooKeeper 　　221
11.2.3  Cascading 　　221
11.2.4  Cloudera 　　222
11.2.5  Katta 　　222
11.2.6  CloudBase 　　222
11.2.7  Aster Data和Greenplum 　　222
11.2.8  Hama和Mahout 　　223
11.2.9  search-hadoop.com 　　223
11.3  小結(jié)　　223
第12 章  案例研究　　224
12.1  轉(zhuǎn)換《紐約時(shí)報(bào)》1100 萬(wàn)個(gè)庫(kù)存圖片文檔　　224
12.2  挖掘中國(guó)移動(dòng)的數(shù)據(jù)　　225
12.3  在StumbleUpon 推薦最佳網(wǎng)站　　229
12.3.1  分布式StumbleUpon 的開端　　230
12.3.2  HBase 和StumbleUpon 　　230
12.3.3  StumbleUpon 上的更多Hadoop 應(yīng)用　　236
12.4  搭建面向企業(yè)查詢的分析系統(tǒng)——IBM的ES2 項(xiàng)目　　238
12.4.1  ES2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　　240
12.4.2  ES2 爬蟲　　241
12.4.3  ES2 分析　　242
12.4.4  小結(jié)　　249
12.4.5  參考文獻(xiàn)　　250
附錄A  HDFS文件命令　　251