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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《深入理解Hadoop（原书第2版） 》
# J0 i- k; |+ N# r! djava电子书推荐理由：内容包括：第1章～第4章讲解大数据系统的基本概念、Hadoop系统的关键概念，以及进行Hadoop平台管理的关键概念要素。第5章～第7章是本书的重点，深入分析了MapReduce框架，不仅包括MapReduce框架的API，还介绍MapReduce框架的更复杂概念及其设计理念。第8章～第14章介绍Hadoop生态系统，包括支持MapReduce程序的单元测试和集成测试框架、Hadoop系统的监控和日志系统、Hive框架、Pig和Crunch框架、HCatalog框架、Hadoop日志流处理、HBase等。第15章～第17章介绍了数据科学基本概念及应用、云计算实例、分布式下载服务实例等，基于对Hadoop系统的实践，深入浅出地对Hadoop进行了详细的讲解，包含大量的实例和技巧，可帮助有一定基础的开发者快速掌握分布式系统。
( ~# A" W8 _! d1 [
! H `! B8 |6 b! D
9 J* ]8 o, }; {! V# _ ]作者：（美）瓦德卡，（美）西德林埃，（美）文纳 著，于博，冯傲风 译& a6 @% J, `8 _) Y) n
出版社：机械工业出版社
~" X% o+ x2 R d% ?出版时间：2015年11月
; K/ K4 w4 _( ] D# u6 |& ?' ^7 L$ S+ w# M0 n
) Q1 S' D. u1 L% e/ R$ ?. Y I% h; I1 {! S8 ~
java电子书目录：
6 C* v" ]2 U/ E5 C7 R7 F3 K
4 F, R! h! B( r第1章为什么会有大数据2 ?3 R$ x+ Q/ J& D! [
1.1什么是大数据
4 t" o1 L- X4 \+ d; u1.2大数据技术背后的核心思想! p$ ~) h0 L! c* x* u' G
1.2.1把数据分发到多个节点$ O/ ]! v. [2 V) |2 E
1.2.2把计算逻辑移动到数据附近
% |3 O, T ^3 j: {1.2.3计算节点进行本地数据处理9 E: ]5 ?( M9 T! j' }
1.2.4优选顺序读，次之随机读
' `0 p7 x: z, o3 J1.2.5一个例子
- F) p' W* p0 ~7 C: A; x( E6 K1.3大数据的编程模型
. w" v) V. x. n! r* Y1.3.1大规模并行处理数据库系统' V. Y H3 c+ D% `4 Q9 D
1.3.2内存数据库系统+ u5 e8 e! C& o* P+ |1 j
1.3.3MapReduce系统
# Q( b* Z) ~% V. x1.3.4整体同步并行系统) X& V! Q1 }* Q6 \5 t
1.4大数据和事务性系统3 F7 M. o: A3 t1 o" M6 ]" T
1.5我们能处理多大的数据量
% j! T5 h5 R# V1.5.1一个计算密集型的例子$ ?( V; U5 t1 i/ V$ v: ?4 p5 y: @
1.5.2Amdhal定律2 V, `" ]% h) E8 W5 r+ H' J
1.6大数据商业用例
. @5 p; r# X1 u# S" h$ P3 P1.7本章小结3 ?5 @0 u9 q) [( M( {- A6 w/ ~" H
第2章Hadoop中的概念
+ U) m: `9 U: X2.1Hadoop简介7 D) v4 o/ U, a+ }! R
2.2MapReduce编程模型简介. o: i. j& r0 H# _6 `6 @
2.3Hadoop系统的组成
' W; W: D) s+ _& `/ Z y# q: B$ C2.3.1Hadoop 分布式文件系统; Y8 f4 Z: t9 l: T& n9 J& T
2.3.2辅助名称节点2 j) v+ w, ?3 y- I- A& |
2.3.3任务跟踪器
$ Z( X% V2 @2 Y+ ~) R* F9 g; x/ }2.3.4作业跟踪器
% u4 ~! W) h2 J$ q$ R" ~2.4Hadoop 2.% k7 |4 s3 @ V/ n) q" K0 Z
2.4.1容器8 q2 n; C9 ]/ m8 w; j& i0 V9 e( u
2.4.2节点管理器
% p/ [8 G; q- o2.4.3资源管理器6 X& D- s) I: W9 o6 I
2.4.4应用程序管理器: w% h) ]+ J4 V4 `
2.4.5分步详解YARN请求5 H" h1 s! _0 w$ m7 R
2.5HDFS 的高可用性
; M7 l, U/ U, i4 P: Z% W2.6本章小结
% s2 ^, L3 }- A* y; F第3章初识Hadoop框架
; g: z; c2 L, ?; `" B3.1安装类型- J ^/ s$ D0 F9 u
3.1.1单机模式
+ U3 y) r6 F5 M5 d: v3.1.2伪分布式集群模式0 X. f( @2 K, O. d% Q- |! ^
3.1.3多节点集群安装模式6 ? p6 O/ E. \$ Z( D- ?% j
3.1.4基于Amazon EMR预安装模式/ @7 y3 ^+ b$ p- c0 z* \; i3 N
3.2使用Cloudera虚拟机搭建开发环境 c# L# z7 v# i# Z+ q1 \' }
3.3一个MapReduce程序的组成0 E: I; [0 B% Q7 A: Y. ]0 D1 L) I
3.4第一个Hadoop程序
9 K6 N, _) f* k; T6 L: ?3.4.1以本地模式运行程序的必要条件4 Z3 p* n- ]. c% u( l& w
3.4.2使用旧API编写的单词计数程序* W9 @9 T* `0 [$ w7 O3 |
3.4.3构建程序+ n) u( p1 N3 s9 b' o- o
3.4.4在集群模式下运行单词计数程序
l! L" H5 q- i5 t6 a2 r, ?3.4.5使用新API编写的单词计数程序# ]% ^# T& G! ^
3.4.6构建程序
1 P/ _2 i3 c. d' e% h' D3.4.7在集群模式下运行单词计数程序' x! l {" ?( ~' `$ V$ C; ^$ o
3.5Hadoop作业中的第三方函数库0 w8 `+ U+ ^" L2 g, v! z& h, H
3.6本章小结
# y3 ?/ \6 Y- [; p+ q第4章Hadoop系统管理
% s' Y' P* C( Y, T4.1Hadoop的配置文件! W) G6 k% T% y
4.2配置Hadoop守护进程) w5 R& u, W2 M( K0 E
4.3Hadoop配置文件的优先级9 `1 j2 Z7 R3 ]" q- O, U& }
4.4深入探究Hadoop配置文件
) x* z7 j% x2 T) @( ]% u4.4.1coresite.xml, E6 f2 x' F% ]+ C6 n( z; l# O
4.4.2hdfs*.xml' S t3 ^7 p" K3 Z% j0 T
4.4.3mapredsite.xml
j( o3 r; T# W/ M4.4.4yarnsite.xml
* U7 u% x; k' g5 A9 r( l0 o0 H% ]4.4.5YARN中的内存分配
. B& E9 ?( q8 i. O8 C4 r- v4.5调度器8 h0 g0 \0 o X
4.5.1计算能力调度器6 q8 a5 w' ]6 a2 T1 E
4.5.2公平调度器7 u* P, H% y+ q: \5 T! D7 G* u
4.5.3公平调度器配置4 [1 I: z# q4 ]7 R( a* D/ p0 J
4.5.4 yarnsite.xml 配置1 b/ k# t; g C! K9 W2 ]
4.5.5策略文件的格式和配置
& p, P3 s* x3 O0 m8 j. y4.5.6按照drf策略来确定优势资源的分配0 @& d3 L! D* D7 h3 R5 J
4.6从属文件
5 |& d6 M3 _- P; Z4.7机架感知
9 B; k. M) ~2 b) v! A5 c4.8 集群管理工具
8 N/ K" }. x* H2 b& V4.8.1检查HDFS
1 I7 A y1 t. @ \4.8.2 HDFS管理命令行
' A% V q& C' i8 G4.8.3 均衡HDFS上的数据分布
/ g* F j5 v* J% n# N# A. |7 t4.8.4从HDFS中复制海量数据
7 x5 a$ k, l- ~8 n: D7 e4.9本章小结
8 \6 \% @1 ?, q" p: B7 R6 G8 t8 f第5章MapReduce开发基础9 [0 \+ `& D1 Z+ I4 }3 Y
5.1 Hadoop和数据处理
, S$ h3 f7 T- E$ u3 R5.2 航空公司数据集介绍
9 M6 l* H: [8 R. e# |5.2.1 准备开发环境
* F8 F9 a$ [# \$ l7 l% T' Y8 H5.2.2 准备Hadoop系统( r7 g2 ^6 C1 B$ M" a
5.3 MapReduce编程模式
' v3 n7 T: ~, o) l5.3.1 只有Map阶段的作业（SELECT和WHERE查询）
% t- T7 M9 D* R, P# |5.3.2 问题定义―SELECT子句" ?# E0 T% s- O( \% |
5.3.3 问题定义―WHERE子句
+ ?2 b2 h7 w* l0 Q3 S5.3.4 Map和Reduce作业（聚合查询）
' r1 J: ?# E3 i0 k: g4 y1 |% W5.3.5 问题定义―GROUP BY和SUM子句
6 ~- |) p# r E+ f' G5.3.6 应用Combiner提高Aggregation性能
2 k1 x2 c7 H `, q5.3.7 问题定义―优化后的Aggregators
1 M$ J- H! U+ w5 l. {* G1 c6 Z5.3.8 Partitioner的作用
" D: Q1 A+ C% I' B5 }5.3.9 问题定义―按月分离航空数据
- ^6 F) D% u N B& H( F9 t5.4 综合分析
- S5 n# ^9 Q6 _) f5.5 本章小结
; s9 ~# v9 J% [" `( K5 a8 B2 p2 U/ Z第6章MapReduce开发进阶! F2 S# z0 @ G5 n" F8 j! \
6.1 MapReduce编程模式
' p& Q1 w, r0 o% C1 B& y1 w6.2 Hadoop I/O 介绍7 ?9 a3 E) t! }
6.3 问题定义―排序" i: P, ^0 V& g! j! h9 v' ^
6.3.1 主要挑战：全排序
: }7 [" |/ W4 @; w- [6.3.2 在Cluster中运行Sorting作业
6 I0 Q& N& |# o% w( W6.3.3 仅根据Writable键排序
0 O1 k0 ~- y. O- k& r+ _6.3.4 根据排序回顾Hadoop的关键特性0 t( g: n+ H' [) ?, u4 n: x [
6.4 问题定义―分析连续的记录9 p! G9 d; s: k4 ? e% k0 W& d
6.4.1 支持二次排序的重要组件
4 }! c" I& [7 E+ W6.4.2 在没有Grouping Comparator的情况下实现Secondary Sort
, M3 B0 E- `$ m6 b/ J, a$ Z6.4.3 在Cluster中运行SecondarySort作业
; K/ S, q$ @1 O2 R/ X6.4.4 利用Secondary Sort回顾Hadoop的关键特性
' ^. n& O4 S6 P8 |6 E6.5 问题定义―使用MapReducer进行连接5 i3 \! r! _0 }+ z
6.5.1 处理多输入：MultipleInputs 类
/ Z! m; w2 a+ u4 k6.5.2 具备多个输入的Mapper类8 Q6 C3 }* J4 k* L+ |
6.5.3 自定义 Partitioner: CarrierCodeBasedPartioner
) ~- r J, X8 Q& v4 ]0 O1 L' Z3 x, i6.5.4 在Reducer中实现连接3 X8 H4 @4 m- W
6.5.5 在集群中运行MapReduce连接作业( H" H3 K, A0 B# W/ h
6.5.6 探讨与MapReduce相关的Hadoop主要特性
3 z/ F, V+ ]0 {9 l+ o8 ~6.6 问题定义―使用MapOnly 作业进行连接
$ g1 ^+ T9 j9 E Y6.6.1 基于DistributeCache的解决方案
4 e# J$ b D+ G& w6.6.2 在集群中运行MapOnly的连接作业4 L# H+ ?* c% }0 Q6 u
6.6.3 总结探讨MapOnly连接时的Hadoop关键特性; h; T0 K3 I% }8 _9 g
6.7 在MR作业中保存结果到多输出文件8 c4 O# U# P o9 W- N1 ~
6.8 使用计数器收集统计数据" H9 q4 F0 a/ K# A" V' V% H
6.9 本章小结
' Q# ]! ~, M4 d# X6 H6 S/ t3 e第7章 Hadoop输入/输出
3 g* f/ D7 y |7.1 压缩方式
4 D2 n/ h' ?8 e2 G7.1.1 压缩内容的选择1 b d; C: b6 B( O& Z
7.1.2 各种压缩方式( L; R# Q3 _ ~3 q2 f; {) E
7.1.3 配置压缩方式
5 w' j6 A0 K; I* @, o7.2 Hadoop的I/O处理过程内部5 |# F1 \( p, O* f2 E2 D
7.2.1 Inputformat
. O* G- ~1 u( @" C2 v0 P. X6 m7.2.2 OutputFormat
+ s$ d7 s% K% p* Z2 J% a7.2.3 自定义OutputFormat：将文本转换成XML. G4 B/ [. {: K8 ^5 ]8 ^$ O3 f
7.2.4 自定义 InputFormat：使用自定义的XML文件' V/ j$ |& L: x# d `7 N
7.3 Hadoop文件! u1 D& z3 ?' p- b; _# U; b
7.3.1 SequenceFile/ G9 s3 @7 U( c7 Z' M9 i- k! `& w
7.3.2 MapFiles
8 ^3 [1 B' _6 b7 e/ y# U0 |! a7.3.3 Avro Files# W4 e7 M) |: J* j, z( G `' Q5 c
7.4 本章小结
, \. ` {: o& \' k7 _8 b第8章 测试Hadoop程序
/ r. r$ N2 w% M8.1 回顾一下单词统计的程序
6 u( {9 d( b8 f' K/ u, C+ X: M+ _8.2 MRUnit概述6 \- e4 t1 M0 f/ ?1 e
8.2.1 安装MRUnit
0 x" r6 O; _+ j% S$ ?9 o8.2.2 MRUnit 核心类$ a, h7 r4 y8 x
8.2.3 编写一个MRUnit测试用例
3 |. e$ k$ c% K, i# h8.2.4 测试计数器% |( N9 c, u- q) J9 E% P
8.2.5 MRUnit的特性7 o# b" P( O2 `% O2 k* g: Q
8.2.6 MRUnit的局限性' |! g( `9 k$ B; s2 E3 Q7 h# d
8.3 用LocalJobRunner测试
/ T u# ]; ]4 b0 ~8.3.1 setUp( )方法6 Y& u" G7 C. n" j! X3 F$ V
8.3.2 LocalJobRunner的局限性
! L6 K' o6 \. E6 ?- s8.4 用MiniMRCluster测试3 [7 d* s2 e A) e' `: }8 ~
8.4.1 配置开发环境2 } J: o' X) M) V9 ?0 \
8.4.2 MiniMRCluster例子* t! N) I; Q5 \+ P
8.4.3 MiniMRCluster的局限性
- s% ^, `$ ]# |; t) B8.5 对访问网络资源的MR作业进行测试 Z- `2 ~7 O; u. @# S. { Q
8.6 本章小结
7 r8 [5 q) V. u# E6 X' f第9章Hadoop的监控. K0 [% u. d D7 I0 F! ?
9.1 在Hadoop MapReduce Jobs中写日志消息3 D6 N7 d( o2 T5 g, l# E, A# Q R5 }
9.2 在Hadoop MapReduce Jobs中查看日志消息
7 N1 T' ^, s6 t8 R6 I9.3 在Hadoop 2.x中使用日志管理/ m9 R( c% u2 W4 r* V9 A
9.3.1 Hadoop 2.x中的日志存储
( ^2 O7 N4 F' z9.3.2 日志管理提升
5 j! S7 e5 a2 Z1 R' t f9.3.3 使用基于Web的界面查看日志4 q2 ~; p: @, |1 p g
9.3.4 命令行界面
& D# j5 `$ ]: `) Z" J! l' v9.3.5 日志的保存4 h6 k* F6 K. y% c+ T$ C1 Y
9.4 Hadoop集群性能监控- _' F! m. e$ l
9.5 使用YARN REST API
4 b9 j7 _! U- k2 K# i, M9.6 使用供应商工具管理Hadoop集群
7 g# s, p1 `0 g! k9.7 本章小结! e& k* D. ^# m' r7 ~$ {( G0 Q
第10章使用Hadoop构建数据仓库4 p* }5 E5 j9 G! I: w) O0 ]$ @0 ]
10.1 Apache Hive
4 K) }0 z: U# E' e; d10.1.1 安装Hive4 e9 Z) A0 s; \, l, O- f
10.1.2 Hive的架构
& o$ }7 z8 ^4 V8 T) u7 L10.1.3 元数据存储& B$ M$ W9 }+ I: n: E
10.1.4 HiveQL编译基础
2 d8 ]9 E" P5 y: X" l4 M; ^10.1.5 Hive使
) z" ~! A% E C1 ?6 c3 e……
4 ? L; F5 m2 z6 Q& Z第11章 使用Pig进行数据处理
& W2 L, G c" l. ]3 b( k# X第12章 HCatalog和企业级Hadoop8 a/ D* e8 |1 M+ n
第13章 使用Hadoop分析日志/ q9 a5 Q) J2 J! h# t
第14章 使用HBase构建实时系统
, c; A2 E& A! D9 B' f# X第15章 Hadoop与数据科学
1 n! b5 H3 ]8 K Q) t% T第16章 Hadoop与云计算6 l4 P0 H4 k8 t2 K
第17章 构建YARN应用程序
9 f! P+ R8 k) r4 K9 E' ?6 U4 ^
; ~$ e0 e( l4 ]9 K" J% J3 i" n# m
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- g! V1 D7 W2 ]: B4 y9 [9 n* M* _; S9 J3 ]: G- L
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发表于 2017-8-17 15:49:43
发表于 2017-8-29 19:13:11
