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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） 》
; n1 Z* k" b# @& V$ T. Ojava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。
; E4 i$ a) J1 c3 {
& x$ t& e! H( j: z8 v3 f1 Z3 l5 W) i3 I9 V
作者：（美）瓦德卡，（美）西德林埃，（美）文纳 著，于博，冯傲风 译
; K. F3 [- |: p出版社：机械工业出版社
$ Z5 r1 x3 H0 }6 M出版时间：2015年11月4 R/ \# h: N. l4 R
" W2 K6 }4 L' Q* w/ {
) _) _' \$ s5 L0 g0 K3 Y/ j
: Z# ?& a. O5 t' M' Jjava电子书目录：4 A* E/ _( H- u/ L
& a/ M/ q* Q' p- G: T第1章为什么会有大数据8 f. l; L6 o( R' i* r p4 [, ]3 ?
1.1什么是大数据, L9 _, \! c2 Y; f
1.2大数据技术背后的核心思想
8 R/ X$ H& \( j0 S/ J. C8 W1.2.1把数据分发到多个节点
8 z. O2 k2 y/ Y1.2.2把计算逻辑移动到数据附近
5 s0 ~; y( q2 L" E1 _: Z1.2.3计算节点进行本地数据处理0 K( s1 ]3 h& H. J) m% N- O7 C( Q* y
1.2.4优选顺序读，次之随机读
- r( _8 }; d; i$ e1.2.5一个例子7 ]0 B7 R; A- o( i' v0 n2 E6 Z
1.3大数据的编程模型
1 c/ l" H2 @6 Y' W5 _# }3 P4 H1.3.1大规模并行处理数据库系统
' f1 L+ o% N% P( C) G5 i# J1.3.2内存数据库系统
" P/ G, W$ f q: H; V1.3.3MapReduce系统! v1 l! k5 ^3 T4 x2 D+ }
1.3.4整体同步并行系统
' ~% L3 g N( p; f9 a, u9 T4 z1.4大数据和事务性系统
$ I% K) s* n9 ~* w* A4 o0 T3 o2 {1.5我们能处理多大的数据量
1 ~! `2 g8 n# U1.5.1一个计算密集型的例子( Z. f C' \- Y) R: [: a# A" y$ b
1.5.2Amdhal定律$ j n) Q% B' K$ i$ x# Q, |
1.6大数据商业用例 X) Q# U2 W ~6 w- B4 k9 f
1.7本章小结
9 t- a3 }# W3 F6 U) j* I! G第2章Hadoop中的概念( ]/ U% v* t5 d% a
2.1Hadoop简介
# P1 b+ Y0 R$ E) v7 Q2.2MapReduce编程模型简介$ j+ [$ x" w( ~% l& C1 h: C5 X7 a
2.3Hadoop系统的组成
' d6 V7 V; x/ b, W+ N$ p2.3.1Hadoop 分布式文件系统5 G; j4 t: a3 G0 `; d
2.3.2辅助名称节点1 j5 Q% L* B/ ]$ T
2.3.3任务跟踪器/ `, p6 Q' w8 o. M
2.3.4作业跟踪器- @# z& u* R5 {3 @/ _5 A
2.4Hadoop 2.
& P0 b4 C( {. c( \' J0 Y2.4.1容器
3 L* X' v' @/ @5 U2.4.2节点管理器
* P" h7 O- |" K$ \& q5 M* e2.4.3资源管理器
6 M) `- l! D! i2.4.4应用程序管理器& D3 i2 D& a% D
2.4.5分步详解YARN请求
\; D$ A8 d1 @% b4 v2.5HDFS 的高可用性: F2 H2 t5 }1 l
2.6本章小结2 H2 ?' |# s) @( S, e
第3章初识Hadoop框架
Y( @. @9 ?3 e9 w' e5 O3.1安装类型6 H" Q: R' k6 h7 p7 `+ B) V5 M- `
3.1.1单机模式
' X# k2 K% ]; @( X! o8 n" e3.1.2伪分布式集群模式9 h) r* M5 H1 ~! D7 [( a* A+ D
3.1.3多节点集群安装模式
' ~% C, @& [+ Y# [. ?; X3.1.4基于Amazon EMR预安装模式
2 u8 e% D5 E, ^" U. y' r. ]/ z3.2使用Cloudera虚拟机搭建开发环境
) {) H( Y+ ?8 x3.3一个MapReduce程序的组成% {7 x! H, u7 \; D- n# \
3.4第一个Hadoop程序
v8 ^! P- Y) E% W2 r6 G3.4.1以本地模式运行程序的必要条件
2 h# r3 m' H+ v7 g3.4.2使用旧API编写的单词计数程序
8 s# r! L0 N7 ] _3.4.3构建程序
A4 D. O4 b/ w7 W& U3.4.4在集群模式下运行单词计数程序
9 U7 h. \3 X; l) Z3 a) S5 @3.4.5使用新API编写的单词计数程序
( M4 w! g7 K$ t" r3.4.6构建程序
+ D' S m7 E2 \3.4.7在集群模式下运行单词计数程序! R) L2 D' K6 ?2 z2 x6 {4 y) ^
3.5Hadoop作业中的第三方函数库+ `; \- |- N. c! V
3.6本章小结
% U0 \( [3 |: m* ]第4章Hadoop系统管理
% H; h3 g S) A1 F4.1Hadoop的配置文件
1 N- h2 c2 L& i$ s: s4.2配置Hadoop守护进程" F/ \/ A% l# s5 f/ W
4.3Hadoop配置文件的优先级( }& F d {% S, j6 s
4.4深入探究Hadoop配置文件
% C- {! W+ ]: t5 e( C( A6 A4.4.1coresite.xml
2 z2 Y) {* U/ n1 s8 f- e4.4.2hdfs*.xml' `( n6 |2 n& o( C2 e7 U
4.4.3mapredsite.xml8 t/ M% Y! l( n
4.4.4yarnsite.xml2 y! _' ]' C9 r% u
4.4.5YARN中的内存分配
; A% E6 F, b& ^4 c. U1 i4.5调度器/ [0 _4 U( m: i
4.5.1计算能力调度器, Z. Y7 f e* j$ O& }6 D
4.5.2公平调度器
8 h7 o$ n6 @- |9 F; c: z! j4.5.3公平调度器配置
( w1 [9 |( H; T/ ]; A4.5.4 yarnsite.xml 配置
3 A) Q G9 b6 B5 ^ v' ?- ~ E4.5.5策略文件的格式和配置* b* r: p( w2 z0 a4 ?; l: O
4.5.6按照drf策略来确定优势资源的分配
2 F d6 t) r: x% G1 T. O4.6从属文件) K& K' o3 b8 I7 Y+ Q. U% Q p
4.7机架感知$ @5 Q7 o, r+ e& I1 U4 N
4.8 集群管理工具
" B% u" E! s w, P/ L4.8.1检查HDFS/ J* W+ |6 o1 O3 I$ v
4.8.2 HDFS管理命令行
% y q: j5 a" U* l4.8.3 均衡HDFS上的数据分布2 C" d2 `% q, n% ^6 r' ~9 ~+ {
4.8.4从HDFS中复制海量数据/ Z# s* _ H. ]- D1 \
4.9本章小结
& ~5 O! Z" {5 y' C$ z第5章MapReduce开发基础! t* ~( O/ }* M5 k8 y+ b
5.1 Hadoop和数据处理0 x0 c0 a7 J g$ M" U$ J
5.2 航空公司数据集介绍) i+ j2 `/ B$ |* E/ B, ~
5.2.1 准备开发环境
4 y' h; D& D- K% D5 j5.2.2 准备Hadoop系统
" E9 p5 o5 l' r0 r( F# i5.3 MapReduce编程模式
; U, G$ \7 q% `5 o4 h% }3 F5.3.1 只有Map阶段的作业（SELECT和WHERE查询）! B; e2 G# ?2 d3 [% v0 z9 ^
5.3.2 问题定义―SELECT子句
; [1 [, n' M/ `( t5.3.3 问题定义―WHERE子句6 v+ n' D/ g$ T
5.3.4 Map和Reduce作业（聚合查询）' T: k5 K' h8 i2 n: T/ U Q# x
5.3.5 问题定义―GROUP BY和SUM子句
. E0 }: [6 j, Q5.3.6 应用Combiner提高Aggregation性能
, ]% I: r* @6 I4 i8 t+ g5.3.7 问题定义―优化后的Aggregators- W# ~: Q% c: _/ Q3 k8 V4 f
5.3.8 Partitioner的作用
- e: C: s' e' f" P( m5.3.9 问题定义―按月分离航空数据- @- O$ m" E8 w, [" V
5.4 综合分析% n' m" o d4 N: y9 @/ ~! V
5.5 本章小结( `" p2 l! T9 I4 ~, [
第6章MapReduce开发进阶, D2 w+ E( H. U! Q7 }
6.1 MapReduce编程模式
% S9 V; }6 z* f+ m6.2 Hadoop I/O 介绍
# Z9 C9 y- w5 ]6.3 问题定义―排序
$ w" N3 B M9 O" Y6 d" U" I6.3.1 主要挑战：全排序
1 V" `4 d+ r+ C7 D' Z, j/ T6.3.2 在Cluster中运行Sorting作业
0 D* l; \% G; h$ v; f6.3.3 仅根据Writable键排序; ?4 V7 W- d+ x+ {& f( B! r
6.3.4 根据排序回顾Hadoop的关键特性8 I: B) }7 |2 m. [
6.4 问题定义―分析连续的记录7 [# o9 n% M* X
6.4.1 支持二次排序的重要组件
0 W: D" R. g) I6.4.2 在没有Grouping Comparator的情况下实现Secondary Sort" l0 c% {2 g3 X3 ~- |/ f1 b
6.4.3 在Cluster中运行SecondarySort作业* ~; ]3 v$ e- l+ L
6.4.4 利用Secondary Sort回顾Hadoop的关键特性
4 j, k6 q( Y u0 {6.5 问题定义―使用MapReducer进行连接
8 N* m" O9 ~; g+ D5 A6.5.1 处理多输入：MultipleInputs 类
+ i( Q* K5 k7 i6.5.2 具备多个输入的Mapper类
7 a0 X7 ?- Y0 E# Q$ n% W) y3 l6.5.3 自定义 Partitioner: CarrierCodeBasedPartioner9 R& _6 m. N" v5 K! b
6.5.4 在Reducer中实现连接4 M% p: N; V6 A: [& c" `+ H
6.5.5 在集群中运行MapReduce连接作业
: ]. u- f; V w5 \6 e6.5.6 探讨与MapReduce相关的Hadoop主要特性' y/ ^$ l& O# m3 J. q
6.6 问题定义―使用MapOnly 作业进行连接1 r$ K8 c6 ]* [8 w- j; ?* s" I
6.6.1 基于DistributeCache的解决方案
, V- {+ C& ~' j. e1 ^6.6.2 在集群中运行MapOnly的连接作业3 _2 A8 S! l8 [9 V, u1 Y$ _
6.6.3 总结探讨MapOnly连接时的Hadoop关键特性0 d1 p) C- J- P& D1 z% h
6.7 在MR作业中保存结果到多输出文件* i4 |4 L! E/ u' r6 v" r
6.8 使用计数器收集统计数据
8 z) P/ w& Z! t) W8 o/ z( i6.9 本章小结! `# p. B. v( P/ M
第7章 Hadoop输入/输出
: H* P* H. i: M* L6 T1 ^: W T7.1 压缩方式
( T( q$ G: _! Y* r$ w* _( [7.1.1 压缩内容的选择
+ x7 y6 D. y! C3 E1 @7 ]% J7.1.2 各种压缩方式
4 D/ z4 r1 i, P# Z' {6 `( W7.1.3 配置压缩方式# Q. z" D. b7 L' w) C9 a
7.2 Hadoop的I/O处理过程内部
5 i _: H% W, ? J V. i7.2.1 Inputformat
2 F# e) I; ~$ x; I2 ~; C1 L9 H7.2.2 OutputFormat, ]& W4 j- N( y1 i; c) y1 A
7.2.3 自定义OutputFormat：将文本转换成XML: M1 t' F2 S; d4 p/ W4 k; `) P
7.2.4 自定义 InputFormat：使用自定义的XML文件
- ^5 n& r; _- v7 j7.3 Hadoop文件
/ U, s: h, p. P7.3.1 SequenceFile
8 z, m! v8 K9 L) E0 n/ G' |7.3.2 MapFiles/ A& s$ {$ z: ~6 n
7.3.3 Avro Files
M+ u' j1 j ]6 I7.4 本章小结
+ W/ D9 d( t& |' [+ k第8章 测试Hadoop程序
, h Y( l% K/ R8.1 回顾一下单词统计的程序0 m# _/ T3 o+ O, Y2 n% g- Y; g
8.2 MRUnit概述
9 c/ {2 h' s* q3 b* x7 \* W; @8.2.1 安装MRUnit
) A) ]. G) h D6 j/ s& w6 e/ M8.2.2 MRUnit 核心类7 B; x" E* ~6 v( e$ E9 f
8.2.3 编写一个MRUnit测试用例
# y$ T$ J, ?1 w8.2.4 测试计数器& l& ]9 {) l7 \$ Q+ ]$ ~
8.2.5 MRUnit的特性
8 R. [) P+ ^9 o" t& I8 }% w# ~! P8.2.6 MRUnit的局限性& \3 c5 `. F0 @9 T6 I) h ]
8.3 用LocalJobRunner测试: ^' t5 O0 h! ^$ k( `
8.3.1 setUp( )方法
6 ]& R- m! t' B8.3.2 LocalJobRunner的局限性
3 w' E) ?' w1 W- T. ]8.4 用MiniMRCluster测试2 u+ x. n* h) `! f3 ^2 k. N, I: }
8.4.1 配置开发环境0 }' {3 u) x; { F
8.4.2 MiniMRCluster例子
- Y* p. ?; j, N3 L5 W5 u& s% D2 l8.4.3 MiniMRCluster的局限性
+ @6 ]: t5 f& i8 o; [8.5 对访问网络资源的MR作业进行测试
7 |5 W3 S1 S1 a, T8.6 本章小结
) \; K/ @. e# H# E, E第9章Hadoop的监控5 h. O3 d6 e5 y$ j7 _8 _
9.1 在Hadoop MapReduce Jobs中写日志消息
2 `" t5 @ a5 M: j! A) p2 ]9.2 在Hadoop MapReduce Jobs中查看日志消息
/ B% f* d0 P6 Y W5 d+ Y/ J, ^9.3 在Hadoop 2.x中使用日志管理5 V9 G, { K' D- @* m2 O
9.3.1 Hadoop 2.x中的日志存储 v* k4 o8 c3 r. f( o
9.3.2 日志管理提升
& J. ]7 H, C1 y9.3.3 使用基于Web的界面查看日志( q1 T' O& w# Q4 L
9.3.4 命令行界面
: a; c* M; [& e/ c8 H, Z9.3.5 日志的保存
/ C, A6 t/ \" p6 w$ M& W9.4 Hadoop集群性能监控$ M2 j7 z' Z" @ v* A F* Z" C
9.5 使用YARN REST API
# n% b& D6 X9 R d4 l8 T9.6 使用供应商工具管理Hadoop集群% q2 {4 m' ~: D. b7 k
9.7 本章小结
, W9 K( N. X7 h2 g- `- _第10章使用Hadoop构建数据仓库9 L$ d: Q6 i1 A* j" ]7 z
10.1 Apache Hive6 |. K! s- K, f9 W, i
10.1.1 安装Hive" R' B# }6 s' ]$ U: e
10.1.2 Hive的架构
' D' d$ T, p8 u1 k$ W) v" m10.1.3 元数据存储: u( D$ J' X; A
10.1.4 HiveQL编译基础
+ H2 N& n8 Q, y9 Q10.1.5 Hive使
7 Y4 N* N4 k! A% T+ F……
! ~! ]6 @1 Z2 E9 t6 V" g, L [3 I( @第11章 使用Pig进行数据处理
( L, |4 Z# s- |- ?- j第12章 HCatalog和企业级Hadoop9 p' q3 r* ]: a$ R& v& ^$ r
第13章 使用Hadoop分析日志5 b) `. q+ E' R0 k" F) e
第14章 使用HBase构建实时系统
, y _3 ~7 r) x" ]+ \第15章 Hadoop与数据科学
$ q9 u4 u! o8 D/ `9 `% p! d第16章 Hadoop与云计算
) N6 `) k, b9 F1 ?( v第17章 构建YARN应用程序
2 J2 u6 L: w6 K, P3 c- z5 f" x2 C+ I# k3 Y# @
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* x m4 z* A0 r: z
' w# A( B' a- x/ H+ v% z3 Z0 o+ [0 d
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发表于 2017-8-17 15:49:43
发表于 2017-8-29 19:13:11
