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出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302465133
版次：4
商品编码：12109713
品牌：清华大学出版社（TSINGHUA UNIVERSITY PRESS）
包装：平装
开本：16开
出版时间：2017-07-01
用纸：纯质纸
页数：732
字数：594000
正文语种：中文
产品特色
编辑推荐
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。
内容简介
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章，第Ⅰ部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce的数据处理API)。
本书是一本专业、全面的Hadoop参考书和工具书，阐述了Hadoop生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop集群的安装和运维。
作者简介
作者简介
TomWhite是杰出的Hadoop专家之一。自2007年2月以来，TomWhite一直是ApacheHadoop的提交者(committer)，也是Apache软件基金会的成员。Tom是Cloudera的软件工程师，他是Cloudera的首批员工，对Apache和Cloudera做出了举足轻重的贡献。在此之前，他是一名独立的Hadoop顾问，帮助公司搭建、使用和扩展Hadoop。他是很多行业大会的专题演讲人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英国剑桥大学获得数学学士学位，在利兹大学获得科学哲学硕士学位。他目前与家人居住在威尔士。
译者简介
王海博士，解放军理工大学通信工程学院教授，博导，教研中心主任，长期从事无线自组网网络的设计与研发工作，主持国家自然科学基金、国家863计划课题等多项课题，近5年获军队科技进步二等奖1项，三等奖6项，作为di一发明人申请国家发明专利十余项，发表学术论文50余篇。
华东博士，现任南京医科大学计算机教研室教师，一直致力于计算机辅助教学的相关技术研究，陆续开发了人体解剖学网络自主学习考试平台、诊断学自主学习平台和面向执业医师考试的预约化考试平台等系统，并在各个学科得到广泛的使用，获得全国高等学校计算机课件评比一等奖和三等奖各一项。主编、副主编教材两部，获发明专利一项、软件著作权多项。
刘喻博士，长期从事软件开发、软件测试和软件工程化管理工作，目前任教于清华大学软件所。
吕粤海，长期从事军事通信网络技术研究与软件开发工作，先后通过华为光网络高级工程师认证、思科网络工程师认证。
目录
第Ⅰ部分Hadoop基础知识
第1章初识Hadoop3
1.1数据！数据！3
1.2数据的存储与分析5
1.3查询所有数据6
1.4不仅仅是批处理7
1.5相较于其他系统的优势8
1.6ApacheHadoop发展简史12
1.7本书包含的内容16
第2章关于MapReduce19
2.1气象数据集19
2.2使用Unix工具来分析数据21
2.3使用Hadoop来分析数据22
2.4横向扩展31
2.5HadoopStreaming37
第3章Hadoop分布式文件系统42
3.1HDFS的设计42
3.2HDFS的概念44
3.3命令行接口50
3.4Hadoop文件系统52
3.5Java接口56
3.6数据流68
3.7通过distcp并行复制76
第4章关于YARN78
4.1剖析YARN应用运行机制79
4.2YARN与MapReduce1相比82
4.3YARN中的调度85
4.4延伸阅读95
第5章Hadoop的I/O操作96
5.1数据完整性96
5.2压缩99
5.3序列化109
5.4基于文件的数据结构127
第Ⅱ部分关于MapReduce
第6章MapReduce应用开发141
6.1用于配置的API142
6.2配置开发环境144
6.3用MRUnit来写单元测试152
6.4本地运行测试数据156
6.5在集群上运行160
6.6作业调优174
6.7MapReduce的工作流176
第7章MapReduce的工作机制184
7.1剖析MapReduce作业运行
机制184
7.2失败191
7.3shuffle和排序195
7.4任务的执行201
第8章MapReduce的
类型与格式207
8.1MapReduce的类型207
8.2输入格式218
8.3输出格式236
第9章MapReduce的特性243
9.1计数器243
9.2排序252
9.3连接264
9.4边数据分布270
9.5MapReduce库类276
第Ⅲ部分Hadoop的操作
第10章构建Hadoop集群279
10.1集群规范280
10.2集群的构建和安装284
10.3Hadoop配置288
10.4安全性305
10.5利用基准评测程序测试
Hadoop集群311
第11章管理Hadoop314
11.1HDFS314
11.2监控327
11.3维护329
第Ⅳ部分Hadoop相关开源项目
第12章关于Avro341
12.1Avro数据类型和模式342
12.2内存中的序列化和
反序列化特定API347
12.3Avro数据文件349
12.4互操作性351
12.5模式解析352
12.6排列顺序354
12.7关于AvroMapReduce356
12.8使用AvroMapRedu