Hadoop大數(shù)據(jù)處理

第1章 大數(shù)據(jù)處理概論
1.1 什么是大數(shù)據(jù)
1.2 數(shù)據(jù)處理平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)
1.3 大數(shù)據(jù)處理的存儲
1.3.1 提升容量
1.3.2 提升吞吐量
1.4 大數(shù)據(jù)處理的計算模式
1.4.1 多處理技術(shù)
1.4.2 并行計算
1.5 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的容錯性
1.5.1 數(shù)據(jù)存儲容錯
1.5.2 計算任務(wù)容錯
1.6 大數(shù)據(jù)處理的云計算變革
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第2章 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)
2.1 Google核心云計算技術(shù)
2.1.1 并行計算編程模型MapReduce
2.1.2 分布式文件系統(tǒng)GFS
2.1.3 分布式結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲BigTable
2.2 Hadoop云計算技術(shù)及發(fā)展
2.2.1 Hadoop的由來
2.2.2 Hadoop原理與運行機制
2.2.3 Hadoop相關(guān)技術(shù)及簡介
2.2.4 Hadoop技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)
2.3 基于云計算的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)
2.4 基于云計算的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用
2.4.1 百度
2.4.2 阿里巴巴
2.4.3 騰訊
2.4.4 華為
2.4.5 中國移動
2.5 Hadoop運行實踐
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第3章 MapReduce計算模式
3.1 MapReduce原理
3.2 MapReduce工作機制
3.2.1 MapReduce運行框架的組件
3.2.2 MapReduce作業(yè)的運行流程
3.2.3 作業(yè)調(diào)度
3.2.4 異常處理
3.3 MapReduce應(yīng)用開發(fā)
3.3.1 MapReduce應(yīng)用開發(fā)流程
3.3.2 通過Web界面分析MapReduce應(yīng)用
3.3.3 MapReduce任務(wù)執(zhí)行的單步跟蹤
3.3.4 多個MapReduce過程的組合模式
3.3.5 使用其他語言編寫MapReduce程序
3.3.6 不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)聯(lián)結(jié)（Join）
3.4 MapReduce設(shè)計模式
3.4.1 計數(shù)（Counting）
3.4.2 分類（Classfication）
3.4.3 過濾處理（Filtering）
3.4.4 排序（Sorting）
3.4.5 去重計數(shù)（Distinct Counting）
3.4.6 相關(guān)計數(shù)（Cross-Correlation）
3.5 MapReduce算法實踐
3.5.1 最短路徑算法
3.5.2 反向索引算法
3.5.3 PageRank算法
3.6 MapReduce性能調(diào)優(yōu)
3.6.1 MapReduce參數(shù)配置優(yōu)化
3.6.2 使用Cominber減少數(shù)據(jù)傳輸
3.6.3 啟用數(shù)據(jù)壓縮
3.6.4 使用預(yù)測執(zhí)行功能
3.6.5 重用JVM
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第4章 使用HDFS存儲大數(shù)據(jù)
4.1 大數(shù)據(jù)的云存儲需求
4.2 HDFS架構(gòu)與流程
4.2.1 系統(tǒng)框架
4.2.2 數(shù)據(jù)讀取過程
4.2.3 數(shù)據(jù)寫入過程
4.3 文件訪問與控制
4.3.1 基于命令行的文件管理
4.3.2 通過API操作文件
4.4 HDFS性能優(yōu)化
4.4.1 調(diào)整數(shù)據(jù)塊尺寸
4.4.2 規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)與節(jié)點
4.4.3 調(diào)整服務(wù)隊列數(shù)量
4.4.4 預(yù)留磁盤空間
4.4.5 存儲平衡
4.4.6 根據(jù)節(jié)點功能優(yōu)化磁盤配置
4.4.7 其他參數(shù)
4.5 HDFS的小文件存儲問題
4.5.1 Hadoop Archive工具
4.5.2 CombineFileInputFormat
4.5.3 SequenceFile格式
4.5.4 相關(guān)研究
4.6 HDFS的高可用性問題
4.6.1 基于配置的元數(shù)據(jù)備份
4.6.2 基于DRBD的元數(shù)據(jù)備份
4.6.3 Secondary NameNode/CheckpointNode
4.6.4 Backup Node
4.6.5 NameNode熱備份
4.6.6 HDFS的HA方案總結(jié)
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第5章 HBase大數(shù)據(jù)庫
5.1 大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫
5.2 HBase架構(gòu)與原理
5.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)及組件
5.2.2 數(shù)據(jù)模型與物理存儲
5.2.3 RegionServer的查找
5.2.4 物理部署與讀寫流程
5.3 管理HBase中的數(shù)據(jù)
5.3.1 Shell
5.3.2 Java API
5.3.3 非Java語言訪問
5.4 從RDBMS到HBase
5.4.1 行到列與主鍵到行關(guān)鍵字
5.4.2 聯(lián)合查詢（Join）與去范例化（Denormalization）
5.5 在HBase上運行MapReduce
5.6 HBase性能優(yōu)化
5.6.1 參數(shù)配置優(yōu)化
5.6.2 表設(shè)計優(yōu)化
5.6.3 更新數(shù)據(jù)操作優(yōu)化
5.6.4 讀數(shù)據(jù)操作優(yōu)化
5.6.5 數(shù)據(jù)壓縮
5.6.6 JVM GC優(yōu)化
5.6.7 負(fù)載均衡
5.6.8 性能測試工具
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第6章 大數(shù)據(jù)的分析處理
6.1 大數(shù)據(jù)的分析處理概述
6.2 Hive
6.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)及組件
6.2.2 Hive數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.2.3 數(shù)據(jù)存儲格式
6.2.4 Hive支持的數(shù)據(jù)類型
6.2.5 使用HiveQL訪問數(shù)據(jù)
6.2.6 自定義函數(shù)擴展功能
6.3 Pig
6.3.1 Pig架構(gòu)
6.3.2 Pig Latin語言
6.3.3 使用Pig處理數(shù)據(jù)
6.4 Hive與Pig的對比
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第7章 Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合
7.1 Hadoop計算環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合問題
7.2 數(shù)據(jù)庫整合工具Sqoop
7.2.1 使用Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)
7.2.2 使用Sqoop導(dǎo)出數(shù)據(jù)
7.2.3 Sqoop與Hive結(jié)合
7.2.4 Sqoop對大對象數(shù)據(jù)的處理
7.3 Hadoop平臺內(nèi)部數(shù)據(jù)整合工具HCatalog
7.3.1 HCatalog的需求與實現(xiàn)
7.3.2 MapReduce使用HCatalog管理數(shù)據(jù)
7.3.3 Pig使用HCatalog管理數(shù)據(jù)
7.3.4 HCatalog的命令行與通知功能
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第8章 Hadoop集群的管理與維護
8.1 云計算平臺的管理體系
8.2 ZooKeeper——集群中的配置管理與協(xié)調(diào)者
8.2.1 集群環(huán)境下的配置管理
8.2.2 ZooKeeper架構(gòu)
8.2.3 ZooKeeper的數(shù)據(jù)模型
8.3 Hadoop集群監(jiān)控的基礎(chǔ)組件
8.3.1 Nagios
8.3.2 Ganglia
8.3.3 JMX
8.4 Ambari——Hadoop集群部署與監(jiān)控集成工具
8.5 基于Cacti的Hadoop集群服務(wù)器監(jiān)控
8.6 Chukwa——集群日志收集及分析
8.7 基于Kerberos的Hadoop安全管理
8.8 Hadoop集群管理工具分析
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第9章 基于MapReduce的數(shù)據(jù)挖掘
9.1 數(shù)據(jù)挖掘及其分布式并行化
9.2 基于MapReduce的數(shù)據(jù)挖掘與Mahout
9.3 經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法的MapReduce實例
9.3.1 矩陣乘法
9.3.2 相似度計算
9.4 基于云計算的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`及面臨的挑戰(zhàn)
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第10章 面向未來的大數(shù)據(jù)處理
10.1 下一代計算框架YARN
10.2 大數(shù)據(jù)的實時交互式分析
10.2.1 Google Dremel
10.2.2 Cloudera Impala
10.3 大數(shù)據(jù)的圖計算
10.3.1 BSP模型
10.3.2 Google Pregel計算框架
10.3.3 Apache Hama開源項目
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附錄 基于Cygwin的Hadoop環(huán)境搭建
附錄A 安裝和配置Cygwin
附錄B 安裝和配置Hadoop
附錄C 運行示例程序驗證Hadoop安裝
附錄D 安裝和配置Eclipse下的Hadoop開發(fā)環(huán)境