Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)

第1章　大數(shù)據(jù)概論　1
1．1　大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)　1
1．2　大數(shù)據(jù)的背景　2
1．3　對(duì)大數(shù)據(jù)的不同認(rèn)識(shí)　2
1．3．1　資深編程者眼中的大數(shù)據(jù)　2
1．3．2　營(yíng)銷(xiāo)者和學(xué)者眼中的大數(shù)據(jù)　3
1．3．3　商家看大數(shù)據(jù)　4
1．4　大數(shù)據(jù)的行業(yè)案例　4
1．4．1　電子地圖　4
1．4．2　電子商務(wù)——用戶(hù)畫(huà)像　5
1．5　大數(shù)據(jù)的基本概念　6
1．5．1　兩個(gè)核心　6
1．5．2　分布式存儲(chǔ)　6
1．5．3　分布式計(jì)算　7
1．6　大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)圈　7
本章總結(jié)　8
本章習(xí)題　8
第2章　搭建Hadoop分布式集群　9
2．1　云平臺(tái)　9
2．1．1　了解云平臺(tái)　9
2．1．2　安裝VMware軟件　9
2．2　安裝CentOS 6　10
2．2．1　安裝CentOS 6　10
2．2．2　安裝中的關(guān)鍵問(wèn)題　15
2．2．3　克隆HadoopSlave和HadoopSlave1　16
2．2．4　安裝SSH客戶(hù)端傳輸軟件　18
2．2．5　安裝Xshell　20
2．3　Linux系統(tǒng)配置　23
2．4　Hadoop的配置部署　39
本章總結(jié)　47
本章習(xí)題　47
第3章　HDFS入門(mén)　48
3．1　Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS　48
3．1．1　認(rèn)識(shí)HDFS　48
3．1．2　HDFS的優(yōu)勢(shì)　49
3．1．3　HDFS局限性　50
3．1．4　HDFS特性　51
3．2　HDFS核心設(shè)計(jì)　52
3．2．1　數(shù)據(jù)塊　53
3．2．2　數(shù)據(jù)塊復(fù)制　53
3．2．3　數(shù)據(jù)塊副本的存放策略　54
3．2．4　機(jī)架感知　55
3．2．5　數(shù)據(jù)塊的備份數(shù)　56
3．2．6　安全模式　56
3．2．7　負(fù)載均衡　57
3．2．8　心跳機(jī)制　60
3．3　HDFS體系結(jié)構(gòu)　60
3．3．1　主從架構(gòu)　61
3．3．2　核心組件功能　61
3．3．3　數(shù)據(jù)塊損壞處理　63
本章總結(jié)　64
本章習(xí)題　64
第4章　HDFS接口　65
4．1　HDFS命令行接口　65
4．2　HDFS Java接口　67
4．2．1　在Linux虛擬機(jī)中安裝Eclipse　68
4．2．2　從Hadoop URL讀取數(shù)據(jù)　69
4．2．3　使用FileSystem讀取文件　70
4．2．4　FSDataInputStream對(duì)象隨機(jī)讀取　71
4．2．5　使用FileSystem寫(xiě)入數(shù)據(jù)　72
4．2．6　FSDataOutputStream對(duì)象批量寫(xiě)入　73
4．2．7　查詢(xún)文件狀態(tài)FileStatus　74
4．2．8　創(chuàng)建目錄　75
4．2．9　刪除文件與目錄　76
本章總結(jié)　77
本章習(xí)題　77
第5章　HDFS的運(yùn)行機(jī)制　78
5．1　HDFS中數(shù)據(jù)流的讀寫(xiě)　78
5．1．1　RPC流程　78
5．1．2　RPC實(shí)現(xiàn)模型　79
5．1．3　RPC Client主要流程　81
5．1．4　RPC Server實(shí)現(xiàn)模型　82
5．1．5　文件讀取　83
5．1．6　文件寫(xiě)入　84
5．2　HA機(jī)制　85
5．2．1　HDFS的HA機(jī)制　85
5．2．2　集群節(jié)點(diǎn)任務(wù)規(guī)劃　87
5．2．3　初識(shí)ZooKeeper　87
5．2．4　安裝部署ZooKeeper　89
5．2．5　格式化ZooKeeper集群　93
5．2．6　配置Hadoop　94
5．2．7　啟動(dòng)JournalNode共享存儲(chǔ)集群　99
5．2．8　格式化ActiveNameNode　100
5．2．9　啟動(dòng)ZooKeeperFailoverController　101
5．2．10　啟動(dòng)ActiveNameNode　101
5．2．11　格式化StandbyNameNode　102
5．2．12　啟動(dòng)所有DataNode節(jié)點(diǎn)　102
5．2．13　驗(yàn)證HA的故障自動(dòng)轉(zhuǎn)移　103
5．3　Federation機(jī)制　105
5．3．1　初始HDFS Federation機(jī)制　105
5．3．2　HDFS Federation架構(gòu)原理　106
本章總結(jié)　107
本章習(xí)題　107
第6章　Hadoop I/O流操作　108
6．1　數(shù)據(jù)完整性　108
6．1．1　數(shù)據(jù)發(fā)生錯(cuò)誤　108
6．1．2　數(shù)據(jù)的檢測(cè)　109
6．1．3　數(shù)據(jù)完整性機(jī)制　109
6．2　壓縮　111
6．2．1　壓縮格式　111
6．2．2　Hadoop中對(duì)壓縮格式的實(shí)現(xiàn)Codec　111
6．2．3　壓縮格式是否支持切分　114
6．3　序列化　114
6．3．1　序列化簡(jiǎn)介　114
6．3．2　反序列化　115
6．3．3　序列化的分布式應(yīng)用　115
6．3．4　初識(shí)Hadoop序列化　115
6．3．5　Hadoop序列化實(shí)現(xiàn)　116
6．3．6　接口Comparable & Comparator與WritableComparable & WritableComparator　117
6．3．7　Writable類(lèi)　123
6．4　基于文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)SequenceFile　125
本章總結(jié)　127
本章習(xí)題　127
第7章　初識(shí)MapReduce編程模型　128
7．1　MapReduce編程框架　128
7．1．1　函數(shù)式編程模型　128
7．1．2　MapReduce編程模型概念　129
7．1．3　MapReduce的設(shè)計(jì)目標(biāo)　130
7．2　WordCount編程實(shí)例　130
7．2．1　案例需求　130
7．2．2　搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境Eclipse　131
7．2．3　代碼實(shí)現(xiàn)　132
7．2．4　代碼測(cè)試　135
7．2．5　案例剖析　139
7．3　Hadoop MapReduce架構(gòu)　141
7．3．1　Hadoop MapReduce架構(gòu)的基本概念　141
7．3．2　MapReduce架構(gòu)核心組件　142
本章總結(jié)　144
本章習(xí)題　144
第8章　MapReduce應(yīng)用編程開(kāi)發(fā)　145
8．1　MapReduce編程開(kāi)發(fā)　145
8．1．1　設(shè)計(jì)思路　145
8．1．2　搜索引擎數(shù)據(jù)處理實(shí)戰(zhàn)　147
8．2　MapReduce在集群上的運(yùn)作　152
8．2．1　打包作業(yè)　152
8．2．2　啟動(dòng)作業(yè)　154
8．2．3　通過(guò)WebUI查看Job狀態(tài)　154
8．3　MapReduce的類(lèi)型與格式　155
8．3．1　combiner函數(shù)　155
8．3．2　MapReduce框架Partitioner分區(qū)方法　157
8．3．3　MapReduce輸入格式　158
本章總結(jié)　166
本章習(xí)題　166
第9章　MapReduce編程案例　167
9．1　數(shù)據(jù)去重　167
9．1．1　實(shí)例表述　167
9．1．2　設(shè)計(jì)思路　168
9．1．3　程序代碼　168
9．1．4　代碼結(jié)果　169
9．2　數(shù)據(jù)排序　170
9．2．1　實(shí)例表述　171
9．2．2　設(shè)計(jì)思路　171
9．2．3　程序代碼　171
9．2．4　代碼結(jié)果　173
9．3　平均成績(jī)　174
9．3．1　實(shí)例表述　174
9．3．2　設(shè)計(jì)思路　175
9．3．3　程序代碼　175
9．3．4　代碼結(jié)果　177
9．4　多表關(guān)聯(lián)　178
9．4．1　實(shí)例表述　178
9．4．2　設(shè)計(jì)思路　179
9．4．3　程序代碼　179
9．4．4　代碼結(jié)果　181
9．5　二次排序　182
9．5．1　實(shí)例描述　182
9．5．2　設(shè)計(jì)思路　182
9．5．3　程序代碼　182
9．5．4　代碼結(jié)果　185
本章總結(jié)　186
本章習(xí)題　186
第10章　MapReduce運(yùn)行機(jī)制與YARN平臺(tái)　187
10．1　剖析MapReduce作業(yè)運(yùn)行機(jī)制　187
10．1．1　提交作業(yè)的方式　187
10．1．2　作業(yè)的運(yùn)行組件　187
10．1．3　作業(yè)的運(yùn)行解析　188
10．2　Shuffle和排序　190
10．2．1　Mapper端　190
10．2．2　Reducer端　193
10．2．3　MapReduce性能調(diào)優(yōu)　196
10．3　任務(wù)的執(zhí)行　197
10．4　作業(yè)的調(diào)度　199
10．4．1　先進(jìn)先出調(diào)度器　199
10．4．2　公平調(diào)度器　199
10．4．3　計(jì)算能力調(diào)度器　200
10．5　YARN平臺(tái)簡(jiǎn)介　200
10．5．1　YARN的誕生　200
10．5．2　YARN的工作原理　200
10．6　YARN平臺(tái)架構(gòu)　201
本章總結(jié)　204
本章習(xí)題　204
第11章　汽車(chē)銷(xiāo)售數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析項(xiàng)目　205
11．1　數(shù)據(jù)概況　205
11．2　項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)　206
11．2．1　統(tǒng)計(jì)乘用車(chē)輛和商用車(chē)輛的數(shù)量和銷(xiāo)售額分布　206
11．2．2　統(tǒng)計(jì)某年每個(gè)月的汽車(chē)銷(xiāo)售數(shù)量的比例　208
11．2．3　統(tǒng)計(jì)某個(gè)月份各市區(qū)縣的汽車(chē)銷(xiāo)售的數(shù)量　210
11．2．4　用戶(hù)數(shù)據(jù)市場(chǎng)分析——統(tǒng)計(jì)買(mǎi)車(chē)的男女比例　213
11．2．5　統(tǒng)計(jì)不同所有權(quán)、型號(hào)和類(lèi)型汽車(chē)的銷(xiāo)售數(shù)量　216
11．2．6　統(tǒng)計(jì)不同車(chē)型的用戶(hù)的年齡和性別　218
11．2．7　統(tǒng)計(jì)分析不同車(chē)型銷(xiāo)售數(shù)據(jù)　219
11．2．8　通過(guò)不同類(lèi)型（品牌）汽車(chē)銷(xiāo)售情況統(tǒng)計(jì)發(fā)動(dòng)機(jī)型號(hào)和燃料種類(lèi)　222
11．2．9　統(tǒng)計(jì)同排量不同品牌汽車(chē)的銷(xiāo)售量　224
本章總結(jié)　226
本章習(xí)題　226