Hadoop高级编程
Hadoop高级编程封面图

Hadoop高级编程

(美) 卢博林斯凯 (Lublinsky,B.) , (美) 史密斯 (Smith,K.T.) , (美) 雅库伯维奇 (Yakubovich,A.) , 著

出版社:清华大学出版社

年代:2014

定价:59.8

书籍简介:

本书从Hadoop的缘起开始,由浅入深,结合理论和实践,全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。内容不仅包括了Apache Hive、Pig、MapReduce、Mahout、Giraph、HDFS、Accumulo、Redis、Ganglia等工具的用法,还提供了一些行业案例,从中读者可提高自身使用Hadoop解决实际大数据应用场景的能力。

作者介绍:

Boris Lublinsky,是诺基亚的首席架构师,出版了70多篇作品,包括Applied SOA: Service-Oriented Architecture and Design Strategies 。   Kevin T. Smith,是Novetta Solutions公司AMS部门的技术解决方案总监,他为客户构建高度安全的、面向数据的解决方案。   Alexey Yakubovich,是Hortonworks的一名系统架构师,而且是对象管理组织(OMG)关于SOA治理和模型驱动架构的特别兴趣小组(SIG)的一名成员。

书籍目录:

第1章 大数据和Hadoop生态系统

1.1 当大数据遇见Hadoop

1.1.1 Hadoop:直面大数据的挑战

1.1.2 商业世界中的数据科学

1.2 Hadoop生态系统

1.3 Hadoop核心组件

1.4 Hadoop发行版

1.5 使用Hadoop开发企业级应用

1.6 小结

第2章 Hadoop数据存储

2.1 HDFS

2.1.1 HDFS架构

2.1.2 使用HDFS文件

2.1.3 Hadoop特定的文件类型

2.1.4 HDFS联盟和高可用性

2.2 HBase

2.2.1 HBase架构

2.2.2 HBase结构设计

2.2.3 HBase编程

2.2.4 HBase新特性

2.3 将HDFS和HBase的组合用于高效数据存储

2.4 使用Apache Avro

2.5 利用HCatalog管理元数据

2.6 为应用程序选择合适的Hadoop数据组织形式

2.7 小结

第3章 使用MapReduce处理数据

3.1 了解MapReduce

3.1.1 MapReduce执行管道

3.1.2 MapReduce中的运行时协调和任务管理

3.2 第一个MapReduce应用程序

3.3 设计MapReduce实现

3.3.1 将MapReduce用作并行处理框架

3.3.2 使用MapReduce进行简单的数据处理

3.3.3 使用MapReduce构建连接

3.3.4 构建迭代式MapReduce应用程序

3.3.5 是否使用MapReduce

3.3.6 常见的MapReduce设计陷阱

3.4 小结

第4章 自定义MapReduce执行

4.1 使用InputFormat控制MapReduce执行

4.1.1 为计算密集型应用程序实现InputFormat

4.1.2 实现InputFormat以控制Map的数量

4.1.3 实现用于多个HBase表的InputFormat

4.2 使用自定义RecordReader以自己的方式读取数据

4.2.1 实现基于队列的RecordReader

4.2.2 为XML数据实现RecordReader

4.3 使用自定义输出格式组织输出数据

4.4 使用自定义记录写入器以自己的方式写入数据

4.5 使用组合器优化MapReduce执行

4.6 使用分区器控制Reducer执行

4.7 在Hadoop中使用非Java代码

4.7.1 Pipes

4.7.2 Hadoop Streaming

4.7.3 使用JNI

4.8 小结

第5章 构建可靠的MapReduce应用程序

5.1 单元测试MapReduce应用程序

5.1.1 测试Mapper

5.1.2 测试Reducer

5.1.3 集成测试

5.2 使用Eclipse进行本地应用程序测试

5.3 将日志用于Hadoop测试

5.4 使用作业计数器报告指标

5.5 MapReduce中的防御性编程

5.6 小结

第6章 使用Oozie自动化数据处理

6.1 认识Oozie

6.2 Oozie Workflow

6.2.1 在Oozie Workflow中执行异步操作

6.2.2 Oozie的恢复能力

6.2.3 Oozie Workflow作业的生命周期

6.3 Oozie Coordinator

6.4 Oozie Bundle

6.5 用表达式语言对Oozie进行参数化

6.5.1 Workflow函数

6.5.2 Coordinator函数

6.5.3 Bundle函数

6.5.4 其他EL函数

6.6 Oozie作业执行模型

6.7 访问Oozie

6.8 Oozie SLA

6.9 小结

第7章 使用Oozie

7.1 使用探测包验证位置相关信息的正确性

7.2 设计基于探测包的地点正确性验证

7.3 设计Oozie Workflow

7.4 实现Oozie Workflow应用程序

7.4.1 实现数据准备Workflow

7.4.2 实现考勤指数和聚类探测包串Workflow

7.5 实现 Workflow行为

7.5.1 发布来自java动作的执行上下文

7.5.2 在Oozie Workflow中使用MapReduce作业

7.6 实现Oozie Coordinator应用程序

7.7 实现Oozie Bundle应用程序

7.8 部署、测试和执行Oozie应用程序

7.8.1 部署Oozie应用程序

7.8.2 使用Oozie CLI执行Oozie应用程序

7.8.3 向Oozie作业传递参数

7.9 使用Oozie控制台获取Oozie应用程序信息

7.9.1 了解Oozie控制台界面

7.9.2 获取 Coordinator作业信息

7.10 小结

第8章 高级Oozie特性

8.1 构建自定义Oozie Workflow动作

8.1.1 实现自定义Oozie Workflow动作

8.1.2 部署Oozie自定义Workflow动作

8.2 向Oozie Workflow添加动态执行

8.2.1 总体实现方法

8.2.2 一个机器学习模型、参数和算法

8.2.3 为迭代过程定义Workflow

8.2.4 动态Workflow生成

8.3 使用Oozie Java API

8.4 在Oozie应用中使用uber jar包

8.5 数据吸收传送器

8.6 小结

第9章 实时Hadoop

9.1 现实世界中的实时应用

9.2 使用HBase来实现实时应用

9.2.1 将HBase用作图片管理系统

9.2.2 将HBase用作Lucene后端

9.3 使用专门的实时Hadoop查询系统

9.3.1 Apache Drill

9.3.2 Impala

9.3.3 实时查询和MapReduce的对比

9.4 使用基于Hadoop的事件处理系统

9.4.1 HFlame

9.4.2 Storm

9.4.3 事件处理和MapReduce的对比

9.5 小结

第10章 Hadoop安全

10.1 简要的历史:理解Hadoop安全的挑战

10.2 认证

10.2.1 Kerberos认证

10.2.2 委派安全凭据

10.3 授权

10.3.1 HDFS文件访问权限

10.3.2 服务级授权

10.3.3 作业授权

10.4 Oozie认证和授权

10.5 网络加密

10.6 使用Rhino项目增强安全性

10.6.1 HDFS磁盘级加密

10.6.2 基于令牌的认证和统一的授权框架

10.6.3 HBase单元格级安全

10.7 将所有内容整合起来--保证Hadoop安全的最佳实践

10.7.1 认证

10.7.2 授权

10.7.3 网络加密

10.7.4 敬请关注Hadoop的增强功能

10.8 小结

第11章 在AWS上运行Hadoop应用

11.1 初识AWS

11.2 在AWS上运行Hadoop的可选项

11.2.1 使用EC2实例的自定义安装

11.2.2 弹性MapReduce

11.2.3 做出选择前的额外考虑

11.3 理解EMR-Hadoop的关系

11.3.1 EMR架构

11.3.2 使用S3存储

11.3.3 最大化EMR的使用

11.3.4 利用CloudWatch和其他AWS组件

11.3.5 访问和使用EMR

11.4 使用AWS S3

11.4.1 理解桶的使用

11.4.2 使用控制台浏览内容

11.4.3 在S3中编程访问文件

11.4.4 使用MapReduce上传多个文件到S3

11.5 自动化EMR作业流创建和作业执行

11.6 管理EMR中的作业执行

11.6.1 在EMR集群上使用Oozie

11.6.2 AWS 简单工作流

11.6.3 AWS数据管道

11.7 小结

第12章 为Hadoop实现构建企业级安全解决方案

12.1 企业级应用的安全顾虑

12.1.1 认证

12.1.2 授权

12.1.3 保密性

12.1.4 完整性

12.1.5 审计

12.2 Hadoop安全没有为企业级应用原生地提供哪些机制

12.2.1 面向数据的访问控制

12.2.2 差分隐私

12.2.3 加密静止的数据

12.2.4 企业级安全集成

12.3 保证使用Hadoop的企业级应用安全的方法

12.3.1 使用Accumulo进行访问控制保护

12.3.2 加密静止数据

12.3.3 网络隔离和分隔方案

12.4 小结

第13章 Hadoop的未来

13.1 使用DSL简化MapReduce编程

13.1.1 什么是DSL

13.1.2 Hadoop的DSL

13.2 更快、更可扩展的数据处理

13.2.1 Apache YARN

13.2.2 Tez

13.3 安全性的改进

13.4 正在出现的趋势

13.5 小结

附录 有用的阅读

内容摘要:

如果你已经准备好要充分实施大规模可扩展性数据分析工作,那么需要知道如何利用Hadoop技术。《Hadoop高级编程:构建与实现大数据解决方案》可以帮助你做到这一点!本书关注用于构建先进的、基于Hadoop的企业级应用的架构和方案,并为实现现实的解决方案提供深入的、代码级的讲解。本书还会带你领略数据设计以及数据设计如何影响实现。本书解释了MapReduce的工作原理,并展示了如何在MapReduce中重新定制特定的业务问题。在整本书中,你将会发现深入的Java代码示例,这些代码示例可以直接使用,它们均源自于已经成功地构建和部署的应用程序。

书籍规格:

书籍详细信息
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9787302369066
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出版地北京出版单位清华大学出版社
版次1版印次1
定价(元)59.8语种简体中文
尺寸26 × 19装帧平装
页数印数 4000

书籍信息归属:

Hadoop高级编程是清华大学出版社于2014.出版的中图分类号为 TP274 的主题关于 数据处理软件-程序设计 的书籍。