Hadoop核心技术
内容简介：
百度资深Hadoop技术专家和高级算法工程师撰写，结合百度大数据实践，直击企业痛点，多位大数据技术专家联袂推荐！
从使用、原理、运维和开发4个方面深度讲解Hadoop最核心的技术
这是一本技术深度与企业实践并重的著作，由百度顶尖的Hadoop技术工程师撰写，是百度Hadoop技术实践经验的总结。本书使用、实现原理、运维和开发4个方面对Hadoop的核心技术进行了深入的讲解：
（1）使用：详细讲解了HDFS存储系统、MapReduce计算框架，以及HDFS的命令系统；
（2）原理：结合源代码，深度分析了MapReduce、HDFS、Streaming、Pipes、Hadoop作业调度系统等重要技术和组件的架构设计、工作机制和实现原理；
（3）运维：结合百度的实际生产环境，详细讲解了Hadoop集群的安装、配置、测试以及管理和运维；
（4）开发：详细讲解了Hadoop Streaming、Pipes的使用和开发实践，以及MapReduce的编程实践和常见问题。
与市面上已有的Hadoop相比，本书的最大不同之处是它直切企业应用和实践Hadoop技术的痛点，深入讲解了企业最需要和最头疼的技术和问题，内容上非常聚焦。
资源目录：
前 言
基 础 篇
第1章 认识Hadoop 2
1.1 缘于搜索的小象 2
1.1.1 Hadoop的身世 2
1.1.2 Hadoop简介 3
1.1.3 Hadoop发展简史 6
1.2 大数据、Hadoop和云计算 7
1.2.1 大数据 7
1.2.2 大数据、Hadoop和云计算的关系 8
1.3 设计思想与架构 9
1.3.1 数据存储与切分 9
1.3.2 MapReduce模型 11
1.3.3 MPI和MapReduce 13
1.4 国外Hadoop的应用现状 13
1.5 国内Hadoop的应用现状 17
1.6 Hadoop发行版 20
1.6.1 Apache Hadoop 20
1.6.2 Cloudera Hadoop 20
1.6.3 Hortonworks Hadoop发行版 21
1.6.4 MapR Hadoop发行版 22
1.6.5 IBM Hadoop发行版 24
1.6.6 Intel Hadoop发行版 24
1.6.7 华为Hadoop发行版 25
1.7 小结 26
第2章 Hadoop使用之初体验 27
2.1 搭建测试环境 27
2.1.1 软件与准备 27
2.1.2 安装与配置 28
2.1.3 启动与停止 29
2.2 算法分析与设计 31
2.2.1 Map设计 31
2.2.2 Reduce设计 32
2.3 实现接口 32
2.3.1 Java API实现 33
2.3.2 Streaming接口实现 36
2.3.3 Pipes接口实现 38
2.4 编译 40
2.4.1 基于Java API实现的编译 40
2.4.2 基于Streaming实现的编译 40
2.4.3 基于Pipes实现的编译 41
2.5 提交作业 41
2.5.1 基于Java API实现作业提交 41
2.5.2 基于Streaming实现作业提交 42
2.5.3 基于Pipes实现作业提交 43
2.6 小结 44
第3章 Hadoop存储系统 45
3.1 基本概念 46
3.1.1 NameNode 46
3.1.2 DateNode 46
3.1.3 客户端 47
3.1.4 块 47
3.2 HDFS的特性和目标 48
3.2.1 HDFS的特性 48
3.2.2 HDFS的目标 48
3.3 HDFS架构 49
3.3.1 Master/Slave架构 49
3.3.2 NameNode和Secondary NameNode通信模型 51
3.3.3 文件存取机制 52
3.4 HDFS核心设计 54
3.4.1 Block大小 54
3.4.2 数据复制 55
3.4.3 数据副本存放策略 56
3.4.4 数据组织 57
3.4.5 空间回收 57
3.4.6 通信协议 58
3.4.7 安全模式 58
3.4.8 机架感知 59
3.4.9 健壮性 59
3.4.10 负载均衡 60
3.4.11 升级和回滚机制 62
3.5 HDFS权限管理 64
3.5.1 用户身份 64
3.5.2 系统实现 65
3.5.3 超级用户 65
3.5.4 配置参数 65
3.6 HDFS配额管理 66
3.7 HDFS的缺点 67
3.8 小结 68
第4章 HDFS的使用 69
4.1 HDFS环境准备 69
4.1.1 HDFS安装配置 69
4.1.2 HDFS格式化与启动 70
4.1.3 HDFS运行检查 70
4.2 HDFS命令的使用 71
4.2.1 fs shell 71
4.2.2 archive 77
4.2.3 distcp 78
4.2.4 fsck 81
4.3 HDFS Java API的使用方法 82
4.3.1 Java API简介 82
4.3.2 读文件 82
4.3.3 写文件 86
4.3.4 删除文件或目录 90
4.4 C接口libhdfs 91
4.4.1 libhdfs介绍 91
4.4.2 编译与部署 91
4.4.3 libhdfs接口介绍 92
4.4.4 libhdfs使用举例 95
4.5 WebHDFS接口 97
4.5.1 WebHDFS REST API简介 97
4.5.2 WebHDFS配置 98
4.5.3 WebHDFS使用 98
4.5.4 WebHDFS错误响应和查询参数 101
4.6 小结 103
第5章 MapReduce计算框架 104
5.1 Hadoop MapReduce简介 104
5.2 MapReduce模型 105
5.2.1 MapReduce编程模型 105
5.2.2 MapReduce实现原理 106
5.3 计算流程与机制 108
5.3.1 作业提交和初始化 108
5.3.2 Mapper 110
5.3.3 Reducer 111
5.3.4 Reporter和OutputCollector 112
5.4 MapReduce的输入/输出格式 113
5.4.1 输入格式 113
5.4.2 输出格式 118
5.5 核心问题 124
5.5.1 Map和Reduce数量 124
5.5.2 作业配置 126
5.5.3 作业执行和环境 127
5.5.4 作业容错机制 129
5.5.5 作业调度 131
5.6 有用的MapReduce特性 132
5.6.1 计数器 132
5.6.2 DistributedCache 134
5.6.3 Tool 135
5.6.4 IsolationRunner 136
5.6.5 Prof?iling 136
5.6.6 MapReduce调试 136
5.6.7 数据压缩 137
5.6.8 优化 138
5.7 小结 138
第6章 Hadoop命令系统 139
6.1 Hadoop命令系统的组成 139
6.2 用户命令 141
6.3 管理员命令 144
6.4 测试命令 148
6.5 应用命令 156
6.6 Hadoop的streaming命令 163
6.6.1 streaming命令 163
6.6.2 参数使用分析 164
6.7 Hadoop的pipes命令 168
6.7.1 pipes命令 168
6.7.2 参数使用分析 169
6.8 小结 170
高 级 篇
第7章 MapReduce深度分析 172
7.1 MapReduce总结构分析 172
7.1.1 数据流向分析 172
7.1.2 处理流程分析 174
7.2 MapTask实现分析 176
7.2.1 总逻辑分析 176
7.2.2 Read阶段 178
7.2.3 Map阶段 178
7.2.4 Collector和Partitioner阶段 180
7.2.5 Spill阶段 181
7.2.6 Merge阶段 185
7.3 ReduceTask实现分析 186
7.3.1 总逻辑分析 186
7.3.2 Shuffle阶段 187
7.3.3 Merge阶段 189
7.3.4 Sort阶段 190
7.3.5 Reduce阶段 191
7.4 JobTracker分析 192
7.4.1 JobTracker服务分析 192
7.4.2 JobTracker启动分析 193
7.4.3 JobTracker核心子线程分析 195
7.5 TaskTracker分析 201
7.5.1 TaskTracker启动分析 201
7.5.2 TaskTracker核心子线程分析 205
7.6 心跳机制实现分析 207
7.6.1 心跳检测分析 207
7.6.2 TaskTracker.transmitHeart-Beat() 207
7.6.3 JobTracker.heartbeat() 209
7.6.4 JobTracker.processHeartbeat() 212
7.7 作业创建分析 213
7.7.1 初始化分析 214
7.7.2 作业提交分析 215
7.8 作业执行分析 217
7.8.1 JobTracker初始化 218
7.8.2 TaskTracker.startNewTask() 220
7.8.3 TaskTracker.localizeJob() 220
7.8.4 TaskRunner.run() 221
7.8.5 MapTask.run() 222
7.9 小结 223
第8章 Hadoop Streaming和Pipes原理与实现 224
8.1 Streaming原理浅析 224
8.2 Streaming实现架构 226
8.3 Streaming核心实现机制 227
8.3.1 主控框架实现 227
8.3.2 用户进程管理 228
8.3.3 框架和用户程序的交互 229
8.3.4 PipeMapper和PiperReducer 230
8.4 Pipes原理浅析 231
8.5 Pipes实现架构 233
8.6 Pipes核心实现机制 234
8.6.1 主控类实现 234
8.6.2 用户进程管理 235
8.6.3 PipesMapRunner 235
8.6.4 PipesReducer 238
8.6.5 C++端HadoopPipes 238
8.7 小结 239
第9章 Hadoop作业调度系统 240
9.1 作业调度概述 241
9.1.1 相关概念 241
9.1.2 作业调度流程 242
9.1.3 集群资源组织与管理 243
9.1.4 队列控制和权限管理 244
9.1.5 插件式调度框架 245
9.2 FIFO调度器 246
9.2.1 基本调度策略 246
9.2.2 FIFO实现分析 247
9.2.3 FIFO初始化与停止 248
9.2.4 作业监听控制 249
9.2.5 任务分配算法 250
9.2.6 配置与使用 254
9.3 公平调度器 254
9.3.1 产生背景 254
9.3.2 主要功能 255
9.3.3 基本调度策略 255
9.3.4 FairScheduler实现分析 257
9.3.5 FairScheduler启停分析 258
9.3.6 作业监听控制 260
9.3.7 资源池管理 260
9.3.8 作业更新策略 262
9.3.9 作业权重和资源量的计算 266
9.3.10 任务分配算法 267
9.3.11 FairScheduler配置参数 268
9.3.12 使用与管理 270
9.4 容量调度器 272
9.4.1 产生背景 272
9.4.2 主要功能 272
9.4.3 基本调度策略 274
9.4.4 CapacityScheduler实现分析 274
9.4.5 CapacityScheduler启停分析 275
9.4.6 作业监听控制 277
9.4.7 作业初始化分析 277
9.4.8 任务分配算法 278
9.4.9 内存匹配机制 279
9.4.10 配置与使用 280
9.5 调度器对比分析 283
9.5.1 调度策略对比 283
9.5.2 队列和优先级 283
9.5.3 资源分配保证 283
9.5.4 作业限制 284
9.5.5 配置管理 284
9.5.6 扩展性支持 284
9.5.7 资源抢占和延迟调度 284
9.5.8 优缺点分析 285
9.6 其他调度器 285
9.6.1 HOD调度器 285
9.6.2 LATE调度器 286
9.7 小结 288
实 战 篇
第10章 Hadoop集群搭建 290
10.1 Hadoop版本的选择 290
10.2 集群基础硬件需求 291
10.2.1 内存 291
10.2.2 CPU 292
10.2.3 磁盘 292
10.2.4 网卡 293
10.2.5 网络拓扑 293
10.3 集群基础软件需求 294
10.3.1 操作系统 294
10.3.2 JVM和SSH 295
10.4 虚拟化需求 295
10.5 事前准备 296
10.5.1 创建安装用户 296
10.5.2 安装Java 297
10.5.3 安装SSH并设置 297
10.5.4 防火墙端口设置 298
10.6 安装Hadoop 298
10.6.1 安装HDFS 299
10.6.2 安装MapReduce 299
10.7 集群配置 300
10.7.1 配置管理 300
10.7.2 环境变量配置 301
10.7.3 核心参数配置 302
10.7.4 HDFS参数配置 303
10.7.5 MapReduce参数配置 306
10.7.6 masters和slaves配置 313
10.7.7 客户端配置 313
10.8 启动和停止 314
10.8.1 启动/停止HDFS 314
10.8.2 启动/停止MapReduce 315
10.8.3 启动验证 315
10.9 集群基准测试 316
10.9.1 HDFS基准测试 316
10.9.2 MapReduce基准测试 317
10.9.3 综合性能测试 318
10.10 集群搭建实例 319
10.10.1 部署策略 319
10.10.2 软件和硬件环境 320
10.10.3 Hadoop安装 321
10.10.4 配置core-site.xml 321
10.10.5 配置hdfs-site.xml 322
10.10.6 配置mapred-site.xml 322
10.10.7 SecondaryNameNode和Slave 324
10.10.8 配置作业队列 324
10.10.9 配置第三方调度器 325
10.10.10 启动与验证 327
10.11 小结 327
第11章 Hadoop Streaming和Pipes编程实战 328
11.1 Streaming基础编程 328
11.1.1 Streaming编程入门 328
11.1.2 Map和Reduce数目 331
11.1.3 队列、优先级及权限 332
11.1.4 分发文件和压缩包 333
11.1.5 压缩参数的使用 336
11.1.6 本地作业的调试 338
11.2 Streaming高级应用 338
11.2.1 参数与环境变量传递 339
11.2.2 自定义分隔符 340
11.2.3 自定义Partitioner 343
11.2.4 自定义计数器 347
11.2.5 处理二进制数据 347
11.2.6 使用聚合函数 351
11.3 Pipes编程接口 352
11.3.1 TaskContext 352
11.3.2 Mapper 353
11.3.3 Reducer 354
11.3.4 Partitioner 354
11.3.5 RecordReader 355
11.3.6 RecordWriter 356
11.4 Pipes编程应用 357
11.5 小结 359
第12章 Hadoop MapReduce应用开发 360
12.1 开发环境准备 360
12.2 Eclipse集成环境开发 361
12.2.1 构建MapReduce Eclipse IDE 361
12.2.2 开发示例 363
12.3 MapReduce Java API编程 368
12.3.1 Mapper编程接口 369
12.3.2 Reducer编程接口 370
12.3.3 驱动类编写 372
12.3.4 编译运行 373
12.4 压缩功能使用 374
12.4.1 Hadoop数据压缩 374
12.4.2 压缩特征与性能 374
12.4.3 本地压缩库 375
12.4.4 使用压缩 376
12.5 排序应用 378
12.5.1 Hadoop排序问题 378
12.5.2 二次排序 378
12.5.3 比较器和组合排序 380
12.5.4 全局排序 381
12.6 多路输出 382
12.7 常见问题与处理方法 384
12.7.1 常见的开发问题 384
12.7.2 运行时错误问题 386
12.8 小结 387
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