目录
前言
第1章　Hadoop简介/1
1.1　什么是Hadoop/2
1.1.1　Hadoop概述/2
1.1.2　Hadoop的历史/2
1.1.3　Hadoop的功能与作用/2
1.1.4　Hadoop的优势/3
1.1.5　Hadoop应用现状和发展趋势/3
1.2　Hadoop项目及其结构/3
1.3　Hadoop体系结构/6
1.4　Hadoop与分布式开发/7
1.5　Hadoop计算模型—MapReduce/10
1.6　Hadoop数据管理/10
1.6.1　HDFS的数据管理/10
1.6.2　HBase的数据管理/12
1.6.3　Hive的数据管理/13
1.7　Hadoop集群安全策略/15
1.8　本章小结/17
第2章　Hadoop的安装与配置/19
2.1　在Linux上安装与配置Hadoop/20
2.1.1　安装JDK 1.6/20
2.1.2　配置SSH免密码登录/21
2.1.3　安装并运行Hadoop/22
2.2　在Mac OSX上安装与配置Hadoop/24
2.2.1　安装Homebrew/24
2.2.2　使用Homebrew安装Hadoop/25
2.2.3　配置SSH和使用Hadoop/25
2.3　在Windows上安装与配置Hadoop/25
2.3.1　安装JDK 1.6或更高版本/25
2.3.2　安装Cygwin/25
2.3.3　配置环境变量/26
2.3.4　安装sshd服务/26
2.3.5　启动sshd服务/26
2.3.6　配置SSH免密码登录/26
2.3.7　安装并运行Hadoop/26
2.4　安装和配置Hadoop集群/27
2.4.1　网络拓扑/27
2.4.2　定义集群拓扑/27
2.4.3　建立和安装Cluster /28
2.5　日志分析及几个小技巧/34
2.6　本章小结/35
第3章　MapReduce计算模型/36
3.1　为什么要用MapReduce/37
3.2　MapReduce计算模型/38
3.2.1　MapReduce Job/38
3.2.2　Hadoop中的Hello World程序/38
3.2.3　MapReduce的数据流和控制流/46
3.3　MapReduce任务的优化/47
3.4　Hadoop流/49
3.4.1　Hadoop流的工作原理/50
3.4.2　Hadoop流的命令/51
3.4.3　两个例子/52
3.5　Hadoop Pipes/54
3.6　本章小结/56
第4章　开发MapReduce应用程序/57
4.1　系统参数的配置/58
4.2　配置开发环境/60
4.3　编写MapReduce程序/60
4.3.1　Map处理/60
4.3.2　Reduce处理/61
4.4　本地测试/62
4.5　运行MapReduce程序/62
4.5.1　打包/64
4.5.2　在本地模式下运行/64
4.5.3　在集群上运行/64
4.6　网络用户界面/65
4.6.1　JobTracker页面/65
4.6.2　工作页面/65
4.6.3　返回结果/66
4.6.4　任务页面/67
4.6.5　任务细节页面/67
4.7　性能调优/68
4.7.1　输入采用大文件/68
4.7.2　压缩文件/68
4.7.3　过滤数据/69
4.7.4　修改作业属性/71
4.8　MapReduce工作流/72
4.8.1　复杂的Map和Reduce函数/72
4.8.2　MapReduce Job中全局共享数据/74
4.8.3　链接MapReduce Job/75
4.9　本章小结/77
第5章　MapReduce应用案例/79
5.1　单词计数/80
5.1.1　实例描述/80
5.1.2　设计思路/80
5.1.3　程序代码/81
5.1.4　代码解读/82
5.1.5　程序执行/83
5.1.6　代码结果/83
5.1.7　代码数据流/84
5.2　数据去重/85
5.2.1　实例描述/85
5.2.2　设计思路/86
5.2.3　程序代码/86
5.3　排序/87
5.3.1　实例描述/87
5.3.2　设计思路/88
5.3.3　程序代码/89
5.4　单表关联/91
5.4.1　实例描述/91
5.4.2　设计思路/92
5.4.3　程序代码/92
5.5　多表关联/95
5.5.1　实例描述/95
5.5.2　设计思路/96
5.5.3　程序代码/96
5.6　本章小结/98
第6章　MapReduce工作机制/99
6.1　MapReduce作业的执行流程/100
6.1.1　MapReduce任务执行总流程/100
6.1.2　提交作业/101
6.1.3　初始化作业/103
6.1.4　分配任务/104
6.1.5　执行任务/106
6.1.6　更新任务执行进度和状态/107
6.1.7　完成作业/108
6.2　错误处理机制 /108
6.2.1　硬件故障/109
6.2.2　任务失败/109
6.3　作业调度机制/110
6.4　Shuffle和排序/111
6.4.1　Map端/111
6.4.2　Reduce端/113
6.4.3　shuffle过程的优化/114
6.5　任务执行/114
6.5.1　推测式执行/114
6.5.2　任务JVM重用/115
6.5.3　跳过坏记录/115
6.5.4　任务执行环境/116
6.6　本章小结/117
第7章　Hadoop I/O操作/118
7.1　I/O操作中的数据检查/119
7.2　数据的压缩 /126
7.2.1　Hadoop对压缩工具的选择/126
7.2.2　压缩分割和输入分割/127
7.2.3　在MapReduce程序中使用压缩/127
7.3　数据的I/O中序列化操作/128
7.3.1　Writable类/128
7.3.2　实现自己的Hadoop数据类型/137
7.4　针对Mapreduce的文件类/139
7.4.1　SequenceFile类/139
7.4.2　MapFile类/144
7.4.3　ArrayFile、SetFile和BloomMapFile/146
7.5　本章小结/148
第8章　下一代MapReduce：YARN/149
8.1　MapReduce V2设计需求/150
8.2　MapReduce V2主要思想和架构/151
8.3　MapReduce V2设计细节/153
8.4　MapReduce V2优势/156
8.5　本章小结/156
第9章　HDFS详解/157
9.1　Hadoop的文件系统/158
9.2　HDFS简介/160
9.3　HDFS体系结构/161
9.3.1　HDFS的相关概念/161
9.3.2　HDFS的体系结构/162
9.4　HDFS的基本操作/164
9.4.1　HDFS的命令行操作/164
9.4.2　HDFS的Web界面/165
9.5　HDFS常用Java API详解/166
9.5.1　使用Hadoop URL读取数据/166
9.5.2　使用FileSystem API读取数据/167
9.5.3　创建目录/169
9.5.4　写数据/169
9.5.5　删除数据/171
9.5.6　文件系统查询/171
9.6　HDFS中的读写数据流/175
9.6.1　文件的读取/175
9.6.2　文件的写入/176
9.6.3　一致性模型/178
9.7　HDFS命令详解/179
9.7.1　通过distcp进行并行复制/179
9.7.2　HDFS的平衡/180
9.7.3　使用Hadoop归档文件/180
9.7.4　其他命令/183
9.8　WebHDFS/186
9.8.1　WebHDFS的配置/186
9.8.2　WebHDFS命令/186
9.9　本章小结/190
第10章　Hadoop的管理/191
10.1　HDFS文件结构/192
10.2　Hadoop的状态监视和管理工具/196
10.2.1　审计日志/196
10.2.2　监控日志/196
10.2.3　Metrics/197
10.2.4　Java管理扩展 /199
10.2.5　Ganglia/200
10.2.6　Hadoop管理命令/202
10.3　Hadoop集群的维护/206
10.3.1　安全模式/206
10.3.2　Hadoop的备份/207
10.3.3　Hadoop的节点管理/208
10.3.4　系统升级/210
10.4　本章小结/212
第11章　Hive详解/213
11.1　Hive简介/214
11.1.1　Hive的数据存储/214
11.1.2　Hive的元数据存储/216
11.2　Hive的基本操作/216
11.2.1　在集群上安装Hive/216
11.2.2　配置MySQL存储Hive元数据/218
11.2.3　配置Hive/220
11.3　Hive QL详解/221
11.3.1　数据定义（DDL）操作/221
11.3.2　数据操作（DML）/231
11.3.3　SQL操作/233
11.3.4　Hive QL使用实例/235
11.4　Hive网络（Web UI）接口/237
11.4.1　Hive网络接口配置/237
11.4.2　Hive网络接口操作实例/238
11.5　Hive的JDBC接口//241
11.5.1　Eclipse环境配置/241
11.5.2　程序实例/241
11.6　Hive的优化/244
11.7　本章小结/246
第12章　HBase详解/247
12.1　HBase简介/248
12.2　HBase的基本操作/249
12.2.1　HBase的安装/249
12.2.2　运行HBase /253
12.2.3　HBase Shell/255
12.2.4　HBase配置/258
12.3　HBase体系结构/260
12.3.1　HRegion/260
12.3.2　HRegion服务器/261
12.3.3　HBase Master服务器/262
12.3.4　ROOT表和META表/262
12.3.5　ZooKeeper/263
12.4　HBase数据模型/263
12.4.1　数据模型/263
12.4.2　概念视图/264
12.4.3　物理视图/264
12.5　HBase与RDBMS/265
12.6　HBase与HDFS/266
12.7　HBase客户端/266
12.8　Java API /267
12.9　HBase编程 /273
12.9.1　使用Eclipse开发HBase应用程序/273
12.9.2　HBase编程/275
12.9.3　HBase与MapReduce/278
12.10　模式设计/280
12.10.1　模式设计应遵循的原则/280
12.10.2　学生表/281
12.10.3　事件表/282
12.11　本章小结/283
第13章　Mahout详解/284
13.1　Mahout简介/285
13.2　Mahout的安装和配置/285
13.3　Mahout API简介/288
13.4　Mahout中的频繁模式挖掘/290
13.4.1　什么是频繁模式挖掘/290
13.4.2　Mahout中的频繁模式挖掘/290
13.5　Mahout中的聚类和分类/292
13.5.1　什么是聚类和分类/292
13.5.2　Mahout中的数据表示/293
13.5.3　将文本转化成向量/294
13.5.4　Mahout中的聚类、分类算法/295
13.5.5　算法应用实例/299
13.6　Mahout应用：建立一个推荐引擎/304
13.6.1　推荐引擎简介/304
13.6.2　使用Taste构建一个简单的推荐引擎/305
13.6.3　简单分布式系统下基于产品的推荐系统简介/307
13.7　本章小结/309
第14章　Pig详解/310
14.1　Pig简介/311
14.2　Pig的安装和配置 /311
14.2.1　Pig的安装条件/311
14.2.2　Pig的下载、安装和配置/312
14.2.3　Pig运行模式/313
14.3　Pig Latin语言/315
14.3.1　Pig Latin语言简介/315
14.3.2　Pig Latin的使用/316
14.3.3　Pig Latin的数据类型/318
14.3.4　Pig Latin关键字/319
14.4　用户定义函数 /323
14.4.1　编写用户定义函数/324
14.4.2　使用用户定义函数/325
14.5　Zebra简介 /326
14.5.1　Zebra的安装/326
14.5.2　Zebra的使用简介/327
14.6　Pig实例 /328
14.6.1　Local模式/328
14.6.2　MapReduce模式/330
14.7　Pig进阶/331
14.7.1　数据实例/331
14.7.2　Pig数据分析/332
14.8　本章小结/336
第15章　ZooKeeper详解/337
15.1　ZooKeeper简介/338
15.1.1　ZooKeeper的设计目标/338
15.1.2　数据模型和层次命名空间/339
15.1.3　ZooKeeper中的节点和临时节点/339
15.1.4　ZooKeeper的应用/340
15.2　ZooKeeper的安装和配置/340
15.2.1　安装ZooKeeper /340
15.2.2　配置ZooKeeper/346
15.2.3　运行ZooKeeper/348
15.3　ZooKeeper的简单操作/350
15.3.1　使用ZooKeeper命令的简单操作步骤/350
15.3.2　ZooKeeper API的简单使用/352
15.4　ZooKeeper的特性/355
15.4.1　ZooKeeper的数据模型/355
15.4.2　ZooKeeper会话及状态/356
15.4.3　ZooKeeper watches/357
15.4.4　ZooKeeper ACL/358
15.4.5　ZooKeeper的一致性保证/359
15.5　使用ZooKeeper进行Leader选举/359
15.6　ZooKeeper锁服务/360
15.6.1　ZooKeeper中的锁机制/360
15.6.2　ZooKeeper提供的一个写锁的实现/361
15.7　使用ZooKeeper创建应用程序 /363
15.7.1　使用Eclipse开发ZooKeeper应用程序/363
15.7.2　应用程序实例/365
15.8　BooKeeper/369
15.9　本章小结/371
第16章　Avro详解/372
16.1　Avro介绍/373
16.1.1　模式声明/374
16.1.2　数据序列化/378
16.1.3　数据排列顺序/380
16.1.4　对象容器文件 /381
16.1.5　协议声明/382
16.1.6　协议传输格式/383
16.1.7　模式解析/386
16.2　Avro的C/C++实现/387
16.3　Avro的Java实现/398
16.4　GenAvro（Avro IDL）语言/402
16.5　Avro SASL概述/406
16.6　本章小结/407
第17章　Chukwa详解/409
17.1　Chukwa简介/410
17.2　Chukwa架构/411
17.2.1　客户端及其数据模型/412
17.2.2　收集器/413
17.2.3　归档器和分离解析器/414
17.2.4　HICC/415
17.3　Chukwa的可靠性/415
17.4　Chukwa集群搭建/416
17.4.1　基本配置要求/416
17.4.2　Chukwa的安装/416
17.4.3　Chukwa的运行/419
17.5　Chukwa数据流的处理/424
17.6　Chukwa与其他监控系统比较/425
17.7　本章小结/426
本章参考资料/426
第18章　Hadoop的常用插件与开发/428
18.1　Hadoop Studio的介绍和使用/429
18.1.1　Hadoop Studio的介绍/429
18.1.2　Hadoop Studio的安装配置/430
18.1.3　Hadoop Studio的使用举例/430
18.2　Hadoop Eclipse的介绍和使用/436
18.2.1　Hadoop Eclipse的介绍/436
18.2.2　Hadoop Eclipse的安装配置/437
18.2.3　Hadoop Eclipse的使用举例/438
18.3　Hadoop Streaming的介绍和使用/440
18.3.1　Hadoop Streaming的介绍/440
18.3.2　Hadoop Streaming的使用举例/444
18.3.3　使用Hadoop Streaming常见的问题/446
18.4　Hadoop Libhdfs的介绍和使用/448
18.4.1　Hadoop Libhdfs的介绍/448
18.4.2　Hadoop Libhdfs的安装配置/448
18.4.3　Hadoop Libhdfs API简介/448
18.4.4　Hadoop Libhdfs的使用举例/449
18.5　本章小结/450
第19章　企业应用实例/452
19.1　Hadoop在Yahoo!的应用/453
19.2　Hadoop在eBay的应用/455
19.3　Hadoop在百度的应用/457
19.4　即刻搜索中的Hadoop/460
19.4.1　即刻搜索简介/460
19.4.2　即刻Hadoop应用架构/460
19.4.3　即刻Hadoop应用分析/463
19.5　Facebook中的Hadoop和HBase/463
19.5.1　Facebook中的任务特点/464
19.5.2　MySQL VS Hadoop+HBase/466
19.5.3　Hadoop和HBase的实现/467
19.6　本章小结/472
本章参考资料/472
附录A　云计算在线检测平台/474
附录B　Hadoop安装、运行与使用说明/484
附录C　使用DistributedCache的MapReduce程序/491
附录D　使用ChainMapper和ChainReducer的MapReduce程序/495
· · · · · · (收起)