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Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战

作者 范东来
出版社 人民邮电出版社
出版日期 2015-03-01
页数 317
格式 Paper book / ebook (PDF)
ISBN 9787115380999
价格 59
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出版信息

ISBN:9787115380999
语言:简体中文
包装/印刷类型:1
开本:16开
出版时间:2015-03-01
页数:317

内容简介

本书主要介绍Hadoop技术的相关知识,并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分:基础篇、应用篇和结束篇。基础篇详细介绍了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop,并深入探讨了Hadoop的运维和调优;应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现;结束篇对全书进行总结,并对技术发展做了展望。本书最大的特点是面向实践。

《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》介绍了Hadoop技术的相关知识,并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分:基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop,并深入探讨了Hadoop的运维和调优;应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现;结束篇对全书进行总结,并对技术发展做了展望。

《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》结构针对学习曲线进行了优化,由浅到深,从理论基础到项目实战,适合Hadoop的初学者阅读,也适合作为高等院校相关课程的教学参考书。

图书目录

目录

基础篇:Hadoop基础

第 1章 绪论 2

1.1 Hadoop和云计算 2

1.1.1 Hadoop的电梯演讲 2

1.1.2 Hadoop生态圈 3

1.1.3 云计算的定义 5

1.1.4 云计算的类型 7

1.1.5 Hadoop和云计算 8

1.2 Hadoop和大数据 9

1.2.1 大数据的定义 9

1.2.2 大数据的结构类型 11

1.2.3 大数据行业应用实例 12

1.2.4 Hadoop和大数据 13

1.2.5 其他大数据处理平台 15

1.3 数据挖掘和商业智能 16

1.3.1 数据挖掘的定义 16

1.3.2 数据仓库 18

1.3.3 操作数据库系统和数据仓库系统的区别 19

1.3.4 为什么需要分离的数据仓库 19

1.3.5 商业智能 20

1.3.6 大数据时代的商业智能 21

第 2章 环境准备 23

2.1 Hadoop的发行版本选择 23

2.1.1 Apache Hadoop 23

2.1.2 CDH 23

2.1.3 Hadoop的版本 24

2.1.4 如何选择Hadoop的版本 26

2.2 Hadoop架构 27

2.2.1 Hadoop HDFS架构 27

2.2.2 Hadoop MapReduce架构 28

2.2.3 Hadoop架构 29

2.3 安装Hadoop 31

2.3.1 安装运行环境 32

2.3.2 修改主机名和用户名 37

2.3.3 配置静态IP地址 38

2.3.4 配置SSH无密码连接 39

2.3.5 安装JDK 40

2.3.6 配置Hadoop 41

2.3.7 格式化HDFS 44

2.3.8 启动Hadoop并验证安装 44

2.4 安装Hive 46

2.4.1 安装元数据库 46

2.4.2 修改Hive配置文件 47

2.4.3 验证安装 48

2.5 安装Sqoop 48

2.6 Eclipse Hadoop插件的安装和使用 49

2.6.1 安装并配置Eclipse Hadoop插件 49

2.6.2 Eclipse插件的使用 51

第3章 Hadoop的基石:HDFS 53

3.1 认识HDFS 53

3.1.1 HDFS的设计理念 55

3.1.2 HDFS的架构 55

3.1.3 HDFS容错 59

3.2 HDFS读取文件和写入文件 60

3.2.1 块的分布 60

3.2.2 数据读取 61

3.2.3 写入数据 62

3.2.4 数据完整性 64

3.3 如何访问HDFS 65

3.3.1 命令行接口 65

3.3.2 Java API 68

3.3.3 其他常用的接口 78

3.3.4 Web UI 78

第4章 分而治之的智慧:MapReduce 80

4.1 认识MapReduce 80

4.1.1 MapReduce的编程思想 80

4.1.2 MapReduce运行环境 83

4.1.3 MapReduce作业和任务 85

4.1.4 MapReduce的计算资源划分 86

4.1.5 MapReduce的局限性 87

4.2 Hello WordCount 87

4.2.1 WordCount的设计思路 87

4.2.2 编写WordCount 88

4.2.3 运行程序 91

4.2.4 还能更快吗 92

4.3 MapReduce的过程 93

4.3.1 从输入到输出 94

4.3.2 input 94

4.3.3 map及中间结果的输出 96

4.3.4 shuffle 98

4.3.5 reduce及**后结果的输出 99

4.3.6 sort 99

4.3.7 作业的进度组成 100

4.4 MapReduce的工作机制 101

4.4.1 作业提交 101

4.4.2 作业初始化 102

4.4.3 任务分配 102

4.4.4 任务执行 103

4.4.5 任务完成 103

4.4.6 推测执行 103

4.4.7 MapReduce容错 104

4.5 MapReduce编程 105

4.5.1 Writable类 105

4.5.2 编写Writable类 108

4.5.3 编写Mapper类 109

4.5.4 编写Reducer类 111

4.5.5 控制shuffle 112

4.5.6 控制sort 113

4.5.7 编写main函数 115

4.6 MapReduce编程实例:连接 116

4.6.1 设计思路 116

4.6.2 编写Mapper类 117

4.6.3 编写Reducer类 118

4.6.4 编写main函数 119

4.7 MapReduce编程实例:二次排序 120

4.7.1 设计思路 120

4.7.2 编写Mapper类 121

4.7.3 编写Partitioner类 121

4.7.4 编写SortComparator类 122

4.7.5 编写Reducer类 123

4.7.6 编写main函数 123

4.8 MapReduce编程实例:全排序 125

4.8.1 设计思路 125

4.8.2 编写代码 127

第5章 SQL on Hadoop:Hive 129

5.1 认识Hive 129

5.1.1 从MapReduce到SQL 130

5.1.2 Hive架构 132

5.1.3 Hive与关系型数据库的区别 134

5.1.4 Hive命令的使用 135

5.2 数据类型和存储格式 137

5.2.1 基本数据类型 137

5.2.2 复杂数据类型 137

5.2.3 存储格式 138

5.2.4 数据格式 139

5.3 HQL:数据定义 140

5.3.1 Hive中的数据库 140

5.3.2 Hive中的表 142

5.3.3 创建表 142

5.3.4 管理表 144

5.3.5 外部表 144

5.3.6 分区表 145

5.3.7 删除表 147

5.3.8 修改表 147

5.4 HQL:数据操作 148

5.4.1 装载数据 148

5.4.2 通过查询语句向表中插入数据 149

5.4.3 利用动态分区向表中插入数据 149

5.4.4 通过CTAS加载数据 150

5.4.5 导出数据 150

5.5 HQL:数据查询 150

5.5.1 SELECT…FROM语句 151

5.5.2 WHERE语句 152

5.5.3 GROUP BY和HAVING语句 153

5.5.4JOIN语句 153

5.5.5 ORDER BY和SORT BY语句 156

5.5.6 DISTRIBUTE BY和SORTBY语句 157

5.5.7 CLUSTER BY 157

5.5.8 分桶和抽样 157

5.5.9 UNION ALL 158

5.6 Hive函数 158

5.6.1 标准函数 158

5.6.2 聚合函数 158

5.6.3 表生成函数 158

5.7 Hive用户自定义函数 159

5.7.1 UDF 159

5.7.2 UDAF 159

5.7.3 UDTF 161

5.7.4 运行 163

第6章 SQL to Hadoop : Sqoop 164

6.1 一个Sqoop示例 164

6.2 导入过程 166

6.3 导出过程 168

6.4 Sqoop的使用 169

6.4.1 codegen 170

6.4.2 create-hive-table 170

6.4.3 eval 171

6.4.4 export 171

6.4.5 help 172

6.4.6 import 172

6.4.7 import-all-tables 173

6.4.8 job 174

6.4.9 list-databases 174

6.4.10 list-tables 175

6.4.11 merge 175

6.4.12 metastore 176

6.4.13 version 176

第7章 Hadoop性能调优和运维 177

7.1 Hadoop客户端 177

7.2 Hadoop性能调优 178

7.2.1 选择合适的硬件 178

7.2.2 操作系统调优 180

7.2.3 JVM调优 181

7.2.4 Hadoop参数调优 181

7.3 Hive性能调优 187

7.3.1 JOIN优化 187

7.3.2 Reducer的数量 187

7.3.3 列裁剪 187

7.3.4 分区裁剪 188

7.3.5 GROUP BY优化 188

7.3.6 合并小文件 189

7.3.7 MULTI-GROUP BY和MULTI-INSERT 189

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