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章 Hadoop概述 1
1.1 商业分析与大数据 2
1.1.1Hadoop的组件 3
1.1.2Hadoop分布式文件系统(HDFS) 3
1.1.3MapReduce是什么 4
1.1.4YARN是什么 5
1.2ZooKeeper是什么 6
1.3Hive是什么 7
1.4 与其他系统集成 8
1.4.1Hadoop生态系统 9
1.4.2数据集成与Hadoop 11
1.5 小结 16
第2章 存储 19
2.1Hadoop HDFS的基础知识 20
2.1.1概念 21
2.1.2架构 25
2.1.3接口 29
2.2 在分布式模式下设置HDFS群集 35
2.3HDFS的高级特性 40
2.3.1快照 41
2.3.2离线查看器 44
2.3.3分层存储 52
2.3.4纠删码 55
2.4 文件格式 59
2.5 云存储 63
2.6 小结 64
第3章 计算 65
3.1Hadoop MapReduce的基础 66
3.1.1概念 66
3.1.2架构 69
3.2 如何启动MapReduce作业 76
3.2.1编写Map任务 77
3.2.2编写reduce任务 79
3.2.3编写MapReduce作业 80
3.2.4配置 83
3.3MapReduce的高级特性 85
3.3.1分布式缓存 85
3.3.2计数器 87
3.3.3作业历史服务器 89
3.4 与Spark作业的区别 91
3.5 小结 92
第4章 用户体验 93
4.1Apache Hive 94
4.1.1安装Hive 96
4.1.2HiveQL 97
4.1.3UDF/SerDe 103
4.1.4Hive调优 105
4.2Apache Pig 106
4.2.1安装Pig 107
4.2.2Pig Latin 108
4.3UDF 110
4.4Hue 111
4.5Apache Oozie 114
4.5.1安装Oozie 115
4.5.2Oozie的工作原理 118
4.5.3工作流/协调器 119
4.5.4Oozie CLI 124
4.6 小结 124
第5章 与其他系统集成 125
5.1Apache Sqoop 126
5.2Apache Flume 130
5.3Apache Kafka 136
5.3.1工作原理 138
5.3.2Kafka Connect 141
5.3.3流处理 143
5.4Apache Storm 144
5.4.1工作原理 145
5.4.2Trident 148
5.4.3Kafka集成 149
5.5 小结 152
第6章 Hadoop安全 153
6.1 提升Hadoop群集安全性 154
6.1.1边界安全 154
6.1.2Kerberos认证 156
6.1.3Hadoop中的服务级授权 162
6.1.4用户模拟 167
6.1.5提升HTTP信道的安全性 170
6.2 提升数据安全性 174
6.2.1数据分类 175
6.2.2将数据传到群集 176
6.2.3保护群集中的数据 182
6.3 增强应用程序安全性 189
6.3.1YARN架构 189
6.3.2YARN中的应用提交 190
6.4 小结 195
第7章 自由的生态圈：Hadoop与ApacheBig97
7.1 基础概念 198
7.1.1软件栈 199
7.1.2测试栈 200
7.1.3在我的笔记本电脑上工作 201
7.2 开发定制的软件栈 201
7.2.1Apache Bigtop：历史 201
7.2.2Apache Bigtop：概念和哲学思想 202
7.2.3项目结构 204
7.2.4谈谈构建系统 205
7.2.5工具链和开发环境 206
7.2.6BOM定义 207
7.3 部署 208
7.3.1Bigtop Provisioner 208
7.3.2群集的无主节点Puppet部署 209
7.3.3使用Puppet进行配置管理 213
7.4 集成验证 215
7.4.1iTests和验证应用程序 216
7.4.2栈集成测试开发 217
7.4.3栈的验证 220
7.4.4群集故障测试 221
7.4.5栈的冒烟测试 222
7.5 将所有工作组合在一起223
7.6 小结 224
第8章 Hadoop软件栈的In-Memory计算 227
8.1In-Memory计算简介 229
8.2Apache Ignite：内存优先 231
8.2.1Apache Ignite的系统体系架构 232
8.2.2数据网格 233
8.2.3高可用性讨论 236
8.2.4计算网格 237
8.2.5服务网格 238
8.2.6内存管理 238
8.2.7持久化存储 240
8.3 使用Ignite加速旧式Hadoop240
8.3.1In-Memory存储的好处 241
8.3.2内存文件系统：HDFS缓存 242
8.3.3In-Memory MapReduce 243
8.4Apache Ignite的高级用法 247
8.4.1Spark和Ignite 247
8.4.2共享状态 249
8.4.3Hadoop上的In-Memory SQL 251
8.4.4使用Ignite的SQL 252
8.4.5使用Apache Ignite进行流处理 255
8.5 小结 256
术语表 259
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| Java1234官方群25： | 
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| Java1234官方群25： | 838462530 |
苏公网安备 32061202001004号
