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Hadoop虚拟化
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工业技术

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  • 作 者:(美)乔治·特鲁希略(George Trujillo),(美)查尔斯·吉姆(Charles Kim),(美)史蒂夫·琼斯(Steve Jones),(美)隆美尔·加西亚(Rommel Garcia),(美)贾斯汀·默里(Justin Murray)著
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2019
  • ISBN:9787115497543
  • 页数:358 页
图书介绍:本书包括三部分内容:第一部分带你理解Hadoop的SQL引擎和理解Hadoop生态系统关于多租户的关键领域;第二部分适合掌握Hadoop但需要理解虚拟化的读者。包括“虚拟化基础”和“最佳实践虚拟化Hadoop”;第三部分将Hadoop和虚拟化的概念联系在了一起。最后一章阐述虚拟化Hadoop的选择、虚拟化主节点的关键因素以及私有云的虚拟化工作(数据)节点。
《Hadoop虚拟化》目录

第1章 了解大数据的世界 1

1.1数据革命 1

1.2传统数据系统 3

1.2.1半结构化和非结构化数据 4

1.2.2因果关系 6

1.2.3数据挑战 6

1.3现代数据架构 14

1.4组织转型 15

1.5行业转型 17

1.6小结 17

第2章 Hadoop基础概念 18

2.1Hadoop中的数据类型 18

2.2使用案例 19

2.3什么是Hadoop 20

2.4 Hadoop发行版本 25

2.5 Hadoop框架 25

2.6 NoSQL数据库 29

2.7 Hadoop集群 33

2.8 Hadoop软件进程 36

2.9 Hadoop生态中的角色 45

2.10小结 48

第3章 YARN和HDFS 49

3.1 Hadoop分布式集群 49

3.2 Hadoop目录结构 53

3.3 Hadoop分布式文件系统 54

3.3.1 YARN日志 56

3.3.2 NameNode 57

3.3.3 DataNode 58

3.3.4块分布 60

3.3.5 NameNode配置和元数据管理 62

3.4机架感知 67

3.4.1块管理 67

3.4.2均衡器 68

3.4.3群集中的数据完整性维护 68

3.4.4配额和垃圾桶 76

3.5 YARN和YARN处理模型 76

3.5.1在YARN上运行应用 83

3.5.2资源调度器 88

3.5.3基准测试 92

3.5.4 TeraSort基准测试组件 94

3.6小结 96

第4章 现代数据平台 98

4.1设计一个Hadoop集群 98

4.2小结 115

第5章 数据提取 117

5.1提取、加载和转化 117

5.1.1 Sqoop:数据移动和SQL源 118

5.1.2 Flume:流数据 123

5.1.3 Oozie:计划和工作流 140

5.1.4 Falcon:数据生命周期管理 145

5.1.5 Kafka:实时数据流 148

5.2小结 156

第6章 Hadoop SQL引擎 157

6.1 SQL的起源 157

6.2 Hadoop中的SQL 158

6.3 Hadoop SQL引擎 159

6.4感受Hive和Pig的乐趣 166

6.4.1 Hive 166

6.4.2 HCatalog 180

6.5小结 187

第7章 Hadoop多租户 188

7.1保障访问 189

7.1.1认证 189

7.1.2审计 194

7.1.3授权 194

7.1.4数据保护 196

7.1.5数据隔离 203

7.1.6进程隔离 211

7.2小结 214

第8章 虚拟化基础 215

8.1 Hadoop虚拟化的原因 216

8.2小结 231

参考文献 231

第9章 Hadoop虚拟化最佳实践 232

9.1有目的、有调理地进行 Hadoop虚拟化 232

9.1.1目的始于明确的目标 234

9.1.2 Hadoop不同层次虚拟化 234

9.1.3行业最佳实践 236

9.2小结 249

第10章 Hadoop虚拟化 250

10.1如何管理Hadoop生态 251

10.1.1构建敏捷和弹性的企业Hadoop平台 252

10.1.2澄清条款 252

10.1.3从裸机到虚拟化的历程 253

10.2为何考虑Hadoop虚拟化 254

10.2.1 Hadoop虚拟化的好处 255

10.2.2虚拟化可以跟本地运行一样快甚至更快 256

10.2.3协调和交叉目的专业化是未来 258

10.2.4障碍可以是在企业之前 259

10.2.5虚拟化不是全部或不是一个选项 259

10.2.6快速配置并提高开发和测试环境质量 259

10.2.7使用虚拟化提升高可用性 261

10.2.8使用虚拟化处理Hadoop工作负载 261

10.2.9基于云的Hadoop 262

10.2.10大数据扩展 262

10.2.11虚拟化的途径 263

10.2.12软件定义数据中心 264

10.2.13虚拟化网络 265

10.2.14 vRealize Suite 266

10.3小结 267

参考文献 268

第11章 Hadoop虚拟化主服务器 269

11.1Hadoop虚拟化集群服务器 269

11.1.1 Hadoop周边环境虚拟化 270

11.1.2 Hadoop主服务器虚拟化 271

11.1.3无SAN虚拟化 274

11.2小结 275

第12章 虚拟化工作节点 276

12.1 Hadoop中的工作节点 276

12.2 Hadoop集群的部署模式 277

12.2.1组合模式 278

12.2.2分离模式 281

12.2.3数据—计算分离的网络影响 283

12.2.4数据—计算分离模式下的共享存储方式 284

12.2.5用于应用临时数据的本地磁盘 286

12.2.6使用网络附加存储(NAS)的共享存储架构模型 286

12.2.7部署模式总结 288

12.3 Hadoop虚拟化工作节点的最佳实践 289

12.4 Hadoop虚拟化扩展 293

12.5小结 296

参考文献 296

资源 297

第13章 私有云中部署Hadoop即服务 298

13.1云概念 298

13.1.1 Hadoop的受益者 299

13.1.2解决方案架构概述 303

13.2小结 305

参考文献 305

第14章 掌握Hadoop的安装 306

14.1为正确的场景使用正确的解决方案 306

14.2配置仓库 308

14.2.1安装HDP2.2 310

14.2.2环境准备 310

14.3设置Hadoop配置 320

14.4启动HDFS和YARN 325

14.4.1启动YARN 327

14.4.2验证MapReduce功能 329

14.5安装和配置Hive 331

14.6安装和配置MySQL数据库 332

14.7安装和配置Hive和HCatalog 332

14.8小结 335

第15章 为Hadoop配置Linux 336

15.1支持的Linux平台 337

15.2不同部署模式 337

15.3 Linux黄金模板 337

15.3.1构建企业级Linux Hadoop平台 338

15.3.2 Linux版本选择 341

15.4最优Linux内核参数和系统设置 341

15.4.1 epoll 341

15.4.2禁用交换空间 342

15.4.3安装过程中的安全性禁用 342

15.4.4 IO调度器调优 344

15.4.5检查透明大内存页面配置 344

15.4.6 Limits.conf 344

15.4.7 RDM分区对齐 345

15.4.8文件系统注意事项 345

15.4.9 XFS惰性计算参数 347

15.4.10 Mount选项 347

15.4.11I/O调度器 348

15.4.12磁盘读写选项 350

15.4.13存储基准测试 350

15.4.14 Java版本 351

15.4.15 设置NTP 351

15.4.16启用巨型帧 352

15.4.17其他网络方面的考虑 353

15.5小结 355

附录Hadoop集群创建:先决条件检查表 356

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