Hadoop高级编程 构建与实现大数据解决方案PDF电子书下载

第1章 大数据和Hadoop生态系统 1

1.1 当大数据遇见Hadoop 2

1.1.1 Hadoop：直面大数据的挑战 3

1.1.2 商业世界中的数据科学 4

1.2 Hadoop生态系统 6

1.3 Hadoop核心组件 7

1.4 Hadoop发行版 9

1.5 使用Hadoop开发企业级应用 10

1.6 小结 14

第2章 Hadoop数据存储 15

2.1 HDFS 15

2.1.1 HDFS架构 15

2.1.2 使用HDFS文件 19

2.1.3 Hadoop特定的文件类型 21

2.1.4 HDFS联盟和高可用性 26

2.2 HBase 28

2.2.1 HBase架构 28

2.2.2 HBase结构设计 34

2.2.3 HBase编程 35

2.2.4 HBase新特性 42

2.3 将HDFS和HBase的组合用于高效数据存储 45

2.4 使用Apache Avro 45

2.5 利用HCatalog管理元数据 49

2.6 为应用程序选择合适的Hadoop数据组织形式 51

2.7 小结 53

第3章 使用MapReduce处理数据 55

3.1 了解MapReduce 55

3.1.1 MapReduce执行管道 56

3.1.2 MapReduce中的运行时协调和任务管理 59

3.2 第一个MapReduce应用程序 61

3.3 设计MapReduce实现 69

3.3.1 将MapReduce用作并行处理框架 70

3.3.2 使用MapReduce进行简单的数据处理 71

3.3.3 使用MapReduce构建连接 72

3.3.4 构建迭代式MapReduce应用程序 77

3.3.5 是否使用MapReduce 82

3.3.6 常见的MapReduce设计陷阱 83

3.4 小结 84

第4章 自定义MapReduce执行 85

4.1 使用InputFormat控制MapReduce执行 85

4.1.1 为计算密集型应用程序实现InputFormat 87

4.1.2 实现InputFormat以控制Map的数量 93

4.1.3 实现用于多个HBase表的InputFormat 99

4.2 使用自定义RecordReader以自己的方式读取数据 102

4.2.1 实现基于队列的RecordReader 102

4.2.2 为XML数据实现RecordReader 105

4.3 使用自定义输出格式组织输出数据 109

4.4 使用自定义记录写入器以自己的方式写入数据 119

4.5 使用组合器优化MapReduce执行 121

4.6 使用分区器控制Reducer执行 124

4.7 在Hadoop中使用非Java代码 128

4.7.1 Pipes 128

4.7.2 Hadoop Streaming 128

4.7.3 使用JNI 129

4.8 小结 131

第5章 构建可靠的MapReduce应用程序 133

5.1 单元测试MapReduce应用程序 133

5.1.1 测试Mapper 136

5.1.2 测试Reducer 137

5.1.3 集成测试 138

5.2 使用Eclipse进行本地应用程序测试 139

5.3 将日志用于Hadoop测试 141

5.4 使用作业计数器报告指标 146

5.5 MapReduce中的防御性编程 149

5.6 小结 151

第6章 使用Oozie自动化数据处理 153

6.1 认识Oozie 154

6.2 Oozie Workflow 155

6.2.1 在Oozie Workflow中执行异步操作 159

6.2.2 Oozie的恢复能力 164

6.2.3 Oozie Workflow作业的生命周期 164

6.3 Oozie Coordinator 165

6.4 Oozie Bundle 170

6.5 用表达式语言对Oozie进行参数化 174

6.5.1 Workflow函数 175

6.5.2 Coordinator函数 175

6.5.3 Bundle函数 175

6.5.4 其他EL函数 175

6.6 Oozie作业执行模型 176

6.7 访问Oozie 179

6.8 Oozie SLA 180

6.9 小结 185

第7章 使用Oozie 187

7.1 使用探测包验证位置相关信息的正确性 187

7.2 设计基于探测包的地点正确性验证 188

7.3 设计Oozie Workflow 190

7.4 实现Oozie Workflow应用程序 193

7.4.1 实现数据准备workflow 193

7.4.2 实现考勤指数和聚类探测包串Workflow 201

7.5 实现Workflow行为 203

7.5.1 发布来自java动作的执行上下文 204

7.5.2 在Oozie Workflow中使用MapReduce作业 204

7.6 实现Oozie Coordinator应用程序 207

7.7 实现Oozie Bundle应用程序 212

7.8 部署、测试和执行Oozie应用程序 213

7.8.1 部署Oozie应用程序 213

7.8.2 使用Oozie CLI执行Oozie应用程序 215

7.8.3 向Oozie作业传递参数 218

7.9 使用Oozie控制台获取Oozie应用程序信息 221

7.9.1 了解Oozie控制台界面 221

7.9.2 获取Coordinator作业信息 225

7.10 小结 227

第8章 高级Oozie特性 229

8.1 构建自定义Oozie Workflow动作 230

8.1.1 实现自定义Oozie Workflow动作 230

8.1.2 部署Oozie自定义Workflow动作 235

8.2 向Oozie Workflow添加动态执行 237

8.2.1 总体实现方法 237

8.2.2 一个机器学习模型、参数和算法 240

8.2.3 为迭代过程定义Workflow 241

8.2.4 动态Workflow生成 244

8.3 使用Oozie Java API 247

8.4 在Oozie应用中使用uber jar包 251

8.5 数据吸收传送器 256

8.6 小结 263

第9章 实时Hadoop 265

9.1 现实世界中的实时应用 266

9.2 使用HBase来实现实时应用 266

9.2.1 将HBase用作图片管理系统 268

9.2.2 将HBase用作Lucene后端 275

9.3 使用专门的实时Hadoop查询系统 295

9.3.1 Apache Drill 296

9.3.2 Impala 298

9.3.3 实时查询和MapReduce的对比 299

9.4 使用基于Hadoop的事件处理系统 300

9.4.1 HFlame 301

9.4.2 Storm 302

9.4.3 事件处理和MapReduce的对比 305

9.5 小结 305

第10章 Hadoop安全 307

10.1 简要的历史：理解Hadoop安全的挑战 308

10.2 认证 309

10.2.1 Kerberos认证 310

10.2.2 委派安全凭据 318

10.3 授权 323

10.3.1 HDFS文件访问权限 323

10.3.2 服务级授权 327

10.3.3 作业授权 329

10.4 Oozie认证和授权 329

10.5 网络加密 331

10.6 使用Rhino项目增强安全性 332

10.6.1 HDFS磁盘级加密 333

10.6.2 基于令牌的认证和统一的授权框架 333

10.6.3 HBase单元格级安全 334

10.7 将所有内容整合起来——保证Hadoop安全的最佳实践 334

10.7.1 认证 335

10.7.2 授权 335

10.7.3 网络加密 336

10.7.4 敬请关注Hadoop的增强功能 336

10.8 小结 336

第11章 在AWS上运行Hadoop应用 337

11.1 初识AWS 338

11.2 在AWS上运行Hadoop的可选项 339

11.2.1 使用EC2实例的自定义安装 339

11.2.2 弹性MapReduce 339

11.2.3 做出选择前的额外考虑 339

11.3 理解EMR-Hadoop的关系 340

11.3.1 EMR架构 341

11.3.2 使用S3存储 343

11.3.3 最大化EMR的使用 343

11.3.4 利用CloudWatch和其他AWS组件 345

11.3.5 访问和使用EMR 346

11.4 使用AWS S3 351

11.4.1 理解桶的使用 352

11.4.2 使用控制台浏览内容 354

11.4.3 在S3中编程访问文件 355

11.4.4 使用MapReduce上传多个文件到S3 365

11.5 自动化EMR作业流创建和作业执行 367

11.6 管理EMR中的作业执行 372

11.6.1 在EMR集群上使用Oozie 372

11.6.2 AWS简单工作流 374

11.6.3 AWS数据管道 375

11.7 小结 376

第12章 为Hadoop实现构建企业级安全解决方案 377

12.1 企业级应用的安全顾虑 378

12.1.1 认证 380

12.1.2 授权 380

12.1.3 保密性 380

12.1.4 完整性 381

12.1.5 审计 381

12.2 Hadoop安全没有为企业级应用原生地提供哪些机制 381

12.2.1 面向数据的访问控制 382

12.2.2 差分隐私 382

12.2.3 加密静止的数据 383

12.2.4 企业级安全集成 384

12.3 保证使用Hadoop的企业级应用安全的方法 384

12.3.1 使用Accumulo进行访问控制保护 385

12.3.2 加密静止数据 394

12.3.3 网络隔离和分隔方案 395

12.4 小结 397

第13章 Hadoop的未来 399

13.1 使用DSL简化MapReduce编程 400

13.1.1 什么是DSL 400

13.1.2 Hadoop的DSL 401

13.2 更快、更可扩展的数据处理 412

13.2.1 Apache YARN 412

13.2.2 Tez 414

13.3 安全性的改进 415

13.4 正在出现的趋势 415

13.5 小结 416

附录 有用的阅读 417