Hadoop权威指南

给大家带来的一篇关于Hadoop相关的电子书资源，介绍了关于Hadoop、Hadoop指南方面的内容，本书是由清华大学出版社出版，格式为PDF，资源大小191.6 MB，Tom White编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.6。

内容介绍

Hadoop权威指南(第4版)(修订版&全新升级)融合基础理论和实践活动，循序渐进，多方位详细介绍了Hadoop这一性能卓越的海量信息解决和剖析服务平台。

本书5一部分24章，第Ⅰ一部分详细介绍Hadoop基本知识，主题风格涉及到Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式存储、YARN、Hadoop的I/O实际操作。

第Ⅱ一部分详细介绍MapReduce,主题风格包含MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作方案、MapReduce的种类与文件格式、MapReduce的特点。第Ⅲ一部分详细介绍Hadoop的运维管理，主题风格涉及到搭建Hadoop群集、管理方法Hadoop。第Ⅳ一部分详细介绍Hadoop有关开源网站项目，主题风格涉及到Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。第Ⅴ一部分出示了三个实例，各自来源于医疗服务信息科技服务提供商塞纳(Cerner)、微软公司的人工智能技术新项目ADAM(一种规模性分布式系统深度神经网络架构)和开源网站项目Cascading(一个新的对于MapReduce的数据处理方法API)。
这书是一本权威、全方位的Hadoop教材和专业书籍，论述了Hadoop生态链的全新发展趋势和运用，程序猿能够 从这当中探寻海量信息集的储存和剖析，管理人员能够 从这当中掌握Hadoop群集的安裝和运维管理。

目录

• 第Ⅰ部分 Hadoop基础知识
• 第1章 初识Hadoop 3
• 第2章 关于MapReduce 19
• 第3章 Hadoop分布式文件系统 42
• 第4章 关于YARN 78
• 第5章 Hadoop的I/O操作 96
• 第Ⅱ部分 关于MapReduce
• 第6章 MapReduce应用开发 141
• 第7章 MapReduce的工作机制 184
• 第8章 MapReduce的
• 第9章 MapReduce的特性 243
• 第Ⅲ部分 Hadoop的操作
• 第10章 构建Hadoop集群 279
• 第11章 管理Hadoop 314
• 第Ⅳ部分 Hadoop相关开源项目
• 第12章 关于Avro 341
• 第13章 关于Parquet 363
• 第14章 关于Flume 377
• 第15章 关于Sqoop 398
• 第16章 关于Pig 420
• 第17章 关于Hive 469
• 第18章 关于Crunch 517
• 第19章 关于Spark 548
• 第20章 关于HBase 575
• 第21章 关于ZooKeeper 604
• 第Ⅴ部分 案例学习
• 第22章 医疗公司塞纳(Cerner)
• 第23章 生物数据科学：
• 第24章 开源项目Cascading 674

学习笔记

Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程

前言 本文搭建了一个由三节点（master、slave1、slave2）构成的Hadoop完全分布式集群（区别单节点伪分布式集群），并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。 本文集群三个节点基于三台虚拟机进行搭建，节点安装的操作系统为Centos7（yum源），Hadoop版本选取为2.8.0。作者也是初次搭建Hadoop集群，其间遇到了很多问题，故希望通过该博客让读者避免。 实验过程 1、基础集群的搭建 目的：获得一个可以互相通信的三节点集群 下载并安装VMware WorkStation Pro（支持快照，方便对集群进行保存）下载地址，产品激活序列号网上自行查找。 下载CentOS7镜像，下载地址。 使用VMware安装master节点（稍后其他两个……

Hadoop多Job并行处理的实例详解

Hadoop多Job并行处理的实例详解 有关Hadoop多Job任务并行处理，经过测试，配置如下： 首先做如下配置： 1、修改mapred-site.xml添加调度器配置： property namemapred.jobtracker.taskScheduler/name valueorg.apache.hadoop.mapred.FairScheduler/value/property 2、添加jar文件地址配置： property namehadoopTest.jar/name value所生成jar的地址/value/property Java基本代码如下： // 获取各个Job，有关Job的创建，这里就不贴上来了。Job job_base = (Job) 。。。;Job job_avg = (Job) 。。。;Job job_runCount = (Job) 。。。;Job job_activeUser = (Job) ....;job_base.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_avg.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_runCount.setJarByClass(CapuseDateTimerTask.class);job_activeUser.setJa……

Hadoop MultipleOutputs输出到多个文件中的实现方法

Hadoop MultipleOutputs输出到多个文件中的实现方法 1.输出到多个文件或多个文件夹： 驱动中不需要额外改变，只需要在MapClass或Reduce类中加入如下代码 private MultipleOutputsText,IntWritable mos;public void setup(Context context) throws IOException,InterruptedException { mos = new MultipleOutputs(context);}public void cleanup(Context context) throws IOException,InterruptedException { mos.close();} 然后就可以用mos.write(Key key,Value value,String baseOutputPath)代替context.write(key, value); 在MapClass或Reduce中使用，输出时也会有默认的文件part-m-00*或part-r-00*，不过这些文件是无内容的，大小为0. 而且只有part-m-00*会传给Reduce。 注意：multipleOutputs.write(key, value, baseOutputPath)方法的第三个……

hadoop的wordcount实例用法分析

可以通过一个简单的例子来说明MapReduce到底是什么： 我们要统计一个大文件中的各个单词出现的次数。由于文件太大。我们把这个文件切分成如果小文件，然后安排多个人去统计。这个过程就是Map。然后把每个人统计的数字合并起来，这个就是Reduce。 上面的例子如果在MapReduce去做呢，就需要创建一个任务job，由job把文件切分成若干独立的数据块，并分布在不同的机器节点中。然后通过分散在不同节点中的Map任务以完全并行的方式进行处理。MapReduce会对Map的输出地行收集，再将结果输出送给Reduce进行下一步的处理。 对于一个任务的具体执行过程，会有一个名为JobTracker的进程负责协调MapReduce执行过程中……

Hadoop Combiner使用方法详解

Hadoop Combiner使用方法详解 Combiner函数是一个可选的中间函数，发生在Map阶段，Mapper执行完成后立即执行。使用Combiner有如下两个优势： Combiner可以用来减少发送到Reducer的数据量，从而提高网络效率。 Combiner可以用于减少发送到Reducer的数据量，这将提高Reduce端的效率，因为每个reduce函数将处理相对较少记录，相比于未使用Combiner之前。 Combiner与Reducer结构相同，因为Combiner和Reducer都对Mapper的输出进行处理。这给了我们一个复用Reducer作为Combiner的好机会。但问题是，复用Reducer作为Combiner总是是一个好主意吗？ 特点： Combiners是MapReduce中的一个优化，允许在shuffle和排序阶段之前在本地进行聚合。Combiners的首要……

以上就是本次介绍的Hadoop电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对码农之家的支持。

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