Hadoop大数据技术与应用-图书-人邮教育社区

内容摘要

本书采用理论与实践相结合的方式，全面介绍了Hadoop大数据技术。主要内容包括初识Hadoop大数据技术、Hadoop环境配置，分布式文件系统HDFS、资源调度框架YARN、分布式计算框架MapReduce、大数据数据仓库Hive、分布式数据库HBase、查询大型半结构化数据集的语言Pig、分布式日志采集工具Flume、分布式数据库与传统数据库数据相互转换工具Sqoop。

第1章　初识Hadoop大数据技术　1
1.1　大数据技术概述　1
1.1.1　大数据产生的背景　1
1.1.2　大数据的定义　2
1.1.3　大数据技术的发展　2
1.2　Google的“三驾马车”　3
1.2.1　GFS的思想　3
1.2.2　MapReduce的思想　4
1.2.3　BigTable的思想　6
1.3　Hadoop概述　8
1.3.1　Hadoop对Google公司三篇论文思想的实现　8
1.3.2　Hadoop的发展历史　9
1.3.3　Hadoop版本的演变　11
1.3.4　Hadoop的发行版本　12
1.3.5　Hadoop的特点　12
1.4　Hadoop生态圈　12
1.5　Hadoop的典型应用场景与应用架构　13
1.5.1　Hadoop的典型应用场景　13
1.5.2　Hadoop的典型应用架构　14
习题　15
第2章　Hadoop环境设置　16
2.1　安装前准备　16
2.1.1　安装虚拟机　17
2.1.2　安装Ubuntu操作系统　20
2.1.3　关闭防火墙　22
2.1.4　SSH安装　22
2.1.5　安装Xshell及Xftp　22
2.1.6　安装JDK　24
2.1.7　下载Hadoop并解压　25
2.1.8　克隆主机　27
2.2　Hadoop的安装　28
2.2.1　安装单机模式　28
2.2.2　安装伪分布式模式　29
2.2.3　安装完全分布式模式　35
习题　41
实验　搭建Hadoop伪分布式模式环境　42
第3章　HDFS　44
3.1　HDFS简介　44
3.2　HDFS的组成与架构　45
3.2.1　NameNode　45
3.2.2　DataNode　46
3.2.3　SecondaryNameNode　46
3.3　HDFS的工作机制　47
3.3.1　机架感知与副本冗余存储策略　47
3.3.2　文件读取　49
3.3.3　文件写入　50
3.3.4　数据容错　52
3.4　HDFS操作　53
3.4.1　通过Web界面进行HDFS操作　53
3.4.2　通过HDFS Shell进行HDFS操作　54
3.4.3　通过HDFS API进行HDFS操作　60
3.5　HDFS的高级功能　68
3.5.1　安全模式　68
3.5.2　回收站　69
3.5.3　快照　70
3.5.4　配额　71
3.5.5　高可用性　71
3.5.6　联邦　72
习题　74
实验1　通过Shell命令访问HDFS　74
实验2　熟悉基于IDEA+Maven的Java开发环境　77
实验3　通过API访问HDFS　86
第4章　YARN　90
4.1　YARN产生的背景　90
4.2　初识YARN　92
4.3　YARN的架构　93
4.3.1　YARN架构概述　93
4.3.2　YARN中应用运行的机制　94
4.3.3　YARN中任务进度的监控　94
4.3.4　MapReduce 1与YARN的组成对比　95
4.4　YARN的调度器　95
4.4.1　先进先出调度器　95
4.4.2　容器调度器　96
4.4.3　公平调度器　97
4.4.4　三种调度器的比较　98
习题　98
第5章　MapReduce　99
5.1　MapReduce概述　99
5.1.1　MapReduce是什么　99
5.1.2　MapReduce的特点　99
5.1.3　MapReduce不擅长的场景　100
5.2　MapReduce编程模型　100
5.2.1　MapReduce编程模型概述　100
5.2.2　MapReduce编程实例　101
5.3　MapReduce编程进阶　112
5.3.1　MapReduce的输入格式　112
5.3.2　MapReduce的输出格式　114
5.3.3　分区　115
5.3.4　合并　118
5.4　MapReduce的工作机制　119
5.4.1　MapReduce作业的运行机制　119
5.4.2　进度和状态的更新　120
5.4.3　Shuffle　121
5.5　MapReduce编程案例　122
5.5.1　排序　122
5.5.2　去重　126
5.5.3　多表查询　127
习题　129
实验1　分析和编写WordCount程序　130
实验2　MapReduce序列化、分区实验　131
实验3　使用MapReduce求出各年销售笔数、各年销售总额　134
实验4　使用MapReduce统计用户在搜狗上的搜索数据　136
第6章　HBase、Hive、Pig　139
6.1　HBase　139
6.1.1　行式存储与列式存储　139
6.1.2　HBase简介　140
6.1.3　HBase的数据模型　141
6.1.4　HBase的物理模型　143
6.1.5　HBase的系统架构　144
6.1.6　HBase的安装　147
6.1.7　访问HBase　152
6.2　Hive　157
6.2.1　安装Hive　157
6.2.2　Hive的架构与工作原理　160
6.2.3　Hive的数据类型与存储格式　163
6.2.4　Hive的数据模型　167
6.2.5　查询数据　169
6.2.6　用户定义函数　170
6.3　Pig　171
6.3.1　Pig概述　171
6.3.2　安装Pig　172
6.3.3　Pig Latin编程语言　172
6.3.4　Pig代码实例　177
6.3.5　用户自定义函数　179
习题　181
实验1　HBase实验——安装和配置（可选）　181
实验2　HBase实验——通过HBase Shell访问HBase（可选）　185
实验3　HBase实验——通过Java API访问HBase　187
实验4　HBase实验——通过Java API开发基于HBase的MapReduce程序　189
实验5　Hive实验——Metastore采用Local模式（MySQL数据库）搭建Hive环境（可选）　191
实验6　Hive实验——Hive常用操作　193
实验7　Pig实验——安装和使用Pig（可选）　194
实验8　Pig实验——使用Pig Latin操作员工表和部门表　195
第7章　Flume　198
7.1　Flume产生的背景　198
7.2　Flume简介　198
7.3　Flume的安装　199
7.4　Flume的架构　200
7.5　Flume的应用　201
7.5.1　Flume的组件类型及其配置项　201
7.5.2　Flume的配置和运行方法　206
7.5.3　Flume配置示例　207
7.6　Flume的工作方式　209
习题　210
实验1　Flume的配置与使用1——Avro Source + Memory Channel + Logger Sink　211
实验2　Flume的配置与使用2——Syslogtcp Source + Memory Channel + HDFS Sink　212
实验3　Flume的配置与使用3——Exec Source + Memory Channel + Logger Sink　213
第8章　Sqoop　214
8.1　Sqoop背景简介　214
8.2　Sqoop的基本原理　215
8.3　Sqoop的安装与部署　216
8.3.1　下载与安装　216
8.3.2　配置Sqoop　217
8.4　Sqoop应用　219
8.4.1　列出MySQL数据库的基本信息　219
8.4.2　MySQL和HDFS数据互导　219
8.4.3　MySQL和Hive数据互导　220
习题　221
实验　Sqoop常用功能的使用　222
第9章　ZooKeeper　227
9.1　ZooKeeper简介　227
9.2　ZooKeeper的安装　228
9.2.1　单机模式　228
9.2.2　集群模式　229
9.3　ZooKeeper的基本原理　231
9.3.1　Paxos算法　231
9.3.2　Zab算法　232
9.3.3　ZooKeeper的架构　232
9.3.4　ZooKeeper的数据模型　233
9.4　ZooKeeper的简单操作　235
9.4.1　通过ZooKeeper Shell命令操作ZooKeeper　235
9.4.2　通过ZooInspector工具操作ZooKeeper　238
9.4.3　通过Java API操作ZooKeeper　238
9.5　ZooKeeper的特性　239
9.5.1　会话　239
9.5.2　临时节点　240
9.5.3　顺序节点　240
9.5.4　事务操作　241
9.5.5　版本号　241
9.5.6　监视　242
9.6　ZooKeeper的应用场景　243
9.6.1　Master选举　244
9.6.2　分布式锁　245
习题　246
实验　ZooKeeper的3种访问方式　246
第10章　Ambari　249
10.1　Ambari简介　249
10.1.1　背景　249
10.1.2　Ambari的主要功能　250
10.2　Ambari的安装　250
10.2.1　安装前准备　250
10.2.2　安装Ambari　254
10.3　利用Ambari管理Hadoop集群　257
10.3.1　安装与配置HDP集群　258
10.3.2　节点的扩展　264
10.3.3　启用HA　267
10.4　Ambari的架构和工作原理　271
10.4.1　Ambari的总体架构　271
10.4.2　Ambari Agent　272
10.4.3　Ambari Server　272
习题　273
第11章　Mahout　274
11.1　Mahout简介　274
11.1.1　什么是Mahout　274
11.1.2　Mahout能做什么　275
11.2　Taste简介　276
11.2.1　DataModel　276
11.2.2　Similarity　277
11.2.3　UserNeighborhood　277
11.2.4　Recommender　277
11.2.5　RecommenderEvaluator　277
11.2.6　RecommenderIRStatsEvaluator　278
11.3　使用Taste构建推荐系统　278
11.3.1　创建Maven项目　278
11.3.2　导入Mahout依赖　278
11.3.3　获取电影评分数据　278
11.3.4　编写基于用户的推荐　279
11.3.5　编写基于物品的推荐　280
11.3.6　评价推荐模型　281
11.3.7　获取推荐的查准率和查全率　281
习题　282
实验　基于Mahout的电影推荐系统　283
综合实验　搜狗日志查询分析（MapReduce+Hive综合实验）　284
参考文献　287