大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析) 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

基本信息

• 商品名稱：大數據處理係統(Hadoop源代碼情景分析)
• 作者：毛德操
• 定價：128
• 齣版社：浙江大學
• ISBN號：9787308166690

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2017-03-01
• 印刷時間：2017-03-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：771
• 字數：1223韆字

內容提要

Hadoop是目前采用*廣、*重要的一種開源的大 數據處理平颱，讀懂Hadoop的源代碼，深入理解其各 種機理，對於掌握大數據處理的技術有著顯而易見的 重要性。毛德操著的《大數據處理係統(Hadoop源代 碼情景分析)》從大數據處理的原理開始，講到 Hadoop的由來，進而講述對於代碼的研究方法，然後 以Hadoop作為樣本，較為詳盡地逐一分析大數據處理 平颱各核心組成部分的代碼，並從宏觀上講述這些部 分的聯係和作用。本書沿用作者獨特而廣受歡迎的情 景分析方法和風格，深入淺齣直白易懂，可以作為大 數據係統**課程的教材，也可用作計算機軟件專業 和其他相關專業大學本科高年級學生和研究生深入學 習大數據係統的參考書。同時，還可以作為各行業從 事軟件開發和數據挖掘的工程師、研究人員以及其他 對大數據處理技術感興趣者的自學教材。
    

目錄

**章 大數據與Hadoop
1.1 什麼是大數據
1.2 大數據的用途
1.3 並行計算
1.4 數據流
1.5 函數式程序設計與Lambda演算
1.6 MapReduce
1.7 大數據處理平颱
1.8 Hadoop的由來和發展
1.9 Hadoop的MapReduce計算框架
1.10 Hadoop的分布式容錯文件係統HDFS
第2章 研究方法
2.1 摘要卡片
2.2 情景分析
2.3 麵嚮對象的程序設計
2.4 怎樣閱讀分析Hadoop的代碼
第3章 Hadoop集群和YARN
3.1 Hadoop集群
3.2 Hadoop係統的結構
3.3 Hadoop的YARN框架
3.4 狀態機
3.5 資源管理器ResourceManager
3.6 資源調度器ResourceScheduler
第4章 Hadoop的RPC機製
4.1 RPC與RMI
4.2 ProtoBuf
4.3 Java的Reflection機製
4.4 RM節點上的RPC服務
4.5 RPC客戶端的創建
第5章 Hadoop作業的提交
5.1 從“地方”到“中央”
5.2 示例一：采用老API的ValueAggregatorJob
5.3 示例二：采用新API的WordCount
5.4 示例三：采用ToolRunner的QuasiMonteCarlo
5.5 從Job.submit()開始的第二段流程
5.6 YARNRunner和ResourceMgrDelegate
第6章 作業的調度與指派
6.1 作業的受理
6.2 NM節點的心跳和容器周轉
6.3 容器的分配
第7章 NodeManager與任務投運
7.1 AMLauncher與任務投運
7.2 MRAppMaster或AM的創建
7.3 資源本地化
7.4 容器的投運
第8章 MRAppMaster與作業投運
8.1 MRAppMaster
8.2 App資源與容器
8.3 容器的跨節點投送和啓動
8.4 目標節點上的容器投運
8.5 Uber模式下的本地容器分配與投運
8.6 任務的啓動
8.7 MapTask的運行
8.8 ReduceTask的投運
第9章 YARN子係統的計算框架
9.1 MapReduce框架
9.2 Streaming框架
9.3 Chain框架
9.4 Client與ApplicationMaster
**0章 MapReduce框架中的數據流
10.1 數據流和工作流
10.2 Mapper的輸入
10.3 Mapper的輸齣緩衝區MapOutputBuffer
10.4 作為Collector的MapOutputBuffer
10.5 環形緩衝區kvbuffer
10.6 對MapoutputBuffer的輸齣
10.7 Sort和Spill
10.8 Map計算的終結與Spill文件的閤並
10.9 Reduce階段
10.10 Merge
10.11 Reduce階段的輸入和輸齣
**1章 Hadoop的文件係統HDFS
11.1 文件的分布與容錯
11.2 目錄節點NameNode
11.3 FSNamesystem
11.4 文件係統目錄FSDirectory
11.5 文件係統映像FsImage
11.6 文件係統*改記錄FSEditLog
11.7 FSEditLog與Journal
11.8 EditLog記錄的重演
11.9 版本升級與故障恢復
**2章 HDFS的DataNode
12.1 DataNode
12.2 數據塊的存儲
12.3 RamDisk復份的持久化存儲
12.4 目錄掃描綫程DirectoryScanner
12.5 數據塊掃描綫程DataBlockScanner
**3章 DataNode與NameNode的互動
13.1 DataNode與NameNode的互動
13.2 心跳HeartBeat
13.3 BlockReport
**4章 DataNode間的互動
14.1 數據塊的接收和存儲
14.2 命令DNA_TRANSFER的執行
**5章 HDFS的文件訪問
15.1 DistributedFileSystem和DFSClient
15.2 FsShell
15.3 HDFS的打開文件流程
15.4 HDFS的讀文件流程
15.5 HDFS的創建文件流程
15.6 文件租約
15.7 HDFS的寫文件流程
15.8 實例
**6章 Hadoop的容錯機製
16.1 容錯與高可用
16.2 HDFS的HA機製
16.3 NameNode的倒換
16.4 Zookeeper與自動倒換
16.5 YARN的HA機製
**7章 Hadoop的安全機製
17.1 大數據集群的安全問題
17.2 UGI、Token和ACL
17.3 UGI的來源和流轉
17.4 Token的使用
**8章 Hadoop的人機界麵
18.1 Hadoop的命令行界麵
18.2 Hadoop的Web界麵
18.3 Dependency Inject和Annotation
18.4 對網頁的訪問
**9章 Hadoop的部署和啓動
19.1 Hadoop的運維腳本
19.2 Hadoop的部署與啓動
19.3 Hadoop的日常使用
19.4 Hadoop平颱的關閉
第20章 Spark的優化與改進
20.1 Spark與Hadoop
20.2 RDD與Stage——概念與思路
20.3 RDD的存儲和引用
20.4 DStream
20.5 拓撲的靈活性和多樣性
20.6 性能的提升
20.7 使用的方便性
20.8 幾個重要的類及其作用
參考資料