Hadoop权威指南:大数据的存储与分析(第4版)(修订版)(升级版)
内容简介
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。
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作者简介
Tom White是最杰出的Hadoop专家之一。自2007年2月以来，Tom White一直是Apache Hadoop的提交者(committer)，也是Apache软件基金会的成员。Tom是Cloudera的软件工程师，他是Cloudera的首批员工，对Apache和Cloudera做出了举足轻重的贡献。在此之前，他是一名独立的Hadoop顾问，帮助公司搭建、使用和扩展Hadoop。他是很多行业大会的专题演讲人，比如ApacheCon、OSCON和Strata。Tom在英国剑桥大学获得数学学士学位，在利兹大学获得科学哲学硕士学位。他目前与家人居住在威尔士。
译者简介
王海博士，解放军理工大学通信工程学院教授，博导，教研中心主任，长期从事无线自组网网络的设计与研发工作，主持国家自然科学基金、国家863计划课题等多项国 家级课题，近5年获军队科技进步二等奖1项，三等奖6项，作为第1发明人申请国家发明专利十余项，发表学术论文50余篇。
华东博士，现任南京医科大学计算机教研室教师，一直致力于计算机辅助教学的相关技术研究，陆续开发了人体解剖学网络自主学习考试平台、诊断学自主学习平台和面向执业医师考试的预约化考试平台等系统，并在各个学科得到广泛的使用，获得全国高等学校计算机课件评比一等奖和三等奖各一项。主编、副主编教材两部，获发明专利一项、软件著作权多项。
刘喻博士，长期从事软件开发、软件测试和软件工程化管理工作，目前任教于清华大学软件所。
吕粤海，长期从事军事通信网络技术研究与软件开发工作，先后通过华为光网络高级工程师认证、思科网络工程师认证。
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目录
第Ⅰ部分 Hadoop基础知识
第1章 初识Hadoop 3
1.1 数据！数据！ 3
1.2 数据的存储与分析 5
1.3 查询所有数据 6
1.4 不仅仅是批处理 7
1.5 相较于其他系统的优势 8
1.5.1 关系型数据库管理系统 8
1.5.2 网格计算 10
1.5.3 志愿计算 11
1.6 Apache Hadoop发展简史 12
1.7 本书包含的内容 16
第2章 关于MapReduce 19
2.1 气象数据集 19
2.2 使用Unix工具来分析数据 21
2.3 使用Hadoop来分析数据 22
2.3.1 map和reduce 23
2.3.2 Java MapReduce 24
2.4 横向扩展 31
2.4.1 数据流 31
2.4.2 biner函数 35
2.4.3 运行分布式的MapReduce作业 37
2.5 Hadoop Streaming 37
2.5.1 Ruby版本 38
2.5.2 Python版本 40
第3章 Hadoop分布式文件系统 42
3.1 HDFS的设计 42
3.2 HDFS的概念 44
3.2.1 数据块 44
3.2.2 namenode和datanode 45
3.2.3 块缓存 46
3.2.4 联邦HDFS 47
3.2.5 HDFS的高可用性 47
3.3 命令行接口 50
3.4 Hadoop文件系统 52
3.5 Java接口 56
3.5.1 从Hadoop URL读取数据 56
3.5.2 通过FileSystem API读取数据 58
3.5.3 写入数据 61
3.5.4 目录 63
3.5.5 查询文件系统 63
3.5.6 删除数据 68
3.6 数据流 68
3.6.1 剖析文件读取 68
3.6.2 剖析文件写入 71
3.6.3 一致模型 74
3.7 通过distcp并行复制 76
第4章 关于YARN 78
4.1 剖析YARN应用运行机制 79
4.1.1 资源请求 80
4.1.2 应用生命期 81
4.1.3 构建YARN应用 81
4.2 YARN与MapReduce 1相比 82
4.3 YARN中的调度 85
4.3.1 调度选项 85
4.3.2 容量调度器配置 87
4.3.3 公平调度器配置 89
4.3.5 延迟调度 93
4.3.5 主导资源公平性 94
4.4 延伸阅读 95
第5章 Hadoop的I／O操作 96
5.1 数据完整性 96
5.1.1 HDFS的数据完整性 97
5.1.2 LocalFileSystem 98
5.1.3 ChecksumFileSystem 98
5.2 压缩 99
5.2.1 codec 100
5.2.2 压缩和输入分片 105
5.2.3 在MapReduce中使用压缩 106
5.3 序列化 109
5.3.1 Writable接口 110
5.3.2 Writable类 112
5.3.3 实现定制的Writable集合 121
5.3.4 序列化框架 125
5.4 基于文件的数据结构 127
5.4.1 关于SequenceFile 127
5.4.2 关于MapFile 135
5.4.3 其他文件格式和面向列的格式 136
第Ⅱ部分 关于MapReduce
第6章 MapReduce应用开发 141
6.1 用于配置的API 142
6.1.1 资源合并 143
6.1.2 变量扩展 144
6.2 配置开发环境 144
6.2.1 管理配置 146
6.2.2 辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner 149
6.3 用MRUnit来写单元测试 152
6.3.1 关于Mapper 152
6.3.2 关于Reducer 156
6.4 本地运行测试数据 156
6.4.1 在本地作业运行器上运行作业 156
6.4.2 测试驱动程序 158
6.5 在集群上运行 160
6.5.1 打包作业 160
6.5.2 启动作业 162
6.5.3 MapReduce的Web界面 165
6.5.4 获取结果 167
6.5.5 作业调试 168
6.5.6 Hadoop日志 171
6.5.7 远程调试 173
6.6 作业调优 174
6.7 MapReduce的工作流 176
6.7.1 将问题分解成MapReduce作业 177
6.7.2 关于JobControl 178
6.7.3 关于Apache Oozie 179
第7章 MapReduce的工作机制 184
7.1 剖析MapReduce作业运行机制 184
7.1.1 作业的提交 185
7.1.2 作业的初始化 186
7.1.3 任务的分配 187
7.1.4 任务的执行 188
7.1.5 进度和状态的更新 189
7.1.6 作业的完成 191
7.2 失败 191
7.2.1 任务运行失败 191
7.2.2 application master运行失败 193
7.2.3 节点管理器运行失败 193
7.2.4 资源管理器运行失败 194
7.3 shuffle和排序 195
7.3.1 map端 195
7.3.2 reduce端 197
7.3.3 配置调优 199
7.4 任务的执行 201
7.4.1 任务执行环境 201
7.4.2 推测执行 202
7.4.3 关于OutputCommitters 204
第8章 MapReduce的类型与格式 207
8.1 MapReduce的类型 207
8.1.1 默认的MapReduce作业 212
8.1.2 默认的Streaming作业 216
8.2 输入格式 218
8.2.1 输入分片与记录 218
8.2.2 文本输入 229
8.2.3 二进制输入 233
8.2.4 多个输入 234
8.2.5 数据库输入（和输出） 235
8.3 输出格式 236
8.3.1 文本输出 236
8.3.2 二进制输出 237
8.3.3 多个输出 237
8.3.4 延迟输出 242
8.3.5 数据库输出 242
第9章 MapReduce的特性 243
9.1 计数器 243
9.1.1 内置计数器 243
9.1.2 用户定义的Java计数器 248
9.1.3 用户定义的Streaming计数器 251
9.2 排序 252
9.2.1 准备 252
9.2.2 部分排序 253
9.2.3 全排序 255
9.2.4 辅助排序 259
9.3 连接 264
9.3.1 map端连接 266
9.3.2 reduce端连接 266
9.4 边数据分布 270
9.4.1 利用JobConf来配置作业 270
9.4.2 分布式缓存 270
9.5 MapReduce库类 276
第Ⅲ部分 Hadoop的操作
第10章 构建Hadoop集群 279
10.1 集群规范 280
10.1.1 集群规模 281
10.1.2 网络拓扑 282
10.2 集群的构建和安装 284
10.2.1 安装Java 284
10.2.2 创建Unix 用户账号 284
10.2.3 安装Hadoop 284
10.2.4 SSH配置 285
10.2.5 配置Hadoop 286
10.2.6 格式化HDFS 文件系统 286
10.2.7 启动和停止守护进程 286
10.2.8 创建用户目录 288
10.3 Hadoop配置 288
10.3.1 配置管理 289
10.3.2 环境设置 290
10.3.3 Hadoop守护进程的关键属性 293
10.3.4 Hadoop守护进程的地址和端口 300
10.3.5 Hadoop的其他属性 303
10.4 安全性 305
10.4.1 Kerberos和Hadoop 306
10.4.2 委托令牌 308
10.4.3 其他安全性改进 309
10.5 利用基准评测程序测试Hadoop集群 311
10.5.1 Hadoop基准评测程序 311
10.5.2 用户作业 313
第11章 管理Hadoop 314
11.1 HDFS 314
11.1.1 永久性数据结构 314
11.1.2 安全模式 320
11.1.3 日志审计 322
11.1.4 工具 322
11.2 监控 327
11.2.1 日志 327
11.2.2 度量和JMX（Java管理扩展） 328
11.3 维护 329
11.3.1 日常管理过程 329
11.3.2 委任和解除节点 331
11.3.3 升级 334
第Ⅳ部分 Hadoop相关开源项目
第12章 关于Avro 341
12.1 Avro数据类型和模式 342
12.2 内存中的序列化和反序列化特定API 347
12.3 Avro数据文件 349
12.4 互操作性 351
12.4.1 Python API 351
12.4.2 Avro工具集 352
12.5 模式解析 352
12.6 排列顺序 354
12.7 关于Avro MapReduce 356
12.8 使用Avro MapReduce进行排序 359
12.9 其他语言的Avro 362
第13章 关于Parquet 363
13.1 数据模型 364
13.2 Parquet文件格式 367
13.3 Parquet的配置 368
13.4 Parquet文件的读／写 369
13.4.1 Avro、Protocol Buffers和Thrift 371
13.4.2 投影模式和读取模式 373
13.5 Parquet MapReduce 374
第14章 关于Flume 377
14.1 安装Flume 378
14.2 示例 378
14.3 事务和可靠性 380
14.4 HDFS Sink 382
14.5 扇出 385
14.5.1 交付保证 386
14.5.2 复制和复用选择器 387
14.6 通过代理层分发 387
14.7 Sink组 391
14.8 Flume与应用程序的集成 395
14.9 组件编目 395
14.10 延伸阅读 397
第15章 关于Sqoop 398
15.1 获取Sqoop 398
15.2 Sqoop连接器 400
15.3 一个导入的例子 401
15.4 生成代码 404
15.5 深入了解数据库导入 405
15.5.1 导入控制 407
15.5.2 导入和一致性 408
15.5.3 增量导入 408
15.5.4 直接模式导入 408
15.6 使用导入的数据 409
15.7 导入大对象 412
15.8 执行导出 414
15.9 深入了解导出功能 416
15.9.1 导出与事务 417
15.9.2 导出和SequenceFile 418
15.10 延伸阅读 419
第16章 关于Pig 420
16.1 安装与运行Pig 421
16.1.1 执行类型 422
16.1.2 运行Pig程序 423
16.1.3 Grunt 424
16.1.4 Pig Latin编辑器 424
16.2 示例 425
16.3 与数据库进行比较 428
16.4 PigLatin 429
16.4.1 结构 430
16.4.2 语句 431
16.4.3 表达式 436
16.4.4 类型 437
16.4.5 模式 438
16.4.6 函数 443
16.4.7 宏 445
16.5 用户自定义函数 446
16.5.1 过滤UDF 447
16.5.2 计算UDF 450
16.5.3 加载UDF 452
16.6 数据处理操作 455
16.6.1 数据的加载和存储 455
16.6.2 数据的过滤 455
16.6.3 数据的分组与连接 458
16.6.4 数据的排序 463
16.6.5 数据的组合和切分 465
16.7 Pig实战 465
16.7.1 并行处理 465
16.7.2 匿名关系 466
16.7.3 参数代换 467
16.8 延伸阅读 468
第17章 关于Hive 469
17.1 安装Hive 470
Hive的shell环境 471
17.2 示例 472
17.3 运行Hive 473
17.3.1 配置Hive 473
17.3.2 Hive服务 476
17.3.3 Metastore 478
17.4 Hive与传统数据库相比 480
17.4.1 读时模式vs.写时模式 480
17.4.2 更新、事务和索引 481
17.4.3 其他SQL—on—Hadoop技术 482
17.5 HiveQL 483
17.5.1 数据类型 484
17.5.2 操作与函数 487
17.6 表 488
17.6.1 托管表和外部表 488
17.6.2 分区和桶 490
17.6.3 存储格式 494
17.6.4 导入数据 498
17.6.5 表的修改 500
17.6.6 表的丢弃 501
17.7 查询数据 501
17.7.1 排序和聚集 501
17.7.2 MapReduce脚本 502
17.7.3 连接 503
17.7.4 子查询 506
17.7.5 视图 507
17.8 用户定义函数 508
17.8.1 写UDF 510
17.8.2 写UDAF 512
17.9 延伸阅读 516
第18章 关于Crunch 517
18.1 示例 518
18.2 Crunch核心API 521
18.2.1 基本操作 522
18.2.2 类型 527
18.2.3 源和目标 530
18.2.4 函数 532
18.2.5 物化 535
18.3 管线执行 537
18.3.1 运行管线 538
18.3.2 停止管线 539
18.3.3 查看Crunch计划 540
18.3.4 迭代算法 543
18.3.5 给管线设置检查点 544
18.4 Crunch库 545
18.5 延伸阅读 547
第19章 关于Spark 548
19.1 安装Spark 549
19.2 示例 549
19.2.1 Spark应用、作业、阶段和任务 551
19.2.2 Scala独立应用 552
19.2.3 Java示例 553
19.2.4 Python示例 554
19.3 弹性分布式数据集 555
19.3.1 创建 555
19.3.2 转换和动作 557
19.3.3 持久化 561
19.3.4 序列化 563
19.4 共享变量 564
19.4.1 广播变量 564
19.4.2 累加器 565
19.5 剖析Spark作业运行机制 565
19.5.1 作业提交 566
19.5.2 DAG的构建 566
19.5.3 任务调度 569
19.5.4 任务执行 570
19.6 执行器和集群管理器 570
19.7 延伸阅读 574
第20章 关于HBase 575
20.1 HBase基础 575
20.2 概念 576
20.2.1 数据模型的“旋风之旅” 576
20.2.2 实现 578
20.3 安装 581
20.4 客户端 584
20.4.1 Java 584
20.4.2 MapReduce 588
20.4.3 REST和Thrift 589
20.5 创建在线查询应用 589
20.5.1 模式设计 590
20.5.2 加载数据 591
20.5.3 在线查询 595
20.6 HBase和RDBMS的比较 598
20.6.1 成功的服务 599
20.6.2 HBase 600
20.7 Praxis 601
20.7.1 HDFS 601
20.7.2 用户界面 602
20.7.3 度量 602
20.7.4 计数器 602
20.8 延伸阅读 602
第21章 关于ZooKeeper 604
21.1 安装和运行ZooKeeper 605
21.2 示例 607
21.2.1 ZooKeeper中的组成员关系 608
21.2.2 创建组 608
21.2.3 加入组 611
21.2.4 列出组成员 612
21.2.5 删除组 614
21.3 ZooKeeper服务 615
21.3.1 数据模型 615
21.3.2 操作 618
21.3.3 实现 622
21.3.4 一致性 624
21.3.5 会话 626
21.3.6 状态 628
21.4 使用ZooKeeper来构建应用 629
21.4.1 配置服务 629
21.4.2 可复原的ZooKeeper应用 633
21.4.3 锁服务 637
21.4.4 更多分布式数据结构和协议 639
21.5 生产环境中的ZooKeeper 640
21.5.1 可恢复性和性能 641
21.5.2 配置 642
21.6 延伸阅读 643
第Ⅴ部分 案例学习
第22章 医疗公司塞纳（Cerner）的可聚合数据 647
22.1 从多CPU到语义集成 647
22.2 进入Apache Crunch 648
22.3 建立全貌 649
22.4 集成健康医疗数据 651
22.5 框架之上的可组合性 654
22.6 下一步 655
第23章 生物数据科学：用软件拯救生命 657
23.1 DNA的结构 659
23.2 遗传密码：将DNA字符转译为蛋白质 660
22.3 将DNA想象成源代码 661
23.4 人类基因组计划和参考基因组 663
22.5 DNA测序和比对 664
23.6 ADAM，一个可扩展的基因组分析平台 666
23.7 使用Avro接口描述语言进行自然语言编程 666
23.8 使用Parquet进行面向列的存取 668
23.9 一个简单例子：用Spark和ADAM做k—mer计数 669
23.10 从个性化广告到个性化医疗 672
23.11 联系我们 673
第24章 开源项目Cascading 674
24.1 字段、元组和管道 675
24.2 操作 678
24.3 Taps，Schemes和Flows 680
24.4 Cascading实践应用 681
24.5 灵活性 684
24.6 ShareThis中的Hadoop和Cascading 685
24.7 总结 689
附录A 安装Apache Hadoop 691
附录B 关于CDH 697
附录C 准备NCDC气象数据 699
附录D 新版和旧版JavaMapReduce API 702
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读书文摘
在许多情况下，可以视Mapreduce为关系型数据库管理系统的补充。MapReduce比较适合以批处理的方式处理需要分析整个数据集的问题，尤其是即席分析。RDBMS适用于点查询和更新，数据集被索引后，数据库系统能够提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。MapReduce适合数据一次写入、多次读取的应用，而关系型数据库更适合持续更新数据集.
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