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作者：CSDN
出版社：CSDN《程序员》
ISBN：1111111111117
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2015-12-08前言 致谢 关于本书 第1 部分 背景和基本原理 1 跳跃中的Hadoop 1．1 什么是Hadoop 1．1．1 Hadoop 的核心组件 1．1．2 Hadoop 生态圈 1．1．3 物理架构 1．1．4 谁在使用Hadoop 1．1．5 Hadoop 的局限性 1．2 运行Hadoop 1．2．1 下载并安装Hadoop 1．2．2 Hadoop 的配置 1．2．3 CLI 基本命令 1．2．4 运行MapReduce 作业 1．3 本章小结 第2 部分 数据逻辑． 2 将数据导入导出Hadoop． 2．1 导入导出的关键要素 2．2 将数据导入Hadoop ． 2．2．1 将日志文件导入Hadoop 技术点1 使用Flume 将系统日志文件导入HDFS 2．2．2 导入导出半结构化和二进制文件 技术点2 自动复制文件到HDFS 的机制 技术点3 使用Oozie 定期执行数据导入活动 2．2．3 从数据库中拉数据 技术点4 使用MapReduce 将数据导入数据库 技术点5 使用Sqoop 从MySQL 导入数据 2．2．4 HBase 技术点6 HBase 导入HDFS 技术点7 将HBase 作为MapReduce 的数据源 2．3 将数据导出Hadoop 2．3．1 将数据导入本地文件系统 技术点8 自动复制HDFS 中的文件 2．3．2 数据库 技术点9 使用Sqoop 将数据导入MySQL 2．3．3 Hbase 技术点10 将数据从HDFS 导入HBase 技术点11 使用HBase 作为MapReduce 的数据接收器 2．4 本章小结 3 数据序列化――处理文本文件及其他格式的文件 3．1 了解MapReduce 中的输入和输出 3．1．1 数据输入 3．1．2 数据输出 3．2 处理常见的序列化格式 3．2．1 XML ． 技术点12 MapReduce 和XML 3．2．2 JSON ． 技术点13 MapReduce 和JSON ． 3．3 大数据的序列化格式 3．3．1 比较SequenceFiles、Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 3．3．2 Sequence File 技术点14 处理SequenceFile 3．3．3 Protocol Buffers 技术点15 整合Protocol Buffers 和MapReduce ． 3．3．4 Thrift ． 技术点16 使用Thrift 3．3．5 Avro 技术点17 MapReduce 的下一代数据序列化技术 3．4 自定义文件格式 3．4．1 输入输出格式 技术点18 输入和输出格式为CSV 的文件 3．4．2 output committing 的重要性 3．5 本章小结 第3 部分 大数据模式 4 处理大数据的MapReduce 模式 4．1 Join 4．1．1 Repartition Join 技术点19 优化repartition join 4．1．2 Replicated Join 4．1．3 Semi-join 技术点20 实现semi-join 4．1．4 为你的数据挑选最优的合并策略 4．2 排序 4．2．1 二次排序 技术点21 二次排序的实现 4．2．2 整体并行排序 技术点22 通过多个reducer 对key 进行排序 4．3 抽样 技术点23 蓄水池抽样（reservoir 抽样） 4．4 本章小结 5 优化HDFS 处理大数据的技术 5．1 处理小文件 技术点24 使用Avro 存储大量小文件 5．2 通过压缩提高数据存储效率 技术点25 选择合适的压缩解码器 技术点26 在HDFS、MapReduce、Pig 和Hive 中使用数据压缩 技术点27 在MapReduce、Hive 和Pig 中处理可分割的LZOP 5．3 本章小结 6 诊断和优化性能问题 6．1 衡量MapReduce 和你的环境 6．1．1 提取作业统计信息的工具 6．1．2 监控 6．2 确定性能问题的原因 6．2．1 了解哪些因素会影响MapReduce 作业的性能 6．2．2 map 端异常 技术点28 发现输入数据中的坑 技术点29 确定map 端数据倾斜问题 技术点30 判定map 任务吞吐量 技术点31 小文件 技术点32 不可切割的文件 6．2．3 reduce 端问题 技术点33 reducer 任务数过大或过小 ． 技术点34 定位reduce 端数据倾斜问题 技术点35 确定reduce 任务是否存在整体吞吐量过低 技术点36 缓慢的洗牌（shuffle）和排序 ． 6．2．4 任务的一般性能问题 技术点37 作业竞争和调度器限制 技术点
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2019-12-23一、 课程的性质 本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。Hadoop作为处理大数据的分布式存储和计算框架，得到了国内外大小型企业广泛的应用。Hadoop是一个可以搭建在廉价服务器上的分布式集群系统架构，它具有可用性高、容错性高和可扩展性高等优点。由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在完全不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。经过十多年的发展，目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，并在事实上成为应用最广泛最具有代表性的大数据技术。因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。 二、 课程的任务 通过本课程的学习，使学生学会搭建Hadoop完全分布式集群，掌握HDFS的原理和基础操作，掌握MapReduce原理架构、MapReduce程序的编写。为将来从事大数据挖掘研究工作以及后续课程的学习奠定基础。
