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沃新书屋 - Hadoop技术内幕
本书资料更新时间：2025-05-09 00:08:40

Hadoop技术内幕

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Hadoop技术内幕书籍详细信息

内容简介：

《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了RPC框架、客户端、JobTracker、TaskTracker和Task等MapReduce运行时环境的架构设计与实现原理，最后从实际应用的角度深入讲解了Hadoop的性能优化、安全机制、多用户作业调度器和下一代MapReduce框架等高级主题和内容。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。 海报：

书籍目录：

前　言 第一部分　基础篇 第1章　阅读源代码前的准备/ 2 1.1　准备源代码学习环境/ 2 1.1.1　基础软件下载/ 2 1.1.2　如何准备Windows环境/ 3 1.1.3　如何准备Linux环境/ 6 1.2　获取Hadoop源代码/ 7 1.3　搭建Hadoop源代码阅读环境/ 8 1.3.1　创建Hadoop工程/ 8 1.3.2　Hadoop源代码阅读技巧/ 9 1.4　Hadoop源代码组织结构/ 10 1.5　Hadoop初体验/ 13 1.5.1　启动Hadoop/ 13 1.5.2　Hadoop Shell介绍/ 15 1.5.3　Hadoop Eclipse插件介绍/ 15 1.6　编译及调试Hadoop源代码/ 19 1.6.1　编译Hadoop源代码/ 19 1.6.2　调试Hadoop源代码/ 20 1.7　小结/ 23 第2章　MapReduce设计理念与基本架构/ 24 2.1　Hadoop发展史/ 24 2.1.1　Hadoop产生背景/ 24 2.1.2　Apache Hadoop新版本的特性/ 25 2.1.3　Hadoop版本变迁/ 26 2.2　Hadoop MapReduce设计目标/ 28 2.3　MapReduce编程模型概述/ 29 2.3.1　MapReduce编程模型简介/ 29 2.3.2　MapReduce编程实例/ 31 2.4　Hadoop基本架构/ 32 2.4.1　HDFS架构/ 33 2.4.2　Hadoop MapReduce架构/ 34 2.5　Hadoop MapReduce作业的生命周期/ 36 2.6　小结/ 38 第二部分　MapReduce编程模型篇 第3章　MapReduce编程模型/ 40 3.1　MapReduce编程模型概述/ 40 3.1.1　MapReduce编程接口体系结构/ 40 3.1.2　新旧MapReduce API比较/ 41 3.2　MapReduce API基本概念/ 42 3.2.1　序列化/ 42 3.2.2　Reporter参数/ 43 3.2.3　回调机制/ 43 3.3　Java API解析/ 44 3.3.1　作业配置与提交/ 44 3.3.2　InputFormat接口的设计与实现/ 48 3.3.3　OutputFormat接口的设计与实现/ 53 3.3.4　Mapper与Reducer解析/ 55 3.3.5　Partitioner接口的设计与实现/ 59 3.4　非Java API解析/ 61 3.4.1　Hadoop Streaming的实现原理/ 61 3.4.2　Hadoop Pipes的实现原理/ 64 3.5　Hadoop工作流/ 67 3.5.1　JobControl的实现原理/ 67 3.5.2　ChainMapper/ChainReducer的实现原理/ 69 3.5.3　Hadoop工作流引擎/ 71 3.6　小结/ 73 第三部分　MapReduce核心设计篇 第4章　Hadoop RPC框架解析/ 76 4.1　Hadoop RPC框架概述/ 76 4.2　Java基础知识/ 77 4.2.1　Java反射机制与动态代理/ 78 4.2.2　Java网络编程/ 80 4.2.3　Java NIO/ 82 4.3　Hadoop RPC基本框架分析/ 89 4.3.1　RPC基本概念/ 89 4.3.2　Hadoop RPC基本框架/ 91 4.3.3　集成其他开源RPC框架/ 98 4.4　MapReduce通信协议分析/ 100 4.4.1　MapReduce 通信协议概述/ 100 4.4.2　JobSubmissionProtocol通信协议/ 102 4.4.3　InterTrackerProtocol通信协议/ 102 4.4.4　TaskUmbilicalProtocol通信协议/ 103 4.4.5　其他通信协议/ 104 4.5　小结/ 106 第5章　作业提交与初始化过程分析/ 107 5.1　作业提交与初始化概述/ 107 5.2　作业提交过程详解/ 108 5.2.1　执行Shell命令/ 108 5.2.2　作业文件上传/ 109 5.2.3　产生InputSplit文件/ 111 5.2.4　作业提交到JobTracker/ 113 5.3　作业初始化过程详解/ 115 5.4　Hadoop DistributedCache原理分析/ 117 5.4.1　使用方法介绍/ 118 5.4.2　工作原理分析/ 120 5.5　小结/ 122 第6章　JobTracker内部实现剖析/ 123 6.1　JobTracker概述/ 123 6.2　JobTracker启动过程分析/ 125 6.2.1　JobTracker启动过程概述/ 125 6.2.2　重要对象初始化/ 125 6.2.3　各种线程功能/ 128 6.2.4　作业恢复/ 129 6.3　心跳接收与应答/ 129 6.3.1　更新状态/ 131 6.3.2　下达命令/ 131 6.4　Job和Task运行时信息维护/ 134 6.4.1　作业描述模型/ 134 6.4.2　JobInProgress/ 136 6.4.3　TaskInProgress/ 137 6.4.4　作业和任务状态转换图/ 139 6.5　容错机制/ 141 6.5.1　JobTracker容错/ 141 6.5.2　TaskTracker容错/ 142 6.5.3　Job/Task容错/ 145 6.5.4　Record容错/ 147 6.5.5　磁盘容错/ 151 6.6　任务推测执行原理/ 152 6.6.1　计算模型假设/ 153 6.6.2　1.0.0版本的算法/ 153 6.6.3　0.21.0版本的算法/ 154 6.6.4　2.0版本的算法/ 156 6.7　Hadoop资源管理/ 157 6.7.1　任务调度框架分析/ 159 6.7.2　任务选择策略分析/ 162 6.7.3　FIFO调度器分析/ 164 6.7.4　Hadoop资源管理优化/ 165 6.8　小结/ 168 第7章　TaskTracker内部实现剖析/ 169 7.1　TaskTracker概述/ 169 7.2　TaskTracker启动过程分析/ 170 7.2.1　重要变量初始化/ 171 7.2.2　重要对象初始化/ 171 7.2.3　连接JobTracker/ 172 7.3　心跳机制/ 172 7.3.1　单次心跳发送/ 172 7.3.2　状态发送/ 175 7.3.3　命令执行/ 178 7.4　TaskTracker行为分析/ 179 7.4.1　启动新任务/ 179 7.4.2　提交任务/ 179 7.4.3　杀死任务/ 181 7.4.4　杀死作业/ 182 7.4.5　重新初始化/ 184 7.5　作业目录管理/ 184 7.6　启动新任务/ 186 7.6.1　任务启动过程分析/ 186 7.6.2　资源隔离机制/ 193 7.7　小结/ 195 第8章　Task运行过程分析/ 196 8.1　Task运行过程概述/ 196 8.2　基本数据结构和算法/ 197 8.2.1　IFile存储格式/ 197 8.2.2　排序/ 198 8.2.3　Reporter/ 201 8.3　Map Task内部实现/ 204 8.3.1　Map Task整体流程/ 204 8.3.2　Collect过程分析/ 205 8.3.3　Spill过程分析/ 213 8.3.4　Combine过程分析/ 214 8.4　Reduce Task内部实现/ 214 8.4.1　Reduce Task整体流程/ 215 8.4.2　Shuffle和Merge阶段分析/ 215 8.4.3　Sort和Reduce阶段分析/ 218 8.5　Map/Reduce Task优化/ 219 8.5.1　参数调优/ 219 8.5.2　系统优化/ 220 8.6　小结/ 224 第四部分　MapReduce高级篇 第9章　Hadoop性能调优/ 228 9.1　概述/ 228 9.2　从管理员角度进行调优/ 229 9.2.1　硬件选择/ 229 9.2.2　操作系统参数调优/ 229 9.2.3　JVM参数调优/ 230 9.2.4　Hadoop参数调优/ 230 9.3　从用户角度进行调优/ 235 9.3.1　应用程序编写规范/ 235 9.3.2　作业级别参数调优/ 235 9.3.3　任务级别参数调优/ 239 9.4　小结/ 240 第10章　Hadoop多用户作业调度器/ 241 10.1　多用户调度器产生背景/ 241 10.2　HOD/ 242 10.2.1　Torque资源管理器/ 242 10.2.2　HOD作业调度/ 243 10.3　Hadoop队列管理机制/ 245 10.4　Capacity Scheduler实现/ 246 10.4.1　Capacity Scheduler功能介绍/ 247 10.4.2　Capacity Scheduler实现/ 249 10.4.3　多层队列调度/ 254 10.5　Fair Scheduler实现/ 255 10.5.1　Fair Scheduler功能介绍/ 255 10.5.2　Fair Scheduler实现/ 258 10.5.3　Fair Scheduler与Capacity Scheduler对比/ 263 10.6　其他Hadoop调度器介绍/ 264 10.7　小结/ 265 第11章　Hadoop安全机制/ 266 11.1　Hadoop安全机制概述/ 266 11.1.1　Hadoop面临的安全问题/ 266 11.1.2　Hadoop对安全方面的需求/ 267 11.1.3　Hadoop安全设计基本原则/ 267 11.2　基础知识/ 268 11.2.1　安全认证机制/ 268 11.2.2　Kerberos介绍/ 270 11.3　Hadoop安全机制实现/ 273 11.3.1　RPC/ 273 11.3.2　HDFS/ 276 11.3.3　MapReduce/ 278 11.3.4　上层服务/ 280 11.4　应用场景总结/ 281 11.4.1　文件存取/ 281 11.4.2　作业提交与运行/ 282 11.4.3　上层中间件访问Hadoop/ 282 11.5　小结/ 283 第12章　下一代MapReduce框架/ 284 12.1　第一代MapReduce框架的局限性/ 284 12.2　下一代MapReduce框架概述/ 284 12.2.1　基本设计思想/ 284 12.2.2　资源统一管理平台/ 286 12.3　Apache YARN/ 287 12.3.1　Apache YARN基本框架/ 287 12.3.2　Apache YARN工作流程/ 290 12.3.3　Apache YARN设计细节/ 291 12.3.4　MapReduce与YARN结合/ 294 12.4　Facebook Corona / 298 12.4.1　Facebook Corona基本框架/ 298 12.4.2　Facebook Corona工作流程/ 300 12.4.3　YARN与Corona对比/ 303 12.5　Apache Mesos/ 304 12.5.1　Apache Mesos基本框架/ 304 12.5.2　Apache Mesos资源分配/ 305 12.5.3　MapReduce与Mesos结合/ 307 12.6　小结/ 309 附录A　安装Hadoop过程中可能存在的问题及解决方案/ 310 附录B　Hadoop默认HTTP端口号以及HTTP地址/ 312 参考资料/ 313

作者简介：

作者信息请参考他的技术博客：http://dongxicheng.org/ 和该书的官方宣传网站：http://hadoop123.com/

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  • 用户1723809851： ( 2024-08-16 20:04:11 )

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Hadoop技术内幕分类索引数据信息

ISBN：9787111422266
出版日期：2013-5
适合人群：数据工程师, 大数据分析师, 系统架构师, 软件开发人员, 对大数据技术感兴趣的技术爱好者, 高级IT专业人士
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