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[云计算书籍] 【C46】《HADOOP技术内幕》PDF 下载

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  • TA的每日心情
    奋斗
    2017-1-5 16:13
  • 签到天数: 214 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2016-11-9 23:57:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【C46】《HADOOP技术内幕》PDF 下载

    下载地址:

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    资源描述及截图:

    【C46】《HADOOP技术内幕》PDF 下载
    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。本书由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,*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。
    董西成所著的《hadoop技术内幕(深入解析mapreduce架构设计与实现原理)》共12章,分4个部分(不包括附录):**部分(第1~2章),介绍了hadoop源代码的组织结构、获取、编译、调试、阅读环境搭建,以及mapreduce的设计理念和基本架构;第二部分(第3章),着重讲解了mapreduce的编程接口,主要包括旧api和新api两套编程接口,以及hadoop工作流;第三部分(第4~8章)主要分析了mapreduce的运行时环境,包括rpc框架、客户端、jobtracker、tasktracker和task等的内部实现细节和机制剖析;第四部分(第9~12章)深入讲解了hadoop的性能优化、多用户作业调度器、安全机制和下一代mapreduce框架等高级主题。
    目录
    前言
    **部分 基础篇
    第1章 阅读源代码前的准备
    1.1 准备源代码学习环境
    1.1.1 基础软件下载
    1.1.2 如何准备Windows环境
    1.1.3 如何准备Linux环境
    1.2 获取Hadoop源代码
    1.3 搭建Hadoop源代码阅读环境
    1.3.1 创建Hadoop工程
    1.3.2 Hadoop源代码阅读技巧
    1.4 Hadoop源代码组织结构
    1.5 Hadoop初体验
    1.5.1 启动Hadoop
    1.5.2 Hadoop Shell介绍
    1.5.3 Hadoop Eclipse插件介绍
    1.6 编译及调试Hadoop源代码
    1.6.1 编译Hadoop源代码
    1.6.2 调试Hadoop源代码
    1.7 小结
    第2章 MapReduce设计理念与基本架构
    2.1 Hadoop发展史
    2.1.1 Hadoop产生背景
    2.1.2 Apache Hadoop新版本的特性
    2.1.3 Hadoop版本变迁
    2.2 Hadoop MapReduce设计目标
    2.3 MapReduce编程模型概述
    2.3.1 MapReduce编程模型简介
    2.3.2 MapReduce编程实例
    2.4 Hadoop基本架构
    2.4.1 HDFS架构
    2.4.2 Hadoop MapReduce架构
    2.5 Hadoop MapReduce作业的生命周期
    2.6 小结
    第二部分 MapReduce编程模型篇
    第3章 MapReduce编程模型
    3.1 MapReduce编程模型概述
    3.1.1 MapReduce编程接口体系结构
    3.1.2 新旧MapReduce API比较
    3.2 MapReduce API基本概念
    3.2.1 序列化
    3.2.2 Reporter参数
    3.2.3 回调机制
    3.3 Java API解析
    3.3.1 作业配置与提交
    3.3.2 InputFormat接口的设计与实现
    3.3.3 OutputFormat接口的设计与实现
    3.3.4 Mapper与Reducer解析
    3.3.5 Partitioner接口的设计与实现
    3.4 非Java API解析
    3.4.1 Hadoop Streaming的实现原理
    3.4.2 Hadoop Pipes的实现原理
    3.5 Hadoop工作流
    3.5.1 JobControl的实现原理
    3.5.2 ChainMapper/ChainReducer的实现原理
    3.5.3 Hadoop工作流引擎
    3.6 小结
    第三部分 MapReduce核心设计篇
    第4章 Hadoop RPC框架解析
    4.1 Hadoop RPC框架概述
    4.2 Java基础知识
    4.2.1 Java反射机制与动态代理
    4.2.2 Java网络编程
    4.2.3 Java NIO
    4.3 Hadoop RPC基本框架分析
    4.3.1 RPC基本概念
    4.3.2 Hadoop RPC基本框架
    4.3.3 集成其他开源RPC框架
    4.4 MapReduce通信协议分析
    4.4.1 MapReduce 通信协议概述
    4.4.2 JobSubmissionProtocol通信协议
    4.4.3 InterTrackerProtocol通信协议
    4.4.4 TaskUmbilicalProtocol通信协议
    4.4.5 其他通信协议
    4.5 小结
    第5章 作业提交与初始化过程分析
    5.1 作业提交与初始化概述
    5.2 作业提交过程详解
    5.2.1 执行Shell命令
    5.2.2 作业文件上传
    5.2.3 产生InputSplit文件
    5.2.4 作业提交到JobTracker
    5.3 作业初始化过程详解
    5.4 Hadoop DistributedCache原理分析
    5.4.1 使用方法介绍
    5.4.2 工作原理分析
    5.5 小结
    第6章 JobTracker内部实现剖析
    6.1 JobTracker概述
    6.2 JobTracker启动过程分析
    6.2.1 JobTracker启动过程概述
    6.2.2 重要对象初始化
    6.2.3 各种线程功能
    6.2.4 作业恢复
    6.3 心跳接收与应答
    6.3.1 更新状态
    6.3.2 下达命令
    6.4 Job和Task运行时信息维护
    6.4.1 作业描述模型
    6.4.2 JobInProgress
    6.4.3 TaskInProgress
    6.4.4 作业和任务状态转换图
    6.5 容错机制
    6.5.1 JobTracker容错
    6.5.2 TaskTracker容错
    6.5.3 Job/Task容错
    6.5.4 Record容错
    6.5.5 磁盘容错
    6.6 任务推测执行原理
    6.6.1 计算模型假设
    6.6.2 1.0.0版本的算法
    6.6.3 0.21.0版本的算法
    6.6.4 2.0版本的算法
    6.7 Hadoop资源管理
    6.7.1 任务调度框架分析
    6.7.2 任务选择策略分析
    6.7.3 FIFO调度器分析
    6.7.4 Hadoop资源管理优化
    6.8 小结
    第7章 TaskTracker内部实现剖析
    7.1 TaskTracker概述
    7.2 TaskTracker启动过程分析
    7.2.1 重要变量初始化
    7.2.2 重要对象初始化
    7.2.3 连接JobTracker
    7.3 心跳机制
    7.3.1 单次心跳发送
    7.3.2 状态发送
    7.3.3 命令执行
    7.4 TaskTracker行为分析
    7.4.1 启动新任务
    7.4.2 提交任务
    7.4.3 杀死任务
    7.4.4 杀死作业
    7.4.5 重新初始化
    7.5 作业目录管理
    7.6 启动新任务
    7.6.1 任务启动过程分析
    7.6.2 资源隔离机制
    7.7 小结
    第8章 Task运行过程分析
    8.1 Task运行过程概述
    8.2 基本数据结构和算法
    8.2.1 IFile存储格式
    8.2.2 排序
    8.2.3 Reporter
    8.3 Map Task内部实现
    8.3.1 Map Task整体流程
    8.3.2 Collect过程分析
    8.3.3 Spill过程分析
    8.3.4 Combine过程分析
    8.4 Reduce Task内部实现
    8.4.1 Reduce Task整体流程
    8.4.2 Shuffle和Merge阶段分析
    8.4.3 Sort和Reduce阶段分析
    8.5 Map/Reduce Task优化
    8.5.1 参数调优
    8.5.2 系统优化
    8.6 小结
    第四部分 MapReduce高级篇
    第9章 Hadoop性能调优
    9.1 概述
    9.2 从管理员角度进行调优
    9.2.1 硬件选择
    9.2.2 操作系统参数调优
    9.2.3 JVM参数调优
    9.2.4 Hadoop参数调优
    9.3 从用户角度进行调优
    9.3.1 应用程序编写规范
    9.3.2 作业级别参数调优
    ......

      

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  • TA的每日心情
    奋斗
    3 小时前
  • 签到天数: 431 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2017-4-9 11:43:13 | 显示全部楼层
    多谢楼主分享
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    该用户从未签到

    发表于 2017-4-21 14:00:25 | 显示全部楼层
    强帖终于出现,要顶的啊,谢谢楼主












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