數(shù)據(jù)館員的Hadoop簡(jiǎn)明手冊(cè)

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	顧立平，袁慧
出版社：	科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787518930135	出版時(shí)間：	2017-10-01	包裝：
開本：	32開	頁數(shù)：	82	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《數(shù)據(jù)館員的Hadoop簡(jiǎn)明手冊(cè)》旨在協(xié)助初級(jí)數(shù)據(jù)館員們能夠迅速了解Hadoop的知識(shí)、用途及整體概貌，作為進(jìn)一步實(shí)踐操作之前的入門基礎(chǔ)讀物。本手冊(cè)力求簡(jiǎn)單、通俗、易懂，既不泛泛之談，也不過早深入細(xì)節(jié)，而是力求把握重點(diǎn)。事實(shí)上，唯有實(shí)踐才能真正理解Hadoop的有趣之處和局限之處，但在實(shí)踐之前，或者考慮選擇架構(gòu)之前，如果有這么一本手冊(cè)，會(huì)容易理解、溝通及評(píng)估?！稊?shù)據(jù)館員的Hadoop簡(jiǎn)明手冊(cè)》包括5個(gè)部分。第1章概述分布式大數(shù)據(jù)的基本概念，以及開源軟件Hadoop的歷史、生態(tài)體系及主要版本的變化。第2章概述核心架構(gòu)中的計(jì)算資源分配、列式計(jì)算的工具及索引。第3章概述分布式計(jì)算的MapReduce方案，這也是*為通用的一種方案，能滿足海量數(shù)據(jù)的處理。第4章概述如何優(yōu)化Hadoop的案例。*后，附錄介紹Hado叩家族產(chǎn)品。

作者簡(jiǎn)介

　　顧立平（Alan Ku），博士、教授。在中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心從事開放獲取、著作權(quán)、數(shù)據(jù)權(quán)益的政策研究與建議；在中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講授信息用戶與服務(wù)研究。學(xué)術(shù)理念和工作信念是：好做事（態(tài)度）、做好事（方向）、做事好（目標(biāo)）。

圖書目錄

第1章 Hadoop概念
1．1 Hadoop簡(jiǎn)介
1．1．1 Hadoop是什么
1．1．2 Hadoop形成的歷史
1．1．3 Hadoop在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)中的地位
1．1．4 Hadoop與Google FS的關(guān)系
1．1．5 小結(jié)
1．2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1．2．1 Hadoop組成
1．2．2 HDFS
1．2．3 MapReduce
1．3 Hadoop不同版本的變化
1．3．1 Hadoop版本的變化
1．3．2 HDFS→HDFS2
1．3．3 MapReduce 1．0→MapReduce 2．0
第2章 Hadoop的YARN、HBase、Hive組件
2．1 YARN
2．1．1 YARN的基本組成結(jié)構(gòu)
2．1．2 YARN的工作流程
2．2 HBase
2．2．1 NoSQL數(shù)據(jù)庫
2．2．2 HBase分布式數(shù)據(jù)庫
2．3 Hive數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)
2．3．1 Hive的定義
2．3．2 Hive和數(shù)據(jù)庫的異同
2．3．3 部分查詢邏輯實(shí)現(xiàn)舉例
第3章 MapReduce入門
3．1 MapReduce初析
3．2 MapReduce運(yùn)行機(jī)制
3．3 Map函數(shù)和Reduce函數(shù)
3．4 Mapper和Reducer抽象類
3．5 Maplkeduce的最小驅(qū)動(dòng)類
3．6 MapReduce的輸入與輸出
3．6．1 MapReduce的輸入InputFormat
3．6．2 MapReduce的輸出OutputFormat
3．7 自定義Writable和WritableComparable
3．8 技術(shù)詳解
3．8．1 Combiner詳解
3．8．2 Partitioner詳解
3．8．3 Distributed FileSystem詳解
3．9 Hadoop工具介紹
3．10 Counter-計(jì)數(shù)器和自定義Counter計(jì)數(shù)器
第4章基于Hadoop二次開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
4．1 MapReduce的優(yōu)化
4．2 Hadoop小文件優(yōu)化
4．3 任務(wù)調(diào)度
附錄 Hadoop家族產(chǎn)品