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封面 1 书名 3 版权 4 前言 5 目录 16 第1章:初识 Hadoop 26 1.1 数据!数据 26 1.2 数据的存储和分析 28 1.3 相较于其他系统 29 1.3.1 关系型数据库管理系统 30 1.3.2 网格计算 31 1.3.3 志愿计算 33 1.4 Hadoop 发展简史 34 1.5 Apache Hadoop 项目 37 第2章:MapReduce 简介 40 2.1 一个气象数据集 40 2.2 使用 Unix Tools 来分析数据 42 2.3 使用 Hadoop 进行数据分析 44 2.3.1 map 和 reduce 44 2.3.2 Java MapReduce 45 2.4 分布化 55 2.4.1 数据流 55 2.4.2 具体定义一个 combiner 59 2.4.3 运行分布式 MapReduce 作业 60 2.5 Hadoop 流 60 2.5.1 Ruby 语言 61 2.5.2 Python 63 2.6 Hadoop 管道 65 第3章:Hadoop 分布式文件系统 69 3.1 HDFS 的设计 69 3.2 HDFS 的概念 70 3.2.1 块 70 3.2.2 名称节点与数据节点 72 3.3 命令行接口 73 3.4 Hadoop 文件系统 75 3.5 Java 接口 79 3.5.1 从 Hadoop URL 中读取数据 79 3.5.2 使用 FileSystem API 读取数据 81 3.5.3 写入数据 84 3.5.4 目录 87 3.5.5 查询文件系统 87 3.5.6 删除数据 92 3.6 数据流 93 3.6.1 文件读取剖析 93 3.6.2 文件写入剖析 96 3.6.3 一致模型 98 3.7 通过 distcp 进行并行复制 100 3.8 Hadoop 归档文件 102 3.8.1 使用 Hadoop Archives 102 3.8.2 不足 104 第4章:Hadoop 的 I/O 105 4.1 数据完整性 105 4.1.1 HDFS 的数据完整性 106 4.1.2 本地文件系统 107 4.1.3 ChecksumFileSystem 107 4.2 压缩 108 4.2.1 编码/解码器 109 4.2.2 压缩和输入分割 114 4.2.3 在 MapReduce 中使用压缩 115 4.3 序列化 117 4.3.1 Writable 接口 118 4.3.2 Writeable 类 121 4.3.3 实现自定义的 Writable 129 4.3.4 序列化框架 134 4.4 基于文件的数据结构 136 4.4.1 SequenceFile 类 137 4.4.2 MapFile 145 第5章:MapReduce 应用开发 1

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