　　《Hadoop MapReduce实战手册》是使用Hadoop生态系统处理大规模复杂数据集的一站式指南。本书先为读者介绍了简单的示例，然后深入到解决深度大数据问题的用例。
　　本书将教会读者如何驾驭Hadoop生态系统中的各组件，包括HBase、Hadoop、Pig以及Mahout，然后让读者学会如何安装云环境来完成Hadoop MapReduce计算。本书还将用最真实的示例教会读者如何处理大规模复杂数据集。
　　本书将教会读者：
　　如何安装Hadoop MapReduce和HDFS，开始运行示例程序；
　　如何安全地配置和管理Hadoop和HDFS；
　　理解Hadoop内部实现，以及如何扩展Hadoop来满足用户需求；
　　如何使用HBase、Hive、Pig、Mahout和Nutch简单且有效地完成一些事情；
　　如何使用MapReduce解决各种分析问题；
　　解决复杂问题，如聚类、寻找关联、在线营销及推荐；
　　如何使用云环境完成Hadoop计算。

内容简介

　　《Hadoop MapReduce实战手册》是一本学习Hadoop MapReduce的一站式指南，完整介绍了Hadoop生态体系，包括Hadoop平台安装、部署、运维等，Hadoop生态系统成员Hive、Pig、HBase、Mahout等。最重要的是，书中包含丰富的示例和多样的实际应用场景，以一种简单而直接的方式呈现了90个实战攻略，并给出一步步的指导。本书从获取Hadoop并在集群中运行讲起，依次介绍了高级HDFS，高级Hadoop MapReduce管理，开发复杂的Hadoop MapReduce应用程序，Hadoop的生态系统，统计分析，搜索与索引，聚类、推荐和寻找关联，海量文本数据处理，云部署等内容。

内页插图

第1章搭建Hadoop并在集群中运行
1.1 简介
1.2 在你的机器上安装Hadoop
1.3 写WordCountMapReduce示例程序，打包并使用独立的Hadoop运行它
1.4 给WordCount MapReduce程序增加combiner步骤
1.5 安装HDFS
1.6 使用HDFS监控UI
1.7 HDFS的基本命令行文件操作
1.8 在分布式集群环境中设置Hadoop
1.9 在分布式集群环境中运行WordCount程序
1.10 使用MapReduce监控UI
第2章 HDFS进阶
2.1 简介
2.2 HDFS基准测试
2.3 添加一个新的DataNode
2.4 DataNode下架
2.5 使用多个磁盘/卷以及限制HDFS的磁盘使用情况
2.6 设置HDFS块大小
2.7 设置文件冗余因子
2.8 使用HDFS的Java API
2.9 使用HDFS的C API（libhdfs）
2.10 挂载HDFS（Fuse-DFS）
2.11 在HDFS中合并文件
第3章高级Hadoop MapReduce运维
3.1 简介
3.2 调优集群部署的Hadoop配置
3.3 运行基准测试来验证Hadoop的安装
3.4 复用Java虚拟机以提高性能
3.5 容错和推测执行
3.6 调试脚本-分析任务失败
3.7 设置失败百分比以及跳过不良记录
3.8 共享用户的Hadoop集群-使用公平调度器和其他调度器
3.9 Hadoop的安全性--整合使用Kerberos
3.10 使用Hadoop的工具接口
第4章开发复杂的Hadoop MapReduce应用程序
4.1 简介
4.2 选择合适的Hadoop数据类型
4.3 实现自定义的Hadoop Writable数据类型
4.4 实现自定义Hadoop key类型
4.5 从mapper中输出不同值类型的数据
4.6 为输入数据格式选择合适的Hadoop InputFormat
4.7 添加新的输入数据格式的支持-实现自定义的InputFormat
4.8 格式化MapReduce计算的结果-使用Hadoop的OutputFormat
4.9 Hadoop的中间（map到reduce）数据分区
4.10 将共享资源传播和分发到MapReduce作业的任务中-Hadoop DistributedCache
4.11 在Hadoop上使用传统应用程序-Hadoop Streaming
4.12 添加MapReduce作业之间的依赖关系
4.13 用于报告自定义指标的Hadoop计数器
第5章 Hadoop生态系统
5.1 简介
5.2 安装HBase
5.3 使用Java客户端API随机存取数据
5.4 基于HBase（表输入/输出）运行MapReduce作业
5.5 安装Pig
5.6 运行第一条Pig命令
5.7 使用Pig执行集合操作（join，union）与排序
5.8 安装Hive
5.9 使用Hive运行SQL风格的查询
5.10 使用Hive执行join
5.11 安装Mahout
5.12 使用Mahout运行K-means
5.13 可视化K-means结果
第6章分析
6.1 简介
6.2 使用MapReduce的简单分析
6.3 使用MapReduce执行Group-By
6.4 使用MapReduce计算频率分布和排序
6.5 使用GNU Plot绘制Hadoop计算结果
6.6 使用MapReduce计算直方图
6.7 使用MapReduce计算散点图
6.8 用Hadoop解析复杂的数据集
6.9 使用MapReduce连接两个数据集
第7章搜索和索引
7.1 简介
7.2 使用Hadoop MapReduce生成倒排索引
7.3 使用ApacheNutch构建域内网络爬虫
7.4 使用Apache Solr索引和搜索网络文档
7.5 配置Apache HBase作为ApacheNutch的后端数据存储
7.6 在Hadoop集群上部署Apache HBase
7.7 使用Hadoop/HBase集群构建Apache Nutch全网爬虫服务
7.8 用于索引和搜索的ElasticSearch
7.9 生成抓取网页的内链图
第8章聚类、推荐和关系发现
8.1 简介
8.2 基于内容的推荐
8.3 层次聚类
8.4 对亚马逊销售数据集进行聚类操作
8.5 基于协同过滤的推荐
8.6 使用朴素贝叶斯分类器的分类
8.7 使用Adwords平衡算法给广告分配关键字
第9章海量文本数据处理
9.1 简介
9.2 使用Hadoop Streaming和Python预处理数据（抽取、清洗和格式转换）
9.3 使用Hadoop Streaming进行数据去重
9.4 使用importtsv和批量加载工具把大型数据集加载到ApacheHBase
数据存储中
9.5 创建用于文本数据的TF向量和TF-IDF向量
9.6 聚类文本数据
9.7 使用隐含狄利克雷分布（LDA）发现主题
9.8 使用Mahout的朴素贝叶斯分类器分类文件
第10章云端部署--在云上使用Hadoop
10.1 简介
10.2 使用亚马逊弹性MapReduce运行Hadoop MapReduce计算
10.3 使用亚马逊EC2竞价实例来执行EMR作业流以节约开支
10.4 使用EMR执行Pig脚本
10.5 使用EMR执行Hive脚本
10.6 使用命令行界面创建亚马逊EMR作业流
10.7 使用EMR在亚马逊EC2云上部署Apache HBase集群
10.8 使用EMR引导操作来配置亚马逊EMR作业的虚拟机
10.9 使用Apache Whirr在云环境中部署Apache Hadoop集群
10.10 使用Apache Whirr在云环境中部署Apache HBase集群