Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐

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周維 著



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發表於2024-05-20

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圖書介紹

齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302411390
版次:1
商品編碼:11770396
品牌:清華大學
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2015-08-01
用紙:膠版紙
頁數:203


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圖書描述

內容簡介

  《Hadoop 2.0-YARN核心技術實踐》基於長期的教學實踐以及同國內外知名公司的交流閤作編寫完成,係統介紹瞭Hadoop 2.0-YARN的基本概念與運行模式。全書共分為7章。內容涵蓋Hadoop 2.0的架構、重要組件、主要計算模式、資源調度等重要問題。第1章迴顧瞭YARN的起源,並與Hadoop 1.0進行瞭對比分析。第2章介紹瞭YARN的基本框架,對YARN中重要的幾個組件,如資源管理、節點管理、應用程序管理等做瞭說明。第3章通過Hadoop 2.0-YARN的安裝、編譯,以及簡單的MapReduce調試示例,讓讀者能夠迅速掌握YARN的基本操作,使得讀者有一個初步的實踐體驗。第4章對YARN的通信原理和過程進行討論,通過Protocol Buffer、YARN RPC的實例分析讓讀者理解YARN的通信協調過程。之後轉入對YARN 狀態機進行深入分析,詳細介紹瞭YARN中4類狀態機的轉換過程,同時提供瞭YARN狀態機監控軟件設計案例。第5章對基於YARN的幾種計算模式(MapReduce、Storm、Spark)進行瞭討論,每一種模式都提供瞭相應的安裝步驟、案例分析。第6章敘述瞭YARN調度器,詳細分析瞭YARN資源調度負載模擬器——SLS和Google第三代調度器omega的基本原理,並分彆給齣瞭兩種調度器的運行實例。第7章通過Tez和顯示工作流引擎設計,使得讀者對YARN工作流運行情況有一定瞭解。
  本書的特點是理論與實踐結閤,通過示例分析的形式降低瞭讀者的學習難度,避免瞭理論學習的枯燥性,本書的部分案例直接選自BAT中的工程實例,這使得本書更具有實戰性。廣大本科和研究生同學,可以參照本書實例,為他們進行分布式、雲計算平颱學習,專業課項目設計或畢業論文提供參考。本書也可作為業界研發人員的工程實踐參考。

目錄

第1章 YARN的前世今生
1.1 Hadoop基本情況迴顧
1.2 為什麼我們需要YARN
1.3 YARN和 Hadoop 1.0對比分析
1.3.1 體係結構對比
1.3.2 運算框架對比
1.4 Hadoop 生態係統
1.5 小結

第2章 YARN基本框架
2.1 YARN基本框架
2.2 ResourceManager
2.3 NodeManager
2.4 ApplicationMaster
2.5 YARN中應用程序的運行過程

第3章 YARN編程初步
3.1 YARN 安裝與配置
3.1.1 環境準備
3.1.2 僞分布式安裝
3.1.3 完全分布式安裝
3.2 源碼閱讀及編譯
3.2.1 Maven的介紹及安裝
3.2.2 編譯前準備
3.2.3 YARN源碼閱讀環境配置
3.2.4 YARN源碼編譯
3.3 MapReduce實例
3.3.1 Word Count
3.3.2 Deduplication
3.3.3 Sort
3.4 HBase編程初步
3.4.1 HBase介紹
3.4.2 HBase安裝與配置
3.4.3 HBase開發環境配置及實例

第4章 YARN核心組件分析
4.1 通信組件Protocol Buffer
4.1.1 什麼是Protocol Buffer
4.1.2 YARN中的Protocol Buffer
4.1.3 如何編寫Protocol Buffer
4.1.4 Protocol Buffer代碼分析
4.2 Hadoop 1.0 RPC 和 YARN RPC
4.2.1 什麼是RPC
4.2.2 RPC通信模型
4.2.3 Hadoop 1.0 RPC的實現過程
4.2.4 Hadoop 1.0 RPC的應用
4.2.5 YARN RPC
4.2.6 YARN RPC通信案例解析
4.2.7 YARN RPC源代碼導讀
4.3 YARN狀態機分析
4.3.1 RMApp狀態機
4.3.2 RMAppAttempt狀態機
4.3.3 RMNode狀態機
4.3.4 RMContainer狀態機
4.3.5 應用程序在RM中的完整運行流程分析
4.3.6 狀態機源代碼導讀
4.3.7 YARN狀態機監控軟件設計
4.4 HDFS Federation
4.4.1 HDFS的層次
4.4.2 當前的HDFS架構
4.4.3 HDFS Federation
4.4.4 Federation HDFS與當前HDFS的比較

第5章 YARN中幾種計算模型
5.1 基於YARN的MapReduce進階
5.1.1 Reduce Side Join
5.1.2 Map Side Join
5.1.3 並行聚類Kmeans算法設計與實現
5.2 Storm on YARN
5.2.1 Storm基本原理
5.2.2 Storm on YARN
5.2.3 Storm單機模式安裝
5.2.4 Storm on YARN安裝
5.2.5 基於Storm on YARN的實時齣租車管理係統
5.3 Spark on YARN
5.3.1 Spark簡介
5.3.2 Spark基本原理
5.3.3 Spark的部署及開發環境搭建
5.3.4 Spark MLlib介紹
5.3.5 Spark的優化配置
5.3.6 Spark的編程案例
5.3.7 Spark的應用案例

第6章 YARN資源調度器
6.1 Hadoop資源調度器迴顧
6.2 YARN資源調度器
6.2.1 Capacity Scheduler
6.2.2 Fair Scheduler
6.2.3 調度器比較
6.3 YARN調度負載模擬器-SLS
6.3.1 綜述
6.3.2 參數和命令
6.3.3 實例一 快速開始
6.3.4 實例二 定製運行
6.4 Google第三代調度器分析
6.4.1 中央式調度器模式
6.4.2 雙層調度器模式
6.4.3 共享狀態調度器
6.4.4 Google第三代調度器Omega
6.4.5 Omega集群調度模擬器-CSS

第7章 YARN工作流分析
7.1 Tez on YARN
7.1.1 Tez基本原理
7.1.2 Tez環境安裝
7.1.3 Tez在Hive引擎中的優化作用
7.1.4 小結
7.2 顯式工作流引擎
7.2.1 Hadoop工作流引擎
7.2.2 某大型互聯網公司部門使用的工作流引擎
7.2.3 應用舉例
7.2.4 對比
7.2.5 小結
參考文獻

前言/序言


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