Hadoop技術內(nèi)幕（深入解析MapReduce架構設計與實現(xiàn)原理）

Hadoop技術內(nèi)幕深入解析MapReduce架構設計與實現(xiàn)原理注：原文檔電子版(非掃描），需要的請下載本文檔后留言謝謝。目錄\h第一部分基礎篇\h第1章閱讀源代碼前的準備\h1.1準備源代碼學習環(huán)境\h1.2獲取Hadoop源代碼\h1.3搭建Hadoop源代碼閱讀環(huán)境\h1.4Hadoop源代碼組織結構\h1.5Hadoop初體驗\h1.6編譯及調(diào)試Hadoop源代碼\h1.7小結\h第2章MapReduce設計理念與基本架構\h2.1Hadoop發(fā)展史\h2.2HadoopMapReduce設計目標\h2.3MapReduce編程模型概述\h2.4Hadoop基本架構\h2.5HadoopMapReduce作業(yè)的生命周期\h2.6小結\h第二部分MapReduce編程模型篇\h第3章MapReduce編程模型\h3.1MapReduce編程模型概述\h3.2MapReduceAPI基本概念\h3.3JavaAPI解析\h3.4非JavaAPI解析\h3.5Hadoop工作流\h3.6小結\h第三部分MapReduce核心設計篇\h第4章HadoopRPC框架解析\h4.1HadoopRPC框架概述\h4.2Java基礎知識\h4.3HadoopRPC基本框架分析\h4.4MapReduce通信協(xié)議分析\h4.5小結\h第5章作業(yè)提交與初始化過程分析\h5.1作業(yè)提交與初始化概述\h5.2作業(yè)提交過程詳解\h5.3作業(yè)初始化過程詳解\h5.4HadoopDistributedCache原理分析\h5.5小結\h第6章JobTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析\h6.1JobTracker概述\h6.2JobTracker啟動過程分析\h6.3心跳接收與應答\h6.4Job和Task運行時信息維護\h6.5容錯機制\h6.6任務推測執(zhí)行原理\h6.7Hadoop資源管理\h6.8小結\h第7章TaskTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析\h7.1TaskTracker概述\h7.2TaskTracker啟動過程分析\h7.3心跳機制\h7.4TaskTracker行為分析\h7.5作業(yè)目錄管理\h7.6啟動新任務\h7.7小結\h第8章Task運行過程分析\h8.1Task運行過程概述\h8.2基本數(shù)據(jù)結構和算法\h8.3MapTask內(nèi)部實現(xiàn)\h8.4ReduceTask內(nèi)部實現(xiàn)\h8.5Map/ReduceTask優(yōu)化\h8.6小結\h第四部分MapReduce高級篇\h第9章Hadoop性能調(diào)優(yōu)\h9.1概述\h9.2從管理員角度進行調(diào)優(yōu)\h9.3從用戶角度進行調(diào)優(yōu)\h9.4小結\h第10章Hadoop多用戶作業(yè)調(diào)度器\h10.1多用戶調(diào)度器產(chǎn)生背景\h10.2HOD\h10.3Hadoop隊列管理機制\h10.4CapacityScheduler實現(xiàn)\h10.5FairScheduler實現(xiàn)\h10.6其他Hadoop調(diào)度器介紹\h10.7小結\h第11章Hadoop安全機制\h11.1Hadoop安全機制概述\h11.2基礎知識\h11.3Hadoop安全機制實現(xiàn)\h11.4應用場景總結\h11.5小結\h第12章下一代MapReduce框架\h12.1第一代MapReduce框架的局限性\h12.2下一代MapReduce框架概述\h12.3ApacheYARN\h12.4FacebookCorona\h