《Hadoop虚拟化》
- 出版社：人民邮电出版社
- ISBN：9787115497543
- 版次：1
- 商品编码：12550418
- 品牌：异步图书
- 包装：平装
- 开本：16开
- 出版时间：2019-02-01
- 用纸：胶版纸
- 页数：358
- 正文语种：中文
基本介绍书籍目录点评信息
书籍内容
本书旨在帮助读者了解和掌握不同虚拟化Hadoop选择的优缺点、虚拟化Hadoop的配置及其注意事项。本书共分15章，主要内容包括Hadoop平台在企业转型中扮演的重要角色、Hadoop基础概念、YARN与HDFS、现代数据平台、数据采集、Hadoop SQL引擎、Hadoop中的多租户、虚拟化基础、虚拟化Hadoop实践、虚拟化Hadoop、虚拟化Hadoop主服务器、虚拟化Hadoop工作节点、私有云中的Hadoop即服务、Hadoop安装以及Hadoop Linux配置。编辑推荐
本书的作者是大数据基础设施、VMware软件和数据架构方面的专家，在构建企业数据解决方案有多年的行业经验。本书专门介绍虚拟化Hadoop。现在市面上没有专门介绍Hadoop虚拟化的书。作者简介
George J. Trujillo, Jr. 是一名经验丰富且具有高沟通能力的企业高管。他是变革管理专家，具备强大的领导力、批判性思维且善于用数据驱动决策。George在大数据和云解决方案领域是国际公认的数据架构师和讲师。他涉足的领域包括大数据架构、Hadoop（Hortonworks、Cloudera）、数据治理、数据库模式设计、元数据管理、安全、NoSQL和商业智能（BI）。他拥有众多的行业认证，其中包括Oracle双ACE认证、Sun 微系统应用中间平台Sun大使、VMware认可vExpert、VMware认证讲师、MySQL苏格拉底奖获得者和MySQL认证数据库管理员（DBA）。同时，他在用户社区中的领导地位包括Independent Oracle Users Group(IOUG)董事会成员、IOUG Cloud SIG主席、RMOUG Big Data SIG主席、OracleFusion Council和Oracle BetaOracle Beta Leadership Council委员，并被IOUG推选加入“Oracles of Oracle”圈子，同时也是IOUG’s Master Series演讲大师。George的工作职位包含金融服务行业大数据架构副总裁、Hortonworks大数据专家、VMware Center of Excellence以及专业服务和培训组织的CEO。
Charles Kim是Viscosity North America公司总裁，该公司是一家专门从事大数据、Oracle Exadata/RAC和虚拟化的利基咨询机构。Charles是Hadoop大数据、Linux基础架构、云计算、虚拟化、工程化系统和Oracle集群技术方面的架构师。同时，Charles也是Oracle出版社、培生出版集团和Apress出版社Oracle、Hadoop和Linux技术领域的作者。他有Oracle、VMware、Red Hat Linux和Microsoft认证，在关键任务和关键业务系统上有超过23年的IT从业经历。- 第 1章 了解大数据的世界 1
1．1 数据革命 1
1．2 传统数据系统 3
1．2．1 半结构化和非结构化数据 4
1．2．2 因果关系 6
1．2．3 数据挑战 6
1．3 现代数据架构 14
1．4 组织转型 15
1．5 行业转型 17
1．6 小结 17
第 2章 Hadoop基础概念 18
2．1 Hadoop中的数据类型 18
2．2 使用案例 19
2．3 什么是Hadoop 20
2．4 Hadoop发行版本 25
2．5 Hadoop框架 25
2．6 NoSQL数据库 29
2．7 Hadoop集群 33
2．8 Hadoop软件进程 36
2．9 Hadoop生态中的角色 45
2．10 小结 48
第3章 YARN和HDFS 49
3．1 Hadoop分布式集群 49
3．2 Hadoop目录结构 53
3．3 Hadoop分布式文件系统 54
3．3．1 YARN日志 56
3．3．2 NameNode 57
3．3．3 DataNode 58
3．3．4 块分布 60
3．3．5 NameNode配置和元数据管理 62
3．4 机架感知 67
3．4．1 块管理 67
3．4．2 均衡器 68
3．4．3 群集中的数据完整性维护 68
3．4．4 配额和垃圾桶 76
3．5 YARN和YARN处理模型 76
3．5．1 在YARN上运行应用 83
3．5．2 资源调度器 88
3．5．3 基准测试 92
3．5．4 TeraSort基准测试组件 94
3．6 小结 96
第4章 现代数据平台 98
4．1 设计一个Hadoop集群 98
4．2 小结 115
第5章 数据提取 117
5．1 提取、加载和转化 117
5．1．1 Sqoop：数据移动和SQL源 118
5．1．2 Flume：流数据 123
5．1．3 Oozie：计划和工作流 140
5．1．4 Falcon：数据生命周期管理 145
5．1．5 Kafka：实时数据流 148
5．2 小结 156
第6章 Hadoop SQL引擎 157
6．1 SQL的起源 157
6．2 Hadoop中的SQL 158
6．3 Hadoop SQL引擎 159
6．4 感受Hive和Pig的乐趣 166
6．4．1 Hive 166
6．4．2 HCatalog 180
6．5 小结 187
第7章 Hadoop多租户 188
7．1 保障访问 189
7．1．1 认证 189
7．1．2 审计 194
7．1．3 授权 194
7．1．4 数据保护 196
7．1．5 数据隔离 203
7．1．6 进程隔离 211
7．2 小结 214
第8章 虚拟化基础 215
8．1 Hadoop虚拟化的原因 216
8．2 小结 231
参考文献 231
第9章 Hadoop虚拟化最佳实践 232
9．1 有目的、有调理地进行Hadoop虚拟化 232
9．1．1 目的始于明确的目标 234
9．1．2 Hadoop不同层次虚拟化 234
9．1．3 行业最佳实践 236
9．2 小结 249
第 10章 Hadoop虚拟化 250
10．1 如何管理Hadoop生态 251
10．1．1 构建敏捷和弹性的企业Hadoop平台 252
10．1．2 澄清条款 252
10．1．3 从裸机到虚拟化的历程 253
10．2 为何考虑Hadoop虚拟化 254
10．2．1 Hadoop虚拟化的好处 255
10．2．2 虚拟化可以跟本地运行一样快甚至更快 256
10．2．3 协调和交叉目的专业化是未来 258
10．2．4 障碍可以是在企业之前 259
10．2．5 虚拟化不是全部或不是一个选项 259
10．2．6 快速配置并提高开发和测试环境质量 259
10．2．7 使用虚拟化提升高可用性 261
10．2．8 使用虚拟化处理Hadoop工作负载 261
10．2．9 基于云的Hadoop 262
10．2．10 大数据扩展 262
10．2．11 虚拟化的途径 263
10．2．12 软件定义数据中心 264
10．2．13 虚拟化网络 265
10．2．14 vRealize Suite 266
10．3 小结 267
参考文献 268
第 11章 Hadoop虚拟化主服务器 269
11．1 Hadoop虚拟化集群服务器 269
11．1．1 Hadoop周边环境虚拟化 270
11．1．2 Hadoop主服务器虚拟化 271
11．1．3 无SAN虚拟化 274
11．2 小结 275
第 12章 虚拟化工作节点 276
12．1 Hadoop中的工作节点 276
12．2 Hadoop集群的部署模式 277
12．2．1 组合模式 278
12．2．2 分离模式 281
12．2．3 数据-计算分离的网络影响 283
12．2．4 数据-计算分离模式下的共享存储方式 284
12．2．5 用于应用临时数据的本地磁盘 286
12．2．6 使用网络附加存储（NAS）的共享存储架构模型 286
12．2．7 部署模式总结 288
12．3 Hadoop虚拟化工作节点的最佳实践 289
12．4 Hadoop虚拟化扩展 293
12．5 小结 296
参考文献 296
资源 297
第 13章 私有云中部署Hadoop即服务 298
13．1 云概念 298
13．1．1 Hadoop的受益者 299
13．1．2 解决方案架构概述 303
13．2 小结 305
参考文献 305
第 14章 掌握Hadoop的安装 306
14．1 为正确的场景使用正确的解决方案 306
14．2 配置仓库 308
14．2．1 安装HDP2．2 310
14．2．2 环境准备 310
14．3 设置Hadoop配置 320
14．4 启动HDFS和YARN 325
14．4．1 启动YARN 327
14．4．2 验证MapReduce功能 329
14．5 安装和配置Hive 331
14．6 安装和配置MySQL数据库 331
14．7 安装和配置Hive和HCatalog 331
14．8 小结 334
第 15章 为Hadoop配置Linux 336
15．1 支持的Linux平台 337
15．2 不同部署模式 337
15．3 Linux黄金模板 337
15．3．1 构建企业级Linux Hadoop平台 338
15．3．2 Linux版本选择 341
15．4 最优Linux内核参数和系统设置 341
15．4．1 epoll 341
15．4．2 禁用交换空间 342
15．4．3 安装过程中的安全性禁用 342
15．4．4 IO调度器调优 344
15．4．5 检查透明大内存页面配置 344
15．4．6 Limits．conf 344
15．4．7 RDM分区对齐 345
15．4．8 文件系统注意事项 345
15．4．9 XFS惰性计算参数 347
15．4．10 Mount选项 347
15．4．11 I/O调度器 348
15．4．12 磁盘读写选项 350
15．4．13 存储基准测试 350
15．4．14 Java版本 351
15．4．15 设置NTP 351
15．4．16 启用巨型帧 352
15．4．17 其他网络方面的考虑 353
15．5 小结 355
附录 Hadoop集群创建：先决条件检查表 356
