Hadoop技術內幕：深入解析MapReduce架構設計與實現原理

“Hadoop技術內幕”共兩冊，分別從原始碼的角度對“Common+HDFS”和“MapReduce的架構設計和實現原理”進行了極為詳細的分析。《Hadoop技術內幕:深入解析MapReduce架構設計與實現原理》由Hadoop領域資深的實踐者親自執筆，首先介紹了MapReduce的設計理念和編程模型，然後從原始碼的角度深入分析了RPC框架、客戶端、JobTracker、TaskTracker和Task等MapReduce運行時環境的架構設計與實現原理，最後從實際套用的角度深入講解了Hadoop的性能最佳化、安全機制、多用戶作業調度器和下一代MapReduce框架等高級主題和內容。

本書適合Hadoop的二次開發人員、套用開發工程師、運維工程師閱讀。

前言
為什麼要寫這本書
讀者對象
如何閱讀本書
勘誤和支持
致謝
第一部分　基礎篇
第1章　閱讀原始碼前的準備
1.1　準備原始碼學習環境
1.2　獲取Hadoop原始碼
1.3　搭建Hadoop原始碼閱讀環境
1.4　Hadoop原始碼組織結構
1.5　Hadoop初體驗
1.6　編譯及調試Hadoop原始碼
1.7　小結
第2章　MapReduce設計理念與基本架構
2.1　Hadoop發展史
2.2　Hadoop MapReduce設計目標
2.3　MapReduce編程模型概述
2.4　Hadoop基本架構
2.5　Hadoop MapReduce作業的生命周期
2.6　小結
第二部分　MapReduce編程模型篇
第3章　MapReduce編程模型
3.1　MapReduce編程模型概述
3.2　MapReduce API基本概念
3.3　Java API解析
3.4　非Java API解析
3.5　Hadoop工作流
3.6　小結
第三部分　MapReduce核心設計篇
第4章　Hadoop RPC框架解析
4.1　Hadoop RPC框架概述
4.2　Java基礎知識
4.3　Hadoop RPC基本框架分析
4.4　MapReduce通信協定分析
4.5　小結
第5章　作業提交與初始化過程分析
5.1　作業提交與初始化概述
5.2　作業提交過程詳解
5.3　作業初始化過程詳解
5.4　Hadoop DistributedCache原理分析
5.5　小結
第6章　JobTracker內部實現剖析
6.1　JobTracker概述
6.2　JobTracker啟動過程分析
6.3　心跳接收與應答
6.4　Job和Task運行時信息維護
6.5　容錯機制
6.6　任務推測執行原理
6.7　Hadoop資源管理
6.8　小結
第7章　TaskTracker內部實現剖析
7.1　TaskTracker概述
7.2　TaskTracker啟動過程分析
7.3　心跳機制
7.4　TaskTracker行為分析
7.5　作業目錄管理
7.6　啟動新任務
7.7　小結
第8章　Task運行過程分析
8.1　Task運行過程概述
8.2　基本數據結構和算法
8.3　Map Task內部實現
8.4　Reduce Task內部實現
8.5　Map/Reduce Task最佳化
8.6　小結
第四部分　MapReduce高級篇
第9章　Hadoop性能調優
9.1　概述
9.2　從管理員角度進行調優
9.3　從用戶角度進行調優
9.4　小結
第10章　Hadoop多用戶作業調度器
10.1　多用戶調度器產生背景
10.2　HOD
10.3　Hadoop佇列管理機制
10.4　Capacity Scheduler實現
10.5　Fair Scheduler實現
10.6　其他Hadoop調度器介紹
10.7　小結
第11章　Hadoop安全機制
11.1　Hadoop安全機制概述
11.2　基礎知識
11.3　Hadoop安全機制實現
11.4　套用場景總結
11.5　小結
第12章　下一代MapReduce框架
12.1　第一代MapReduce框架的局限性
12.2　下一代MapReduce框架概述
12.3　Apache YARN
12.4　Facebook Corona
12.5　Apache Mesos
12.6　小結
附錄A　安裝Hadoop過程中可能存在的問題及解決方案
附錄B　Hadoop默認HTTP連線埠號以及HTTP地址
參考資料

Hadoop技術內幕：深入解析MapReduce架構設計與實現原理

基本介紹

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