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从原理、编程、运维与优化的角度介绍大数据计算系统的设计与构建。
内容简介
本书兼顾广度和深度、应用和原理、研发和运维，对于各类大数据计算系统进行了深入的介绍，包括大数据计算系统的基本概念、各种大数据计算系统的配置与程序设计方法、大数据计算系统的运行原理、大数据计算机系统的监控、运维和调优方法等。
本书适用于作为数据科学与大数据、计算机等专业本科生和研究生相关课程的教材，还可供大数据领域从业人员参考。
章节目录
版权信息
前言
第一部分 基础
第1章 大数据计算系统概述
1.1 大数据计算系统的定义
1.2 常见的大数据计算系统
1.3 大数据计算系统的监控与运维概述
1.4 大数据计算系统的性能优化
习题1
第二部分 应用实现
第2章 Hadoop的配置与编程
2.1 批处理计算框架概述
2.2 Hadoop环境的配置与搭建
2.3 一个简单示例
2.4 MapReduce编程
习题2
第3章 HDFS及其应用
3.1 HDFS概述
3.2 HDFS Shell
3.3 HDFS目录与数据的浏览
3.4 HDFS API
习题3
第4章 Spark的配置与编程
4.1 Spark环境的安装与部署
4.2 Spark的运行
4.3 Spark Scala编程
习题4
第5章 Storm的配置与编程
5.1 流计算概述
5.2 Storm概述
5.3 Storm开发环境的搭建
5.4 Storm编程
5.5 Storm编程示例——单词计数
习题5
第6章 GraphX及其应用
6.1 图计算概述
6.2 GraphX编程
6.3 GraphX编程示例
习题6
第三部分 原理
第7章 Hadoop的原理
7.1 Hadoop的体系结构
7.2 MapReduce的工作机制
7.3 MapReduce作业的运行机制
7.4 作业的调度
7.5 任务的执行
7.6 Shuffle的工作原理
习题7
第8章 HDFS的原理
8.1 HDFS的体系结构
8.2 HDFS中的数据访问
8.3 安全机制
8.4 容错机制
8.5 HDFS on YARN
习题8
第9章 Spark的原理
9.1 Spark的原理概述
9.2 Spark的RDD
9.3 Spark的存储
9.4 Spark任务的执行与提交
9.5 Spark的容错原理
习题9
第10章 Storm的原理
10.1 Storm的概念与系统架构
10.2 Storm的运行原理
10.3 Storm拓扑的并发机制
10.4 Storm的通信机制
10.5 Storm的容错
习题10
第11章 GraphX的原理
11.1 GraphX概述
11.2 GraphX的图数据存储
11.3 GraphX对图计算的支持
习题11
第四部分 监控、运维与调优
第12章 大数据计算系统的监控
12.1 监控的准备工作
12.2 监控内容
12.3 Hadoop监控的相关参数
12.4 通过HTTP界面监控Hadoop的状态
12.5 Hadoop的监控命令
12.6 编写自己的监控工具
12.7 利用Ganglia进行Hadoop集群监控
12.8 Hadoop的其他监控工具
习题12
第13章 大数据计算系统的运维
13.1 Hadoop及相关服务的启动与停止
13.2 用户身份确认和授权
13.3 Hadoop的运维命令
13.4 Hadoop中的数据迁移和备份
13.5 Hadoop的容灾处理
13.6 基于Greenplum进行Hadoop故障检测
习题13
第14章 大数据计算系统的调优
14.1 为什么要进行调优
14.2 如何调优
14.3 Hadoop的性能指标
14.4 系统优化
14.5 机架感知对性能调优的影响
14.6 Hadoop系统参数调优
14.7 生产环境的Hadoop性能优化
习题14
大数据计算系统：原理、技术与应用是2023年由机械工业出版社出版,作者刘海龙 编著。
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