Hadoop虛擬化

定　價：￥89.00

作　者：	[美] 喬治·特魯希略（George Trujillo）著，陳鵬，肖明興譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115497543	出版時間：	2019-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	358	字數(shù)：

內容簡介

　　本書旨在幫助讀者了解和掌握不同虛擬化Hadoop選擇的優(yōu)缺點、虛擬化Hadoop的配置及其注意事項。本書共分15章，主要內容包括Hadoop平臺在企業(yè)轉型中扮演的重要角色、Hadoop基礎概念、YARN與HDFS、現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)采集、Hadoop SQL引擎、Hadoop中的多租戶、虛擬化基礎、虛擬化Hadoop實踐、虛擬化Hadoop、虛擬化Hadoop主服務器、虛擬化Hadoop工作節(jié)點、私有云中的Hadoop即服務、Hadoop安裝以及Hadoop Linux配置。

作者簡介

　　George J. Trujillo， Jr. 是一名經(jīng)驗豐富且具有高溝通能力的企業(yè)高管。他是變革管理專家，具備強大的領導力、批判性思維且善于用數(shù)據(jù)驅動決策。George在大數(shù)據(jù)和云解決方案領域是國際公認的數(shù)據(jù)架構師和講師。他涉足的領域包括大數(shù)據(jù)架構、Hadoop（Hortonworks、Cloudera）、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)庫模式設計、元數(shù)據(jù)管理、安全、NoSQL和商業(yè)智能（BI）。他擁有眾多的行業(yè)認證，其中包括Oracle雙ACE認證、Sun 微系統(tǒng)應用中間平臺Sun大使、VMware認可vExpert、VMware認證講師、MySQL蘇格拉底獎獲得者和MySQL認證數(shù)據(jù)庫管理員（DBA）。同時，他在用戶社區(qū)中的領導地位包括Independent Oracle Users Group（IOUG）董事會成員、IOUG Cloud SIG主席、RMOUG Big Data SIG主席、OracleFusion Council和Oracle BetaOracle Beta Leadership Council委員，并被IOUG推選加入“Oracles of Oracle”圈子，同時也是IOUG’s Master Series演講大師。George的工作職位包含金融服務行業(yè)大數(shù)據(jù)架構副總裁、Hortonworks大數(shù)據(jù)專家、VMware Center of Excellence以及專業(yè)服務和培訓組織的CEO。Charles Kim是Viscosity North America公司總裁，該公司是一家專門從事大數(shù)據(jù)、Oracle Exadata/RAC和虛擬化的利基咨詢機構。Charles是Hadoop大數(shù)據(jù)、Linux基礎架構、云計算、虛擬化、工程化系統(tǒng)和Oracle集群技術方面的架構師。同時，Charles也是Oracle出版社、培生出版集團和Apress出版社Oracle、Hadoop和Linux技術領域的作者。他有Oracle、VMware、Red Hat Linux和Microsoft認證，在關鍵任務和關鍵業(yè)務系統(tǒng)上有超過23年的IT從業(yè)經(jīng)歷。

圖書目錄

目錄
第　1章了解大數(shù)據(jù)的世界　1
1．1　數(shù)據(jù)革命　1
1．2　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)　3
1．2．1　半結構化和非結構化數(shù)據(jù)　4
1．2．2　因果關系　6
1．2．3　數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)　6
1．3　現(xiàn)代數(shù)據(jù)架構　14
1．4　組織轉型　15
1．5　行業(yè)轉型　17
1．6　小結　17
第　2章 Hadoop基礎概念　18
2．1　Hadoop中的數(shù)據(jù)類型　18
2．2　使用案例　19
2．3　什么是Hadoop　20
2．4　Hadoop發(fā)行版本　25
2．5　Hadoop框架　25
2．6　NoSQL數(shù)據(jù)庫　29
2．7　Hadoop集群　33
2．8　Hadoop軟件進程　36
2．9　Hadoop生態(tài)中的角色　45
2．10　小結　48
第3章　YARN和HDFS　49
3．1　Hadoop分布式集群　49
3．2　Hadoop目錄結構　53
3．3　Hadoop分布式文件系統(tǒng)　54
3．3．1　YARN日志　56
3．3．2　NameNode　57
3．3．3　DataNode　58
3．3．4　塊分布　60
3．3．5　NameNode配置和元數(shù)據(jù)管理　62
3．4　機架感知　67
3．4．1　塊管理　67
3．4．2　均衡器　68
3．4．3　群集中的數(shù)據(jù)完整性維護　68
3．4．4　配額和垃圾桶　76
3．5　YARN和YARN處理模型　76
3．5．1　在YARN上運行應用　83
3．5．2　資源調度器　88
3．5．3　基準測試　92
3．5．4　TeraSort基準測試組件　94
3．6　小結　96
第4章　現(xiàn)代數(shù)據(jù)平臺　98
4．1　設計一個Hadoop集群　98
4．2　小結　115
第5章　數(shù)據(jù)提取　117
5．1　提取、加載和轉化　117
5．1．1　Sqoop：數(shù)據(jù)移動和SQL源　118
5．1．2　Flume：流數(shù)據(jù)　123
5．1．3　Oozie：計劃和工作流　140
5．1．4　Falcon：數(shù)據(jù)生命周期管理　145
5．1．5　Kafka：實時數(shù)據(jù)流　148
5．2　小結　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的樂趣　166
6．4．1　Hive　166
6．4．2　HCatalog　180
6．5　小結　187
第7章　Hadoop多租戶　188
7．1　保障訪問　189
7．1．1　認證　189
7．1．2　審計　194
7．1．3　授權　194
7．1．4　數(shù)據(jù)保護　196
7．1．5　數(shù)據(jù)隔離　203
7．1．6　進程隔離　211
7．2　小結　214
第8章　虛擬化基礎　215
8．1　Hadoop虛擬化的原因　216
8．2　小結　231
參考文獻　231
第9章　Hadoop虛擬化最佳實踐　232
9．1　有目的、有調理地進行Hadoop虛擬化　232
9．1．1　目的始于明確的目標　234
9．1．2　Hadoop不同層次虛擬化　234
9．1．3　行業(yè)最佳實踐　236
9．2　小結　249
第　10章 Hadoop虛擬化　250
10．1　如何管理Hadoop生態(tài)　251
10．1．1　構建敏捷和彈性的企業(yè)Hadoop平臺　252
10．1．2　澄清條款　252
10．1．3　從裸機到虛擬化的歷程　253
10．2　為何考慮Hadoop虛擬化　254
10．2．1　Hadoop虛擬化的好處　255
10．2．2　虛擬化可以跟本地運行一樣快甚至更快　256
10．2．3　協(xié)調和交叉目的專業(yè)化是未來　258
10．2．4　障礙可以是在企業(yè)之前　259
10．2．5　虛擬化不是全部或不是一個選項　259
10．2．6　快速配置并提高開發(fā)和測試環(huán)境質量　259
10．2．7　使用虛擬化提升高可用性　261
10．2．8　使用虛擬化處理Hadoop工作負載　261
10．2．9　基于云的Hadoop　262
10．2．10　大數(shù)據(jù)擴展　262
10．2．11　虛擬化的途徑　263
10．2．12　軟件定義數(shù)據(jù)中心　264
10．2．13　虛擬化網(wǎng)絡　265
10．2．14　vRealize Suite　266
10．3　小結　267
參考文獻　268
第　11章 Hadoop虛擬化主服務器　269
11．1　Hadoop虛擬化集群服務器　269
11．1．1　Hadoop周邊環(huán)境虛擬化　270
11．1．2　Hadoop主服務器虛擬化　271
11．1．3　無SAN虛擬化　274
11．2　小結　275
第　12章虛擬化工作節(jié)點　276
12．1　Hadoop中的工作節(jié)點　276
12．2　Hadoop集群的部署模式　277
12．2．1　組合模式　278
12．2．2　分離模式　281
12．2．3　數(shù)據(jù)-計算分離的網(wǎng)絡影響　283
12．2．4　數(shù)據(jù)-計算分離模式下的共享存儲方式　284
12．2．5　用于應用臨時數(shù)據(jù)的本地磁盤　286
12．2．6　使用網(wǎng)絡附加存儲（NAS）的共享存儲架構模型　286
12．2．7　部署模式總結　288
12．3　Hadoop虛擬化工作節(jié)點的最佳實踐　289
12．4　Hadoop虛擬化擴展　293
12．5　小結　296
參考文獻　296
資源　297
第　13章私有云中部署Hadoop即服務　298
13．1　云概念　298
13．1．1　Hadoop的受益者　299
13．1．2　解決方案架構概述　303
13．2　小結　305
參考文獻　305
第　14章掌握Hadoop的安裝　306
14．1　為正確的場景使用正確的解決方案　306
14．2　配置倉庫　308
14．2．1　安裝HDP2．2　310
14．2．2　環(huán)境準備　310
14．3　設置Hadoop配置　320
14．4　啟動HDFS和YARN　325
14．4．1　啟動YARN　327
14．4．2　驗證MapReduce功能　329
14．5　安裝和配置Hive　331
14．6　安裝和配置MySQL數(shù)據(jù)庫　331
14．7　安裝和配置Hive和HCatalog　331
14．8　小結　334
第　15章為Hadoop配置Linux　336
15．1　支持的Linux平臺　337
15．2　不同部署模式　337
15．3　Linux黃金模板　337
15．3．1　構建企業(yè)級Linux Hadoop平臺　338
15．3．2　Linux版本選擇　341
15．4　最優(yōu)Linux內核參數(shù)和系統(tǒng)設置　341
15．4．1　epoll　341
15．4．2　禁用交換空間　342
15．4．3　安裝過程中的安全性禁用　342
15．4．4　IO調度器調優(yōu)　344
15．4．5　檢查透明大內存頁面配置　344
15．4．6　Limits．conf　344
15．4．7　RDM分區(qū)對齊　345
15．4．8　文件系統(tǒng)注意事項　345
15．4．9　XFS惰性計算參數(shù)　347
15．4．10　Mount選項　347
15．4．11　I/O調度器　348
15．4．12　磁盤讀寫選項　350
15．4．13　存儲基準測試　350
15．4．14　Java版本　351
15．4．15　設置NTP　351
15．4．16　啟用巨型幀　352
15．4．17　其他網(wǎng)絡方面的考慮　353
15．5　小結　355
附錄　Hadoop集群創(chuàng)建：先決條件檢查表　356