mapreduce编程实战单词

Ⅰ Hadoop实战的作品目录

第一部分Hadoop——一种分布式编程框架
第1章Hadoop简介2
1.1为什么写《Hadoop 实战》3
1.2什么是Hadoop3
1.3了解分布式系统和Hadoop4
1.4比较SQL数据库和Hadoop5
1.5理解MapRece6
1.5.1动手扩展一个简单程序7
1.5.2相同程序在MapRece中的扩展9
1.6用Hadoop统计单词——运行第一个程序11
1.7Hadoop历史15
1.8小结16
1.9资源16
第2章初识Hadoop17
2.1Hadoop的构造模块17
2.1.1NameNode17
2.1.2DataNode18
2.1.3Secondary NameNode19
2.1.4JobTracker19
2.1.5TaskTracker19
2.2为Hadoop集群安装SSH21
2.2.1定义一个公共账号21
2.2.2验证SSH安装21
2.2.3生成SSH密钥对21
2.2.4将公钥分布并登录验证22
2.3运行Hadoop22
2.3.1本地(单机)模式23
2.3.2伪分布模式24
2.3.3全分布模式25
2.4基于Web的集群用户界面28
2.5小结30
第3章Hadoop组件31
3.1HDFS文件操作31
3.1.1基本文件命令32
3.1.2编程读写HDFS35
3.2剖析MapRece程序37
3.2.1Hadoop数据类型39
3.2.2Mapper40
3.2.3Recer41
3.2.4Partitioner：重定向Mapper输出41
3.2.5Combiner：本地rece43
3.2.6预定义mapper和Recer类的单词计数43
3.3读和写43
3.3.1InputFormat44
3.3.2OutputFormat49
3.4小结50
第二部分实战
第4章编写MapRece基础程序52
4.1获得专利数据集52
4.1.1专利引用数据53
4.1.2专利描述数据54
4.2构建MapRece程序的基础模板55
4.3计数60
4.4适应Hadoop API的改变64
4.5Hadoop的Streaming67
4.5.1通过Unix命令使用Streaming68
4.5.2通过脚本使用Streaming69
4.5.3用Streaming处理键/值对72
4.5.4通过Aggregate包使用Streaming75
4.6使用combiner提升性能80
4.7温故知新83
4.8小结84
4.9更多资源84
第5章高阶MapRece85
5.1链接MapRece作业85
5.1.1顺序链接MapRece作业85
5.1.2具有复杂依赖的MapRece链接86
5.1.3预处理和后处理阶段的链接86
5.2联结不同来源的数据89
5.2.1Rece侧的联结90
5.2.2基于DistributedCache的复制联结98
5.2.3半联结：map侧过滤后在rece侧联结101
5.3创建一个Bloom filter102
5.3.1Bloom filter做了什么102
5.3.2实现一个Bloom filter104
5.3.3Hadoop 0.20以上版本的Bloom filter110
5.4温故知新110
5.5小结111
5.6更多资源112
第6章编程实践113
6.1开发MapRece程序113
6.1.1本地模式114
6.1.2伪分布模式118
6.2生产集群上的监视和调试123
6.2.1计数器123
6.2.2跳过坏记录125
6.2.3用IsolationRunner重新运行出错的任务128
6.3性能调优129
6.3.1通过combiner来减少网络流量129
6.3.2减少输入数据量129
6.3.3使用压缩129
6.3.4重用JVM132
6.3.5根据猜测执行来运行132
6.3.6代码重构与算法重写133
6.4小结134
第7章细则手册135
7.1向任务传递作业定制的参数135
7.2探查任务特定信息137
7.3划分为多个输出文件138
7.4以数据库作为输入输出143
7.5保持输出的顺序145
7.6小结146
第8章管理Hadoop147
8.1为实际应用设置特定参数值147
8.2系统体检149
8.3权限设置151
8.4配额管理151
8.5启用回收站152
8.6删减DataNode152
8.7增加DataNode153
8.8管理NameNode和SNN153
8.9恢复失效的NameNode155
8.10感知网络布局和机架的设计156
8.11多用户作业的调度157
8.11.1多个JobTracker158
8.11.2公平调度器158
8.12小结160
第三部分Hadoop也疯狂
第9章在云上运行Hadoop162
9.1Amazon Web Services简介162
9.2安装AWS163
9.2.1获得AWS身份认证凭据164
9.2.2获得命令行工具166
9.2.3准备SSH密钥对168
9.3在EC2上安装Hadoop169
9.3.1配置安全参数169
9.3.2配置集群类型169
9.4在EC2上运行MapRece程序171
9.4.1将代码转移到Hadoop集群上171
9.4.2访问Hadoop集群上的数据172
9.5清空和关闭EC2实例175
9.6Amazon Elastic MapRece和其他AWS服务176
9.6.1Amazon Elastic MapRece176
9.6.2AWS导入/导出177
9.7小结177
第10章用Pig编程178
10.1像Pig一样思考178
10.1.1数据流语言179
10.1.2数据类型179
10.1.3用户定义函数179
10.2安装Pig179
10.3运行Pig180
10.4通过Grunt学习Pig Latin182
10.5谈谈Pig Latin186
10.5.1数据类型和schema186
10.5.2表达式和函数187
10.5.3关系型运算符189
10.5.4执行优化196
10.6用户定义函数196
10.6.1使用UDF196
10.6.2编写UDF197
10.7脚本199
10.7.1注释199
10.7.2参数替换200
10.7.3多查询执行201
10.8Pig实战——计算相似专利的例子201
10.9小结206
第11章Hive及Hadoop群207
11.1Hive207
11.1.1安装与配置Hive208
11.1.2查询的示例210
11.1.3深入HiveQL213
11.1.4Hive小结221
11.2其他Hadoop相关的部分221
11.2.1HBase221
11.2.2ZooKeeper221
11.2.3Cascading221
11.2.4Cloudera222
11.2.5Katta222
11.2.6CloudBase222
11.2.7Aster Data和Greenplum222
11.2.8Hama和Mahout223
11.3小结223
第12章案例研究224
12.1转换《纽约时报》1100万个库存图片文档224
12.2挖掘中国移动的数据225
12.3在StumbleUpon推荐最佳网站229
12.3.1分布式StumbleUpon的开端230
12.3.2HBase和StumbleUpon230
12.3.3StumbleUpon上的更多Hadoop应用236
12.4搭建面向企业查询的分析系统——IBM的ES2项目238
12.4.1ES2系统结构240
12.4.2ES2爬虫241
12.4.3ES2分析242
12.4.4小结249
12.4.5参考文献250
附录AHDFS文件命令251

Ⅱ 大数据学习一般都学什么内容

一、0基础学习打基础：java语言、 Linux
java可以说是大数据最基础的编程语言，我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的。
二、大数据Hadoop体系
Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。
三、Scala黄金语言和Spark
Scala和java很相似都是在jvm运行的语言，在开发过程中是可以无缝互相调用的。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapRece的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapRece的不足。
四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

Ⅲ Hadoop 请教学习顺序

虽然从事Hadoop方面工作，但是不是高手，毕竟只有一年经历而已。
分享下本人的学习经历吧。
了解Hadoop运行机制，可以学习Hadoop权威指南或者Hadoop实战；
了解Hadoop运行流程，看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要执行脚本。
查看core-default.xml/hdfs-default.xml/mapred-default.xml等默认配置
文件，及core-site.xml/hdfs-site.xml/mapred-site.xml等相关文件，学会
如何进行参数优化，以及掌握如何配置读取压缩文件，默认的gzip，及
自定义的lzo，学会自定义Combiner/Patitioner等，掌握各种输入输出
格式的区别及应用场景，学会自定义输入输出格式，其次学习MapRece算法，
比如In-Map-Combing，相对频度计算，Pairs算法，Strips算法等。掌握好
maprece编程。
在这其中，需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码，
这个就是开源最大的好处。说的比较乱，但是就凑合着借鉴下吧

Ⅳ 大数据培训的内容是什么有哪些方式

一、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统

二、数据开发:

1、数据分析与挖掘

一般工作包括数据清洗，执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。

大数据培训一般是指大数据开发培训。

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。

2、大数据开发

数据工程师建设和优化系统。学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、Docker容器引擎、ElasticSearch、并发编程等；

课程学习一共分为六个阶段：

Ⅳ 大数据主要学什么

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

(5)maprece编程实战单词扩展阅读：

越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如网络、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

Ⅵ IT技术人员转行大数据应该考虑哪些问题

1、丰富的数据开发经验，对数据处理、数据建模、数据分析等有深刻认识和实战经验。
2、熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。
3、熟练掌握Java语言，MapRece编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。
4、业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
5、深入理解Map-Rece模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
这五点因素并代表全部，只是为大家罗列出一些基础的技能，但这也能够给一些转行者提供一些方向。

Ⅶ 有没有关于maprece编程的书籍推荐

maprece编程书籍推荐一：《MapRece设计模式》


将各种有价值的MapRece设计模式汇集在一起，形成一本独特的合集，可以帮读者节省大量的时间和精力，无论读者身处哪个领域，使用哪种编程语言，使用什么开发框架。
书中对每一种模式都会详细解释其使用的上下文、可能存在的陷阱及使用的注意事项，以帮助读者在对大数据问题架构建模时避免常见的设计错误。本书还提供了MapRece的一个完整综述，解释其起源和实现，并说明设计模式如此重要的原因。书中的所有示例代码都是基于Hadoop平台编写的。
maprece编程书籍推荐二：《Hadoop MapRece实战手册》