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Hadoop虚拟化

作者:[美]乔治·特鲁希略(George Trujillo),查尔斯·吉姆(Charl

格式: pdf、txt、epub、azw3、mobi、docx

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。 

内容简介

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。

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。

目  录

目录

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

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