大數(shù)據(jù)技術(shù)

第 1章 大數(shù)據(jù)行業(yè)與技術(shù)趨勢\t1
1．1　大數(shù)據(jù)時代　1
1．1．1　大數(shù)據(jù)的定義　1
1．1．2　大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析　2
1．1．3　大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來　7
1．2　大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域　8
1．3　大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)和機遇　9
1．3．1　大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)　9
1．3．2　大數(shù)據(jù)時代企業(yè)所面臨的機遇　10
1．4　大數(shù)據(jù)代表技術(shù)和解決方案　11
1．4．1　大數(shù)據(jù)代表技術(shù)　11
1．4．2　大數(shù)據(jù)解決方案　16
1．5　本章小結(jié)　17
1．6　習(xí)題　17
第　2章 分布式文件系統(tǒng)　18
2．1　文件系統(tǒng)概述　18
2．2　HDFS架構(gòu)　20
2．2．1　HDFS體系結(jié)構(gòu)　21
2．2．2　HDFS中的數(shù)據(jù)流　23
2．3　HDFS關(guān)鍵特性　26
2．3．1　HDFS高可用性　26
2．3．2　HDFS元數(shù)據(jù)持久化　28
2．3．3　HDFS聯(lián)邦　28
2．3．4　HDFS視圖文件系統(tǒng)　29
2．3．5　HDFS機架感知策略　30
2．3．6　HDFS集中式緩存管理　31
2．3．7　配置HDFS數(shù)據(jù)存儲策略　32
2．3．8　HDFS同分布　33
2．4　HDFS操作　34
2．4．1　使用命令行訪問HDFS　34
2．4．2　使用Java API訪問HDFS　36
2．5　ZooKeeper　40
2．5．1　ZooKeeper體系結(jié)構(gòu)　40
2．5．2　ZooKeeper讀/寫機制　41
2．5．3　ZooKeeper關(guān)鍵特性　42
2．5．4　ZooKeeper命令行操作　42
2．6　本章小結(jié)　42
2．7　習(xí)題　43
第3章　Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫　44
3．1　數(shù)據(jù)倉庫　44
3．1．1　數(shù)據(jù)倉庫的定義　44
3．1．2　數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫的區(qū)別　44
3．1．3　數(shù)據(jù)倉庫的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　45
3．2　Hive概述和體系結(jié)構(gòu)　46
3．2．1　Hive概述　46
3．2．2　Hive的體系結(jié)構(gòu)　46
3．2．3　Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫　48
3．2．4　Hive數(shù)據(jù)存儲模型　49
3．3　Hive基本操作　50
3．3．1　Hive數(shù)據(jù)基本操作　50
3．3．2　用戶自定義函數(shù)　57
3．3．3　Hive數(shù)據(jù)壓縮與文件存儲格式　58
3．4　Hive增強特性　60
3．4．1　支持HDFS同分布　60
3．4．2　支持列加密功能　61
3．4．3　支持HBase刪除功能　61
3．4．4　指定行分隔符　61
3．4．5　其他增強特性　62
3．5　本章小結(jié)　62
3．6　習(xí)題　63
第4章　HBase技術(shù)原理　64
4．1　NoSQL數(shù)據(jù)庫　64
4．2　HBase概述與基本架構(gòu)　66
4．2．1　HBase概述　66
4．2．2　HBase數(shù)據(jù)模型　67
4．2．3　HBase架構(gòu)　68
4．2．4　HBase關(guān)鍵流程　70
4．3　HBase基本操作　75
4．3．1　HBase性能優(yōu)化　75
4．3．2　HBase常用操作　77
4．3．3　HBase Java API操作　79
4．4　HBase增強特性　82
4．4．1　支持二級索引　82
4．4．2　二級索引行鍵去除padding　83
4．4．3　支持多點分割　83
4．4．4　容災(zāi)增強　83
4．4．5　HBase MOB　84
4．4．6　HFS　84
4．5　本章小結(jié)　85
4．6　習(xí)題　85
第5章　MapReduce和YARN技術(shù)原理　86
5．1　MapReduce和YARN基本介紹　86
5．1．1　MapReduce基本介紹　86
5．1．2　YARN基本介紹　87
5．2　MapReduce和YARN的功能與架構(gòu)　87
5．2．1　MapReduce過程詳解　87
5．2．2　經(jīng)典MapReduce任務(wù)調(diào)度模型　89
5．2．3　YARN的組件架構(gòu)　90
5．2．4　MapReduce On YARN　91
5．2．5　YARN 容錯機制　92
5．3　YARN的資源隔離和調(diào)度　92
5．3．1　YARN資源隔離　92
5．3．2　YARN資源調(diào)度　94
5．3．3　搶占與延時調(diào)度　97
5．3．4　YARN參數(shù)配置　98
5．4　MapReduce和YARN增強特性　103
5．4．1　任務(wù)優(yōu)先級調(diào)度　103
5．4．2　提交Application可設(shè)置超時參數(shù)　104
5．4．3　YARN的權(quán)限控制　104
5．4．4　支持CPU硬隔離　105
5．4．5　重啟性能優(yōu)化　105
5．5　MapReduce實例　106
5．5．1　Top10視頻分析　106
5．5．2　視頻類別統(tǒng)計　108
5．6　本章小結(jié)　109
5．7　習(xí)題　109
第6章　Spark基于內(nèi)存的分布式計算　110
6．1　Spark簡介　110
6．1．1　Spark概念　110
6．1．2　Spark架構(gòu)　111
6．1．3　Spark核心組件　112
6．2　Spark編程模型　114
6．2．1　核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)RDD　114
6．2．2　RDD上的操作　114
6．2．3　RDD的持久化　115
6．2．4　RDD計算工作流　115
6．3　Spark調(diào)度機制　116
6．3．1　Spark應(yīng)用執(zhí)行流程　116
6．3．2　Spark調(diào)度與任務(wù)分配　117
6．4　Spark生態(tài)圈其他技術(shù)　120
6．4．1　Spark SQL　120
6．4．2　Spark Streaming　123
6．5　Spark應(yīng)用案例　127
6．5．1　Spark Shell　127
6．5．2　WordCount　129
6．6　本章小結(jié)　130
6．7　習(xí)題　130
第7章　Flink流批一體分布式實時處理引擎　131
7．1　Flink概述　131
7．1．1　Flink的特點　131
7．1．2　Flink的應(yīng)用場景　133
7．2　Flink原理和架構(gòu)　133
7．2．1　Flink主要組件　133
7．2．2　Flink的插槽和并行度　134
7．3　Flink部署　136
7．3．1　Standalone部署　137
7．3．2　Flink on YARN部署　139
7．4　Flink時間處理　141
7．4．1　時間語義　141
7．4．2　窗口　142
7．4．3　Watermark　144
7．4．4　延遲處理　145
7．5　Flink的容錯機制　146
7．5．1　常用State　146
7．5．2　Checkpoint　148
7．5．3　State Backend　150
7．6　Flink應(yīng)用案例　152
7．7　本章小結(jié)　153
7．8　習(xí)題　153
第8章　數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)裝載工具　154
8．1　Flume簡介及結(jié)構(gòu)　154
8．1．1　Flume定義　154
8．1．2　Flume組成架構(gòu)　155
8．1．3　Flume拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)　158
8．2　Flume關(guān)鍵特性　160
8．2．1　Source　160
8．2．2　Sink　163
8．2．3　Channel、攔截器與處理器　165
8．3　Flume的安裝與配置　166
8．4　數(shù)據(jù)裝載工具Loader　168
8．4．1　Loader簡介　168
8．4．2　Loader模塊架構(gòu)　169
8．4．3　Loader作業(yè)管理　170
8．4．4　監(jiān)控作業(yè)執(zhí)行狀態(tài)　172
8．5　本章小結(jié)　173
8．6　習(xí)題　173
第9章　Kafka分布式消息訂閱系統(tǒng)　175
9．1　Kafka簡介　175
9．1．1　Kafka概念　175
9．1．2　Kafka結(jié)構(gòu)　175
9．1．3　Kafka消息傳遞模式　176
9．1．4　Kafka特點　176
9．2　Kafka組成　178
9．2．1　Kafka組成的概念　178
9．2．2　Kafka組成的功能　179
9．3　Kafka關(guān)鍵流程及數(shù)據(jù)管理　181
9．3．1　Kafka生產(chǎn)過程分析　181
9．3．2　Broker保存消息　182
9．3．3　Kafka消費過程分析　183
9．3．4　Kafka高可用　184
9．3．5　舊數(shù)據(jù)處理方式　184
9．4　Kafka應(yīng)用案例　185
消息隊列的應(yīng)用場景　185
9．5　本章小結(jié)　189
9．6　習(xí)題　189
第　10章 高可靠集群安全模式　190
10．1　統(tǒng)一身份認(rèn)證管理　190
10．1．1　統(tǒng)一身份認(rèn)證　190
10．1．2　統(tǒng)一用戶管理系統(tǒng)　191
10．2　目錄服務(wù)和輕型目錄訪問協(xié)議　192
10．2．1　目錄服務(wù)　192
10．2．2　輕型目錄訪問協(xié)議　193
10．2．3　LdapServer　194
10．2．4　LdapServer集成設(shè)計　198
10．2．5　LdapServer應(yīng)用優(yōu)勢　198
10．3　單點登錄及Kerberos基本原理　199
10．3．1　單點登錄　199
10．3．2　KrbServer　201
10．3．3　KrbServer認(rèn)證流程　202
10．4　華為大數(shù)據(jù)安全認(rèn)證場景架構(gòu)　204
10．4．1　安全認(rèn)證場景架構(gòu)　204
10．4．2　Kerberos與LdapServer的業(yè)務(wù)交互　205
10．4．3　常用配置項及命令　206
10．4．4　集群內(nèi)服務(wù)認(rèn)證　207
10．5　本章小結(jié)　207
10．6　習(xí)題　208
第　11章 分布式全文檢索Elasticsearch　209
11．1　Elasticsearch簡介　209
11．1．1　Elasticsearch特點　209
11．1．2　Elasticsearch應(yīng)用場景　210
11．1．3　Elasticsearch在大數(shù)據(jù)解決方案中的位置　210
11．2　Elasticsearch架構(gòu)　211
11．2．1　Elasticsearch核心概念　211
11．2．2　Elasticsearch集群架構(gòu)　213
11．2．3　Elasticsearch內(nèi)部架構(gòu)　213
11．3　Elasticsearch關(guān)鍵特性　215
11．3．1　倒排序索引　215
11．3．2　路由算法　216
11．3．3　平衡算法　217
11．3．4　擴容策略　218
11．3．5　減容策略　218
11．3．6　索引HBase數(shù)據(jù)　219
11．3．7　單機多實例部署　219
11．3．8　分片自動跨節(jié)點分配策略　220
11．4　本章小結(jié)　221
11．5　習(xí)題　222
第　12章 Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫　223
12．1　Redis簡介　223
12．2　Redis架構(gòu)　225
12．2．1　Redis架構(gòu)概述　225
12．2．2　Redis架構(gòu)設(shè)計　225
12．2．3　單線程架構(gòu)　225
12．2．4　集群環(huán)境讀/寫流程分析　226
12．3　Redis數(shù)據(jù)類型及操作命令　227
12．3．1　字符串類型　228
12．3．2　列表類型　229
12．3．3　集合類型　231
12．3．4　散列表類型　232
12．3．5　有序集合類型　233
12．4　Redis的持久化　234
12．4．1　RDB持久化　234
12．4．2　AOF持久化　236
12．5　Redis優(yōu)化　238
12．6　本章小結(jié)　239
12．7　習(xí)題　239
第　13章 華為大數(shù)據(jù)解決方案　240
13．1　ICT行業(yè)發(fā)展趨勢概述　240
13．1．1　概述　240
13．1．2　華為云Stack解決方案　241
13．1．3　華為云Stack功能架構(gòu)　242
13．1．4　數(shù)字平臺場景化解決方案　243
13．1．5　華為云大數(shù)據(jù)服務(wù)　244
13．2　華為大數(shù)據(jù)服務(wù)　245
13．2．1　MRS　245
13．2．2　數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)　246
13．2．3　云搜索服務(wù)　248
13．2．4　圖引擎服務(wù)　248
13．3　華為智能數(shù)據(jù)湖運營平臺　249
13．3．1　華為云智能數(shù)據(jù)湖　249
13．3．2　智能數(shù)據(jù)湖運營平臺DAYU　250
13．3．3　數(shù)據(jù)湖治理　251
13．4　本章小結(jié)　252
13．5　習(xí)題　252