《MapReduce設(shè)計模式》(邁納)【圖片簡介評論價格目錄】

發(fā)布時間：2016-12-19 14:59

本文關(guān)鍵詞：MapReduce設(shè)計模式，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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MapReduce設(shè)計模式 特色及評論

mapreduce作為一種分布式海量數(shù)據(jù)處理的編程框架，已經(jīng)得到業(yè)界的廣泛關(guān)注。隨著hadoop的普及，mapreduce目前已經(jīng)成為海量數(shù)據(jù)處理的*基礎(chǔ)但也是*重要的方法之一。　　《mapreduce設(shè)計模式》是一本關(guān)于設(shè)計模式的書，為讀者提供解決問題的模板或通用指南。書中主要介紹編程模式，即如何利用mapreduce框架解決一類問題，重在提供解決問題的方法和思路。作者花大量篇幅介紹各種模式的原理及實現(xiàn)機制，并給出相應(yīng)的應(yīng)用實例，讓讀者對每種模式能有更直觀的理解。　　由于本書不會過多涉及底層框架及mapreduce api，所以希望讀者閱讀《mapreduce設(shè)計模式》之前，能夠?qū)adoop系統(tǒng)有所了解，知道如何編寫mapreduce程序，并了解mapreduce程序框架的工作原理。《MapReduce設(shè)計模式》面向中高級mapreduce開發(fā)者，涵蓋了絕大部分mapreduce編程可能面對的場景，相信初學(xué)者和專家同樣可以在本書中得到一些啟示。

MapReduce設(shè)計模式 內(nèi)容簡介

到目前為止，基于mapreduce框架的設(shè)計模式散見于各種研究論文、博客和書籍中。這本書將各種有價值的MapReduce設(shè)計模式匯集在一起，形成一本獨特的合集，可以幫讀者節(jié)省大量的時間和精力，無論讀者身處哪個領(lǐng)域，使用哪種編程語言，使用什么開發(fā)框架。

書中對每一種模式都會詳細(xì)解釋其使用的上下文、可能存在的陷阱及使用的注意事項，以幫助讀者在對大數(shù)據(jù)問題架構(gòu)建模時避免常見的設(shè)計錯誤。本書還提供了mapreduce的一個完整綜述，解釋其起源和實現(xiàn)，并說明設(shè)計模式如此重要的原因。書中的所有示例代碼都是基于hadoop平臺編寫的。

MapReduce設(shè)計模式 本書目錄

目　錄

第1章　設(shè)計模式與mapreduce　1

1.1　設(shè)計模式　2

1.2　mapreduce簡史　3

1.3　mapreduce和hadoop簡介　4

1.4　hadoop示例：單詞計數(shù)　6

1.5　pig和hive　10

第2章　概要模式　12

2.1　數(shù)值概要　12

2.1.1　模式描述　12

2.1.2　數(shù)值概要示例　16

2.2　倒排索引概要　30

2.2.1　模式描述　30

2.2.2　倒排索引示例　32

2.3　計數(shù)器計數(shù)　34

2.3.1　模式描述　34

2.3.2　計數(shù)器計數(shù)示例　36

第3章　過濾模式　39

3.1　過濾　40

3.1.1　模式描述　40

3.1.2　過濾示例　43

3.2　布隆過濾　45

3.2.1　模式描述　45

3.2.2　布隆過濾器示例　48

3.3　top 10　53

3.3.1　模式描述　53

3.3.2　top 10示例　58

3.4　去重　60

3.4.1　模式描述　60

3.4.2　去重示例　63

第4章　數(shù)據(jù)組織模式　65

4.1　分層結(jié)構(gòu)　65

4.1.1　模式描述　65

4.1.2　分層結(jié)構(gòu)示例　69

4.2　分區(qū)　76

4.2.1　模式描述　76

4.2.2　分區(qū)示例　79

4.3　分箱　81

4.3.1　模式描述　81

4.3.2　分箱示例　83

4.4　全排序　85

4.4.1　模式描述　85

4.4.2　全排序示例　88

4.5　混排　92

4.5.1　模式描述　92

4.5.2　混排示例　93

第5章　連接模式　96

5.1　連接簡介　97

5.2　reduce端連接　102

5.2.1　模式描述　102

5.2.2　reduce端連接示例　104

5.2.3　使用布隆過濾器的reduce端連接　110

5.3　復(fù)制連接　112

5.3.1　模式描述　112

5.3.2　復(fù)制連接示例　114

5.4　組合連接　116

5.4.1　模式描述　116

5.4.2　組合連接示例　119

5.5　笛卡兒積　121

5.5.1　模式描述　121

5.5.2　笛卡兒積示例　124

第6章　元模式　131

6.1　作業(yè)鏈　131

6.1.1　關(guān)于驅(qū)動程序　132

6.1.2　作業(yè)鏈?zhǔn)纠?33

6.1.3　關(guān)于shell腳本　142

6.1.4　關(guān)于jobcontrol　145

6.2　鏈折疊　149

6.2.1　chainmapper方法和chainreducer方法　153

6.2.2　鏈折疊示例　153

6.3　作業(yè)歸并　158

作業(yè)歸并示例　160

第7章　輸入和輸出模式　166

7.1　在hadoop中自定義輸入和輸出　166

7.1.1　inputformat　167

7.1.2　recordreader　168

7.1.3　outputformat　169

7.1.4　recordwriter　170

7.2　生成數(shù)據(jù)　170

7.2.1　模式描述　170

7.2.2　生成數(shù)據(jù)示例　172

7.3　外部源輸出　177

7.3.1　模式描述　177

7.3.2　外部源輸出示例　179

7.4　外部源輸入　183

7.4.1　模型描述　183

7.4.2　外部源輸入示例　185

7.5　分區(qū)裁剪　190

7.5.1　模式描述　190

7.5.2　分區(qū)裁剪示例　192

第8章　*后的思考與設(shè)計模式的未來　203

8.1　數(shù)據(jù)的本質(zhì)趨勢　203

8.1.1　圖像、音頻和視頻　203

8.1.2　流式數(shù)據(jù)　204

8.2　yarn的影響　204

8.3　作為庫或者組件的模式　205

8.4　讀者可以幫到什么　205

附錄　布隆過濾器　207

MapReduce設(shè)計模式 相關(guān)資料

“雖然mapreduce編程模型看似簡單，但用來高效地解決實際問題還需要不同的思維方式。本書清晰地傳達(dá)了只有經(jīng)過多年實踐積累才能獲得的相關(guān)經(jīng)驗。”
——tom white，cloudera公司技術(shù)布道師，《hadoop權(quán)威指南》作者

“真希望在我的職業(yè)生涯中早一些擁有這本書。解決我在mapreduce開發(fā)中遇到的幾乎所有問題，都要用到這本書中的設(shè)計模式�！�
——lance byrd，hadoop mapreduce及分布式計算技術(shù)顧問及導(dǎo)師

MapReduce設(shè)計模式 作者介紹

Donald Miner目前是EMC Greenplum的解決方案架構(gòu)師，為實現(xiàn)與使用基于Greenplum的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的用戶提供咨詢和幫助。在加入Greenplum之前，Miner博士作為承包商為美國政府部署和構(gòu)建了多個規(guī)模巨大且涉及關(guān)鍵任務(wù)的Hadoop集群。他還參與了教學(xué)，在馬里蘭大學(xué)巴爾的摩分校（UMBC）講授Hadoop方面的業(yè)界前沿相關(guān)的課程以及各種人工智能課程。Miner博士在UMBC獲得了計算機科學(xué)的博士學(xué)位，讀博士期間他的研究主題為機器學(xué)習(xí)，博士論文的主題是多智能體系統(tǒng)。 Adam Shook是ClearEdge IT Solutions公司的軟件工程師，，從事一些大數(shù)據(jù)技術(shù)工作，如Hadoop、Accumulo、Pig以及ZooKeeper。Shook在馬里蘭大學(xué)巴爾的摩分校（UMBC）獲得了計算機科學(xué)的學(xué)士學(xué)位，并得到了一份為游戲工作室構(gòu)建一個全新的高性能圖像引擎的工作。為了尋求新的挑戰(zhàn)，他在UMBC就讀研究生，主要專注的研究方向是分布式計算的相關(guān)技術(shù)。他很快找到了一份開發(fā)工作，作為美國政府承包商，從事大規(guī)模的Hadoop部署。Shook參與了Hadoop和Pig的開發(fā)及培訓(xùn)課程的指導(dǎo)。在繁忙工作的間隙他喜歡參與相關(guān)項目，玩視頻游戲。

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