1つは、Hadoopの実際の戦闘です
Hadoopは、Apache SoftwareFoundationの下にあるオープンソースの分散コンピューティングプラットフォームです。Hadoop分散ファイルシステム（HDFS、Hadoop分散ファイルシステム）とMapReduce（Google MapReduceのオープンソース実装）をコアとするHadoopは、システムの透過的な基盤となる詳細を備えた分散インフラストラクチャをユーザーに提供します。HDFSの高いフォールトトレランスと高いスケーラビリティにより、ユーザーはHadoopを低コストのハードウェアにデプロイして分散システムを形成できます。
MapReduce分散プログラミングモデルを使用すると、ユーザーは分散システムの基本的な詳細を理解していなくても、並列アプリケーションを開発できます。したがって、ユーザーはHadoopを使用してコンピューターリソースを簡単に整理し、独自の分散コンピューティングプラットフォームを構築できます。また、クラスターのコンピューティング機能とストレージ機能を最大限に活用して、大量のデータの処理を完了することができます。
そして、この本は体系的で実用的なHadoopリファレンスブックおよびリファレンスブックです。包括的なコンテンツ、HDFSとMapReduceの2つのコアコンテンツだけでなく、Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、AvroなどのHadoop関連のサブプロジェクトのコンテンツを含むHadoopテクノロジーシステム全体の包括的な説明Chukwaなど。強力な実用性、多くの古典的な小さなケースは、知識ポイントごとに慎重に設計されており、理解しやすく、強力な操作性を備えています。
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目次
- Haoopの紹介
- Hadoopのインストールと構成
- Haoopアプリケーションのケース分析
- MapReduce計算モデル
- MapReduceアプリケーションを開発する
- MapReduceアプリケーションケース
- MapReduce。動作メカニズム
- Hadoop I / 0操作
- 詳細なHDFS
- Hadoop管理
- 詳細にハイブ
- HBaseの詳細
- マハウトは説明した
- 豚の詳細
- Zooeeperの詳細
- アブロ詳細
- Chulkvの詳細な説明
- 一般的なプラグインとHadoopの開発
第二に、Sparkビッグデータ分析の実際の戦闘
Sparkビッグデータ技術はまだ本格的に発展しており、Spark China Summitが開催され、さまざまな場所でミートアップが開催されています。オープンソースソフトウェアSparkも台頭しており、多くの企業がすでにSparkを大規模に実装および適用しています。Sparkユーザーのニーズは、サンプルの初期展開、インストール、実行から、Sparkを介して豊富なデータ分析アプリケーションを構築する必要性の高まりにまで及びました。Sparkの実用的な事例に関する技術書を書くことは、長い間続いてきたアイデアです。大変な作業のため、最初は参加または学習したSpark関連のケースのみを要約しましたが、時間が経つにつれて、最終的に一般的なアルゴリズム、システムアーキテクチャ、およびアプリケーションシナリオを抽象化し、適切に簡略化する予定です。要約と共有。
目次
- Sparkの紹介
- Spark開発および環境構成プログラム
- BDASの紹介
- Lamdaアーキテクチャログ分析パイプライン
- クラウドプラットフォームとユーザーログに基づくレコメンデーションシステム
- Twitterの感情分析
- ホットニュース分析システム
- 分散型協調フィルタリング推奨システムを構築する
- Sparlに基づくソーシャルネットワーク分析
- Sparkに基づく大規模なニューストピック分析
- 分散型検索エンジンを構築する
3、Hbase
HBaseは、大規模なデータをすばやくランダムに読み書きするように設計されたNoSQLストレージシステムです。HBaseは通常の商用サーバー上で実行され、中規模から数十億行および数百万列のデータセットをサポートするためにスムーズに拡張できます。。
この本は経験に基づいたガイドであり、HBaseを使用してビッグデータアプリケーションシステムを設計、構築、実行する方法を読者に教えています。この本は4部に分かれています。最初の2つのパートでは、分散システムと大規模データ処理の開発履歴をそれぞれ紹介し、HBaseの基本原理モデル設計と、HBaseの高度な機能の使用方法を説明します。3番目のパートでは、実際のアプリケーションとコード例を使用し、これらの実用的なサポートを行います。スキル理論的知識、HBaseのいくつかの実用的なテクノロジーをさらに探求する;第4部では、プロトタイプ開発システムを本格的な本番システムにアップグレードする方法について説明します。
目次
HBaseの基本の最初の部分
- HBaseの概要
- 入門
- 分散ベース、HDFS、MapReduce
高度な概念の第2部
- HBaseテーブルの設計
- コプロセッサーを使用してiBaseを拡張する
- その他のHBaseクライアントオプション
アプリケーションシステムの例の第3部
- 例を通してHBaseを学ぶ：OpenTSDB
- HBaseで地理情報システムを照会する
4番目の部分はHBaseを機能させます
- IBaseをデプロイする
- 運用・保守
第4に、分散サービスアーキテクチャの原理、設計、および実際の戦闘
この本は、現在人気のある分散サービスアーキテクチャをメインラインとし、分散サービスアーキテクチャの原理、設計、および実践について説明しています。
この本では、最初に分散サービスアーキテクチャの背景と進化を紹介し、次に分散サービスの一貫性、高性能、高可用性を確保するための設計アイデアと実装可能なスキームについて詳しく説明します。次に、大規模で高レベルの同時オンラインサービスの緊急プロセスと技術的取り組みプロセス、および問題を発見して特定するための効果的で一般的に使用されるツールセット。最後に、分散サービスアーキテクチャのコンテナ化されたプロセス分析、アジャイル開発、およびオンラインツールを詳細に紹介します。高同時性サービスアーキテクチャの開発者
目次
- 分散型マイクロサービスアーキテクチャ設計の原則
- 分散システムの一貫性の問題を徹底的に解決する
- サービスシステムの容量評価とパフォーマンス保証
- ビッグデータロギングシステムの構築
- コールチェーンに基づくサービス管理システムの設計と実装
- Javaサービスのオンライン緊急および技術調査
- サービスのコンテナ化プロセス
- アジャイル開発のための自動化ツール2。
5、Nettyの実際の戦闘原理
Nettyは、高性能ネットワークアプリケーションを迅速に開発するためのJavaフレームワークです。ネットワークプログラミングの複雑さをカプセル化しているため、ネットワークプログラミングとWebテクノロジの最新の開発に、これまで以上に幅広い開発者がアクセスできます。Nettyは、インターフェイスとクラスのコレクションであるだけでなく、アーキテクチャモデルと豊富なデザインパターンのセットも定義します。しかし、これまでのところ、包括的で体系的なユーザーガイドが不足しており、Nettyを使い始める上での障害となっています。この状況は、この本が変えることを目的としているものでもあります。この本では、フレームワークのコンポーネントとAPIに関する詳細情報を説明するだけでなく、Nettyが開発者がより効率的で再利用可能で保守可能なコードを作成するのにどのように役立つかについても説明します。
目次
Nettyのコンセプトとアーキテクチャの最初の部分
- Netty--非同期でイベント駆動型
- あなたの最初のHettyアプリ
- Nettyコンポーネントとデザイン
- トランスミッション
- ByteBuf
- ChannelHandler和ChannelPipeline
- EventLoopとスレッドモデル
- ガイド
- 単体テスト
コーデックの2番目の部分
- コーデックフレームワーク
- 構築済みのChannelHandlerとコーデック
ネットワークプロトコルの3番目の部分
- WebSocket
- VDPを使用してイベントをブロードキャストする
パート4ケーススタディ
- ケーススタディ、パート1
- ケーススタディ、パート2
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