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Hadoop2.0-YARNKeyTechniquePractice

章 YARN的前世今生

1.1 Hadoop基本情况回顾

1.2 为什么我们需要YARN

1.3 YARN和 Hadoop 1.0对比分析

1.3.1 体系结构对比

1.3.2 运算框架对比

1.4 Hadoop 生态系统

1.5 小结

第2章 YARN基本框架

2.1 YARN基本框架

2.2 ResourceManager

2.3 NodeManager

2.4 ApplicationMaster

2.5 YARN中应用程序的运行过程

第3章 YARN编程初步

3.1 YARN 安装与配置

3.1.1 环境准备

3.1.2 伪分布式安装

3.1.3 完全分布式安装

3.2 源码阅读及编译

3.2.1 Maven的介绍及安装

3.2.2 编译前准备

3.2.3 YARN源码阅读环境配置

3.2.4 YARN源码编译

3.3 MapReduce实例

3.3.1 Word Count

3.3.2 Deduplication

3.3.3 Sort

3.4 HBase编程初步

3.4.1 HBase介绍

3.4.2 HBase安装与配置

3.4.3 HBase开发环境配置及实例

第4章 YARN核心组件分析

4.1 通信组件Protocol Buffer

4.1.1 什么是Protocol Buffer

4.1.2 YARN中的Protocol Buffer

4.1.3 如何编写Protocol Buffer

4.1.4 Protocol Buffer代码分析

4.2 Hadoop 1.0 RPC 和 YARN RPC

4.2.1 什么是RPC

4.2.2 RPC通信模型

4.2.3 Hadoop 1.0 RPC的实现过程

4.2.4 Hadoop 1.0 RPC的应用

4.2.5 YARN RPC

4.2.6 YARN RPC通信案例解析

4.2.7 YARN RPC源代码导读

4.3 YARN状态机分析

4.3.1 RMApp状态机

4.3.2 RMAppAttempt状态机

4.3.3 RMNode状态机

4.3.4 RMContainer状态机

4.3.5 应用程序在RM中的完整运行流程分析

4.3.6 状态机源代码导读

4.3.7 YARN状态机监控软件设计

4.4 HDFS Federation

4.4.1 HDFS的层次

4.4.2 当前的HDFS架构

4.4.3 HDFS Federation

4.4.4 FederatioHDFS与当前HDFS的比较

第5章 YARN中几种计算模型

5.1 基于YARN的MapReduce进阶

5.1.1 Reduce Side Join

5.1.2 Map Side Join

5.1.3 并行聚类Kmeans算法设计与实现

5.2 Storm oYARN

5.2.1 Storm基本原理

5.2.2 Storm oYARN

5.2.3 Storm单机模式安装

5.2.4 Storm oYARN安装

5.2.5 基于Storm oYARN的实时出租车管理系统

5.3 Spark oYARN

5.3.1 Spark简介

5.3.2 Spark基本原理

5.3.3 Spark的部署及开发环境搭建

5.3.4 Spark MLlib介绍

5.3.5 Spark的优化配置

5.3.6 Spark的编程案例

5.3.7 Spark的应用案例

第6章 YARN资源调度器

6.1 Hadoop资源调度器回顾

6.2 YARN资源调度器

6.2.1 Capacity Scheduler

6.2.2 Fair Scheduler

6.2.3 调度器比较

6.3 YARN调度负载模拟器-SLS

6.3.1 综述

6.3.2 参数和命令

6.3.3 实例一 快速开始

6.3.4 实例二 定制运行

6.4 Google第三代调度器分析

6.4.1 中央式调度器模式

6.4.2 双层调度器模式

6.4.3 共享状态调度器

6.4.4 Google第三代调度器Omega

6.4.5 Omega集群调度模拟器-CSS

第7章 YARN工作流分析

7.1 Tez oYARN

7.1.1 Tez基本原理

7.1.2 Tez环境安装

7.1.3 Tez在Hive引擎中的优化作用

7.1.4 小结

7.2 显式工作流引擎

7.2.1 Hadoop工作流引擎

7.2.2 某大型互联网公司部门使用的工作流引擎

7.2.3 应用举例

7.2.4 对比

7.2.5 小结

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