《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》内容简介

Hadoop是一种分布式数据和计算的框架，在大数据处理中应用非常广泛。MapReduce是一种编程模型。Hadoop正是以MapReduce作为核心编程模型的。
本书比较系统地介绍了新一代MapReduce 2.0的理论体系、架构和程序设计方法。全书分为10章，系统地介绍了HDFS存储系统，Hadoop的文件I/O系统，MapReduce 2.0的框架结构和源码分析，MapReduce 2.0的配置与测试，MapReduce 2.0运行流程，MapReduce 2.0高级程序设计以及相关特性等内容。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》最后部分介绍了数据挖掘的初步知识，以及不同应用类型的MapReduce 2.0编程实战。
本书强调理论联系实际，帮助读者在掌握MapReduce 2.0基本知识和特性的基础上，培养实际编程和解决大数据处理相关问题的能力。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》可作为学习MapReduce 2.0的源码、MapReduce 2.0程序设计、数据挖掘、机器学习等相关内容的程序设计人员的培训和自学读物，也可以作为高等院校相关专业的教学辅导书。
王晓华：高校资深计算机专业讲师，给研究生和本科生讲授面向对象程序设计、数据结构、 Hadoop程序设计等相关课程。主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立完成一项科研成果获省级成果认定，发表过多篇论文，申请一项专利。

作品目录

MapReduce
2.0源码分析与编程实战
序
前言
第1章：大象也会跳舞
1.1、大数据时代
1.2、大数据分析时代
1.3、简单、粗暴、有效——这就是Hadoop
1.4、MapReduce与Hadoop
1.5、看，大象也会跳舞
本章小结
第2章：大象的肚子——HDFS文件系统详解
2.1、HDFS基础详解
2.2、HDFS数据存取流程分析
2.3、HDFS命令行操作详解
2.4、通过Web浏览HDFS文件
2.5、HDFS接口使用详解
2.6、HDFS文件同步与并发访问
本章小结
第3章：“吃下去吐出来”——Hadoop文件I/O系统详解
3.1、Hadoop的压缩类型介绍
3.2、Hadoop的压缩类库
3.3、I/O中序列化类型详解
3.4、实现自定义的Writable类型
3.5、Hadoop中小文件处理详解
本章小结
第4章：“大象的大脑”——MapReduce框架结构与源码分析
4.1、MapReduce框架结构与源码分析
4.2、编程实战：经典的MapReduce单词计数程序
4.2.4、计数程序的main方法
本章小结
第5章：深入！MapReduce配置与测试
5.1、MapReduce环境变量配置详解
5.2、使用MRUnit对MapReduce进行测试
5.3、在本地磁盘上进行MapReduce测试
5.4、MapReduce计数器
本章小结
第6章：大象的思考流程——MapReduce运行流程详解
6.1、经典MapReduce任务的工作流程
6.2、经典MapReduce任务异常处理详解
6.3、经典MapReduce任务的数据处理过程
6.4、MapReduce
2.0（YARN）工作流程详解
本章小结
第7章：更强的大象——MapReduce高级程序设计续
7.1、MapReduce程序设计默认格式类型详解
7.2、InputFormat输入格式详解
7.3、OutputFormat输出格式详解
7.4、多种输入与输出使用介绍
本章小结
第8章：MapReduce相关特性详解
8.1、MapReduce计数器
8.2、排序与查找
8.3、对输出结果的值分组排序
8.4、编程实战：使用二次排序自动查找最小值
本章小结
第9章：啤酒与尿布——MapReduce连接与数据挖掘初步
9.1、对于同样格式数据进行MapReduce连接
9.2、对于不同格式数据进行MapReduce连接
9.3、不能说的秘密—啤酒与尿布
9.4、数据挖掘初步
本章小结
第10章：MapReduce实战编程及深度分析
10.1、编程实战：自定义数据库中读取数据
10.2、编程实战：串联寻找共同转载微博
10.3、编程实战：云存储模型
10.4、编程实战：多文档相似关键字检索
10.5、编程实战：学生成绩整理与分组
本章小结