Hadoop 技术内幕：深入解析MapReduce 架构设计与实现原理

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目　　录
前　言
第一部分　基础篇
第1 章　阅读源代码前的准备/ 2
       1.1　准备源代码学习环境 2
                                                        /
              1.1.1　基础软件下载/ 2
              1.1.2　如何准备Windows 环境/ 3
              1.1.3　如何准备Linux 环境/ 6
       1.2　获取Hadoop 源代码 7
                                                       /
       1.3　搭建Hadoop 源代码阅读环境 8
                                                                        /
              1.3.1　创建Hadoop 工程/ 8
              1.3.2　Hadoop  源代码阅读技巧/ 9
       1.4　Hadoop 源代码组织结构 10
                                                              /
       1.5　Hadoop 初体验 13
                                             /
              1.5.1　启动Hadoop/  13
              1.5.2　Hadoop Shell 介绍/  15
                                                                                                     VII　
        1.5.3　Hadoop Eclipse 插件介绍/  15
    1.6　编译及调试Hadoop 源代码 19
                                         /
        1.6.1　编译Hadoop  源代码/  19
        1.6.2　调试Hadoop  源代码/ 20
    1.7　小结 23
               /
第2 章　MapReduce 设计理念与基本架构/ 24
    2.1　Hadoop 发展史 24
                           /
        2.1.1　Hadoop 产生背景/ 24
        2.1.2　Apache Hadoop 新版本的特性/ 25
        2.1.3　Hadoop 版本变迁/ 26
    2.2　Hadoop MapReduce 设计目标 28
                                           /
    2.3　MapReduce 编程模型概述 29
                                       /
        2.3.1　MapReduce 编程模型简介/ 29
        2.3.2　MapReduce 编程实例/ 31
    2.4　Hadoop 基本架构 32
                              /
        2.4.1　HDFS 架构/ 33
        2.4.2　Hadoop MapReduce 架构/ 34
    2.5　Hadoop MapReduce 作业的生命周期 36
                                                   /
    2.6　小结 38
               /
第二部分　MapReduce编程模型篇
第3 章　MapReduce 编程模型/ 40
    3.1　MapReduce 编程模型概述 40
                                       /
        3.1.1　MapReduce 编程接口体系结构/ 40
        3.1.2　新旧MapReduce API 比较/ 4 1
    3.2　MapReduce API 基本概念 42
                                       /
        3.2.1　序列化/ 42
        3.2.2　Reporter 参数/ 43
        3.2.3　回调机制/ 43
    3.3　Java API 解析 44
                          /
　VIII
          3.3.1　作业配置与提交/ 44
          3.3.2　InputFormat 接口的设计与实现/ 48
          3.3.3　OutputFormat 接口的设计与实现/ 53
          3.3.4　Mapper  与Reducer 解析/ 55
          3.3.5　Partitioner 接口的设计与实现/ 59
     3.4　非Java API 解析 61
                                   /
          3.4.1　Hadoop Streaming 的实现原理/ 61
          3.4.2　Hadoop Pipes 的实现原理/ 64
     3.5　Hadoop 工作流 67
                                /
          3.5.1　JobControl 的实现原理/ 67
          3.5.2　ChainMapper/ChainReducer  的实现原理/ 69
          3.5.3　Hadoop 工作流引擎/ 71
     3.6　小结 73
                   /
第三部分　MapReduce核心设计篇
第4 章　Hadoop RPC 框架解析/ 76
     4.1　Hadoop RPC 框架概述 76
                                          /
     4.2　Java 基础知识 77
                               /
          4.2.1　Java 反射机制与动态代理/ 78
          4.2.2　Java  网络编程/ 80
          4.2.3　Java NIO/ 82

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