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第1章 初识Hadoop 数据！数据！ 数据存储与分析 与其他系统相比 关系型数据库管理系统 网格计算 志愿计算 1.3.4 Hadoop 发展简史 Apache Hadoop和Hadoop生态圈 第2章 关于MapReduce 一个气象数据集 数据的格式 使用Unix工具进行数据分析 使用Hadoop分析数据 map阶段和reduce阶段 横向扩展 合并函数 运行一个分布式的MapReduce作业 Hadoop的Streaming Ruby版本 Python版本 Hadoop Pipes 编译运行 第3章 Hadoop分布式文件系统 HDFS的设计 HDFS的概念 数据块 namenode和datanode 命令行接口 基本文件系统操作 Hadoop文件系统 接口 Java接口 从Hadoop URL中读取数据 通过FileSystem API读取数据 写入数据 目录 查询文件系统 删除数据 数据流 文件读取剖析 文件写入剖析 一致模型 通过 distcp并行拷贝 保持 HDFS 集群的均衡 Hadoop的归档文件 使用Hadoop归档文件 不足 第4章 Hadoop I/O 数据完整性 HDFS的数据完整性 LocalFileSystem ChecksumFileSystem 压缩 codec 压缩和输入切分 在MapReduce中使用压缩 序列化 Writable接口 Writable类 实现定制的Writable类型 序列化框架 Avro 依据文件的数据结构 写入SequenceFile MapFile 第5章 MapReduce应用开发 配置API 合并多个源文件 可变的扩展 配置开发环境 配置管理 辅助类GenericOptionsParser，Tool和ToolRunner 编写单元测试 mapper reducer 本地运行测试数据 在本地作业运行器上运行作业 测试驱动程序 在集群上运行 打包 启动作业 MapReduce的Web界面 获取结果 作业调试 使用远程调试器 作业调优 分析任务 MapReduce的工作流 将问题分解成MapReduce作业 运行独立的作业 第6章 MapReduce的工作机制 剖析MapReduce作业运行机制 作业的提交 作业的初始化 任务的分配 任务的执行 进度和状态的更新 作业的完成 失败 任务失败 tasktracker失败 jobtracker失败 作业的调度 Fair Scheduler Capacity Scheduler shuffle和排序 map端 reduce端 配置的调优 任务的执行 推测式执行 重用JVM 跳过坏记录 任务执行环境 第7章 MapReduce的类型与格式 MapReduce的类型 默认的MapReduce作业 输入格式 输入分片与记录 文本输入 二进制输入 多种输入 数据库输入（和输出） 输出格式 文本输出 二进制输出 多个输出 延迟输出 数据库输出 第8章 MapReduce的特性 计数器 内置计数器 用户定义的Java计数器 用户定义的Streaming计数器 排序 准备 部分排序 总排序 二次排序 联接 map端联接 reduce端联接 边数据分布 利用JobConf来配置作业 分布式缓存 MapReduce库类 第9章 构建Hadoop集群 集群规范 网络拓扑 集群的构建和安装 安装Java 创建Hadoop用户 安装Hadoop 测试安装 SSH配置 Hadoop配置 配置管理 环境设置 Hadoop守护进程的关键属性 Hadoop守护进程的地址和端口 Hadoop的其他属性 创建用户帐号 安全性 Kerberos和Hadoop 委托令牌 其他安全性改进 利用基准测试程序测试Hadoop集群 Hadoop基准测试程序 用户的作业 云上的Hadoop Amazon EC2上的Hadoop 第10章 管理Hadoop HDFS 永久性数据结构 安全模式 日志审计 工具 监控 日志 度量 Java管理扩展（JMX） 维护 日常管理过程 委任节点和解除节点 升级 第11章 Pig简介 安装与运行Pig 执行类型 运行Pig程序 Grunt Pig Latin编辑器 示例 生成示例 与数据库比较 PigLatin 结构 语句 表达式 1.4.4 类型 模式 函数 用户自定义函数 过滤UDF 计算UDF 加载UDF 数据处理操作 加载和存储数据 过滤数据 分组与连接数据 对数据进行排序 组合和分割数据 Pig实战 并行处理 参数代换 第12章 Hive 1.1 安装Hive 1.1.1 Hive外壳环境 1.2 示例 1.3 运行Hive 1.3.1 配置Hive 1.3.2 Hive服务 1.3.3 Metastore 1.4 和传统数据库进行比较 1.4.1 读时模式（Schema on Read）vs.写时模式（Schema on Write） 1.4.2 更新、事务和索引 1.5 HiveQL 1.5.1 数据类型 1.5.2 操作和函数 1.6 表 1.6.1 托管表（Managed Tables）和外部表（External Tables） 1.6.2 分区（Partitions）和桶（Buckets） 1.6.3 存储格式 1.6.4 导入数据 1.6.5 表的修改 1.6.6 表的丢弃 1.7 查询数据 1.7.1 排序（Sorting）和聚集（Aggregating） 1.7.2 MapReduce脚本 1.7.3 连接 1.7.4 子查询 1.7.5 视图（view） 1.8 用户定义函数（User-Defined Functions） 1.8.1 编写UDF 1.8.2 编写UDAF 第13章 HBase 2.1 HBasics 2.1.1 背景 2.2 概念 2.2.1 数据模型的“旋风之旅” 2.2.2 实现 2.3 安装 2.3.1 测试驱动 2.4 客户机 2.4.1 Java 2.4.2 Avro，REST，以及Thrift 2.5 示例 2.5.1 模式 2.5.2 加载数据 2.5.3 Web查询 2.6 HBase和RDBMS的比较 2.6.1 成功的服务 2.6.2 HBase 2.6.3 实例：HBase在Streamy.com的使用 2.7 Praxis 2.7.1 版本 2.7.2 HDFS 2.7.3 用户接口（UI） 2.7.4 度量（metrics） 2.7.5 模式设计 2.7.6 计数器 2.7.7 批量加载（bulkloading） 第14章 ZooKeeper 安装和运行ZooKeeper 示例 ZooKeeper中的组成员关系 创建组 加入组 列出组成员 ZooKeeper服务 数据模型 操作 实现 一致性 会话 状态 使用ZooKeeper来构建应用 配置服务 具有可恢复性的ZooKeeper应用 锁服务 生产环境中的ZooKeeper 可恢复性和性能 配置 第15章 开源工具Sqoop 获取Sqoop 一个导入的例子 生成代码 其他序列化系统 深入了解数据库导入 导入控制 导入和一致性 直接模式导入 使用导入的数据 导入的数据与Hive 导入大对象 执行导出 深入了解导出 导出与事务 导出和SequenceFile 第16章 实例分析 Hadoop 在Last.fm的应用 Last.fm：社会音乐史上的革命 Hadoop a Last.fm 用Hadoop产生图表 Track Statistics程序 总结 Hadoop和Hive在Facebook的应用 概要介绍 Hadoop a Facebook 假想的使用情况案例 Hive 问题与未来工作计划 Nutch 搜索引擎 背景介绍 数据结构 Nutch系统利用Hadoop进行数据处理的精选实例 总结 Rackspace的日志处理 简史 选择Hadoop 收集和存储 日志的MapReduce模型 关于Cascading 字段、元组和管道 操作 Tap类，Scheme对象和Flow对象 Cascading实战 灵活性 Hadoop和Cascading在ShareThis的应用 总结 在Apache Hadoop上的TB字节数量级排序 使用Pig和Wukong来探索10亿数量级边的 网络图 测量社区 每个人都在和我说话：Twitter回复关系图 （度）degree 对称链接 社区提取 附录A 安装Apache Hadoop 附录B Cloudera’s Distribution for Hadoop 附录C 准备NCDC天气数据 索引

第一部分　入门 第1章　初识Redis　2 1．1　Redis简介　3 1．1．1　Redis与其他数据库和软件的对比　3 1．1．2　附加特性　4 1．1．3　使用Redis的理由　5 1．2　Redis数据结构简介　6 1．2．1　Redis中的字符串　7 1．2．2　Redis中的列表　9 1．2．3　Redis的集合　10 1．2．4　Redis的散列　11 1．2．5　Redis的有序集合　12 1．3　你好Redis　13 1．3．1　对文章进行投票　15 1．3．2　发布并获取文章　17 1．3．3　对文章进行分组　19 1．4　寻求帮助　21 1．5　小结　21 第2章　使用Redis构建Web应用　23 2．1　登录和cookie缓存　24 2．2　使用Redis实现购物车　28 2．3　网页缓存　29 2．4　数据行缓存　30 2．5　网页分析　33 2．6　小结　34 第二部分　核心概念 第3章　Redis命令　38 3．1　字符串　39 3．2　列表　42 3．3　集合　44 3．4　散列　46 3．5　有序集合　48 3．6　发布与订阅　52 3．7　其他命令　54 3．7．1　排序　54 3．7．2　基本的Redis事务　56 3．7．3　键的过期时间　58 3．8　小结　60 第4章　数据安全与性能保障　61 4．1　持久化选项　61 4．1．1　快照持久化　62 4．1．2　AOF持久化　66 4．1．3　重写/压缩AOF文件　67 4．2　复制　68 4．2．1　配置Redis的配置选项　69 4．2．2　Redis复制的启动过程　70 4．2．3　主从链　71 4．2．4　检验磁盘写入　72 4．3　处理系统故障　73 4．3．1　验证快照文件和AOF文件　74 4．3．2　更换故障主服务器　75 4．4　Redis事务　76 4．4．1　定义用户信息和用户包裹　77 4．4．2　将物品放到市场上销售　78 4．4．3　购买物品　80 4．5　非事务型流水线　82 4．6　关于性能方面的注意事项　85 4．7　小结　87 第5章　使用Redis构建支持程序　88 5．1　使用Redis来记录日志　88 5．1．1　最新日志　89 5．1．2　常见日志　90 5．2　计数器和统计数据　91 5．2．1　将计数器存储到Redis里面　91 5．2．2　使用Redis存储统计数据　96 5．2．3　简化统计数据的记录与发现　98 5．3　查找IP所属城市以及国家　100 5．3．1　载入位置表格　100 5．3．2　查找IP所属城市　102 5．4　服务的发现与配置　103 5．4．1　使用Redis存储配置信息　103 5．4．2　为每个应用程序组件分别配置一个Redis服务器　104 5．4．3　自动Redis连接管理　106 5．5　小结　107 第6章　使用Redis构建应用程序组件　109 6．1　自动补全　109 6．1．1　自动补全最近联系人　110 6．1．2　通讯录自动补全　112 6．2　分布式锁　115 6．2．1　锁的重要性　116 6．2．2　简易锁　118 6．2．3　使用Redis构建锁　119 6．2．4　细粒度锁　122 6．2．5　带有超时限制特性的锁　124 6．3　计数信号量　126 6．3．1　构建基本的计数信号量　126 6．3．2　公平信号量　128 6．3．3　刷新信号量　131 6．3．4　消除竞争条件　132 6．4　任务队列　133 6．4．1　先进先出队列　133 6．4．2　延迟任务　136 6．5　消息拉取　139 6．5．1　单接收者消息的发送与订阅替代品　140 6．5．2　多接收者消息的发送与订阅替代品　141 6．6　使用Redis进行文件分发　145 6．6．1　根据地理位置聚合用户数据　146 6．6．2　发送日志文件　148 6．6．3　接收日志文件　149 6．6．4　处理日志文件　150 6．7　小结　152 第7章　基于搜索的应用程序　153 7．1　使用Redis进行搜索　153 7．1．1　基本搜索原理　154 7．1．2　对搜索结果进行排序　160 7．2　有序索引　162 7．2．1　使用有序集合对搜索结果进行排序　162 7．2．2　使用有序集合实现非数值排序　164 7．3　广告定向　166 7．3．1　什么是广告服务器？　167 7．3．2　对广告进行索引　167 7．3．3　执行广告定向操作　170 7．3．4　从用户行为中学习　174 7．4　职位搜索　180 7．4．1　逐个查找合适的职位　180 7．4．2　以搜索方式查找合适的职位　181 7．5　小结　182 第8章　构建简单的社交网站　184 8．1　用户和状态　185 8．1．1　用户信息　185 8．1．2　状态消息　186 8．2　主页时间线　187 8．3　关注者列表和正在关注列表　188 8．4　状态消息的发布与删除　191 8．5　流API　194 8．5．1　流API提供的数据　195 8．5．2　提供数据　196 8．5．3　对流消息进行过滤　199 8．6　小结　205 第三部分　进阶内容 第9章　降低内存占用　208 9．1　短结构　208 9．1．1　压缩列表表示　209 9．1．2　集合的整数集合编码　211 9．1．3　长压缩列表和大整数集合带来的性能问题　212 9．2　分片结构　214 9．2．1　分片式散列　215 9．2．2　分片集合　218 9．3　打包存储二进制位和字节　221 9．3．1　决定被存储位置信息的格式　221 9．3．2　存储打包后的数据　223 9．3．3　对分片字符串进行聚合计算　224 9．4　小结　226 第10章　扩展Redis　227 10．1　扩展读性能　227 10．2　扩展写性能和内存容量　230 10．2．1　处理分片配置信息　232 10．2．2　创建分片服务器连接装饰器　233 10．3　扩展复杂的查询　234 10．3．1　扩展搜索查询量　235 10．3．2　扩展搜索索引大小　235 10．3．3　对社交网站进行扩展　240 10．4　小结　247 第11章　Redis的Lua脚本编程　248 11．1　在不编写C代码的情况下添加新功能　248 11．1．1　将Lua脚本载入Redis　249 11．1．2　创建新的状态消息　251 11．2　使用Lua重写锁和信号量　254 11．2．1　使用Lua实现锁的原因　254 11．2．2　重写锁实现　255 11．2．3　使用Lua实现计数信号量　257 11．3　移除WATCH/MULTI/EXEC事务　258 11．3．1　回顾群组自动补全程序　259 11．3．2　再次对物品买卖市场进行改进　261 11．4　使用Lua对列表进行分片　263 11．4．1　分片列表的构成　263 11．4．2　将元素推入分片列表　265 11．4．3　从分片里面里面弹出元素　266 11．4．4　对分片列表执行阻塞弹出操作　267 11．5　小结　270 附录A　快速安装指南　271 附录B　其他资源和参考资料　279

linux 的tomcat7.0.85 和windows的tomcat7.0.85两个包

jdk-6u45-linux-i586.bin jdk-6u45-linux-x64 .bin jdk-6u45-windows-x64.exe Java SE Development Kit 6

推荐序 前言 第1章MySQL架构与历史1 1.1MySQL逻辑架构1 1.1.1连接管理与安全性2 1.1.2优化与执行3 1.2并发控制3 1.2.1读写锁4 1.2.2锁粒度4 1.3事务6 1.3.1隔离级别8 1.3.2死锁9 1.3.3事务日志10 1.3.4MySQL中的事务10 1.4多版本并发控制12 1.5MySQL的存储引擎13 1.5.1InnoDB存储引擎16 1.5.2MyISAM存储引擎17 1.5.3MySQL内建的其他存储引擎19 1.5.4第三方存储引擎22 1.5.5选择合适的引擎24 1.5.6转换表的引擎27 1.6MySQL时间线（Timeline）29 1.7MySQL的开发模式32 1.8总结33 第2章MySQL基准测试35 2.1为什么需要基准测试35 2.2基准测试的策略37 2.2.1测试何种指标38 2.3基准测试方法40 2.3.1设计和规划基准测试41 2.3.2基准测试应该运行多长时间42 2.3.3获取系统性能和状态43 2.3.4获得准确的测试结果44 2.3.5运行基准测试并分析结果46 2.3.6绘图的重要性47 2.4基准测试工具49 2.4.1集成式测试工具49 2.4.2单组件式测试工具50 2.5基准测试案例52 2.5.1_load53 2.5.2MySQL基准测试套件54 2.5.3sysbench55 2.5.4数据库测试套件中的dbt2TPC—C测试60 2.5.5Percona的TPCC—MySQL测试工具63 2.6总结65 第3章服务器性能剖析67 3.1性能优化简介67 3.1.1通过性能剖析进行优化69 3.1.2理解性能剖析71 3.2对应用程序进行性能剖析72 3.2.1测量PHP应用程序74 3.3剖析MySQL查询77 3.3.1剖析服务器负载77 3.3.2剖析单条查询81 3.3.3使用性能剖析87 3.4诊断间歇性问题88 3.4.1单条查询问题还是服务器问题89 3.4.2捕获诊断数据93 3.4.3一个诊断案例98 3.5其他剖析工具106 3.5.1使用USER_STATISTICS表106 3.5.2使用strace107 3.6总结108 第4章Schema与数据类型优化111 4.1选择优化的数据类型111 4.1.1整数类型113 4.1.2实数类型113 4.1.3字符串类型114 4.1.4日期和时间类型121 4.1.5位数据类型123 4.1.6选择标识符（identifier）125 4.1.7特殊类型数据127 4.2MySQLschema设计中的陷阱127 4.3范式和反范式129 4.3.1范式的优点和缺点130 4.3.2反范式的优点和缺点130 4.3.3混用范式化和反范式化131 4.4缓存表和汇总表132 4.4.1物化视图134 4.4.2计数器表135 4.5加快ALTERTABLE操作的速度136 4.5.1只修改.frm文件137 4.5.2快速创建MyISAM索引139 4.6总结140 第5章创建高性能的索引141 5.1索引基础141 5.1.1索引的类型142 5.2索引的优点152 5.3高性能的索引策略153 5.3.1独立的列153 5.3.2前缀索引和索引选择性153 5.3.3多列索引157 5.3.4选择合适的索引列顺序159 5.3.5聚簇索引162 5.3.6覆盖索引171 5.3.7使用索引扫描来做排序175 5.3.8压缩（前缀压缩）索引177 5.3.9冗余和重复索引178 5.3.10未使用的索引181 5.3.11索引和锁181 5.4索引案例学习183 5.4.1支持多种过滤条件183 5.4.2避免多个范围条件185 5.4.3优化排序186 5.5维护索引和表187 5.5.1找到并修复损坏的表187 5.5.2更新索引统计信息188 5.5.3减少索引和数据的碎片190 5.6总结192 第6章查询性能优化195 6.1为什么查询速度会慢195 6.2慢查询基础：优化数据访问196 6.2.1是否向服务器请求了不需要的数据196 6.2.2MySQL是否在扫描额外的记录198 6.3重构查询的方式201 6.3.1一个复杂查询还是多个简单查询201 6.3.2切分查询202 6.3.3分解关联查询203 6.4查询执行的基础204 6.4.1MySQL客户端／服务器通信协议205 6.4.2查询缓存208 6.4.3查询优化处理208 6.4.4查询执行引擎222 6.4.5返回结果给客户端223 6.5MySQL查询优化器的局限性223 6.5.1关联子查询223 6.5.2UNION的限制228 6.5.3索引合并优化228 6.5.4等值传递229 6.5.5并行执行229 6.5.6哈希关联229 6.5.7松散索引扫描229 6.5.8最大值和最小值优化231 6.5.9在同一个表上查询和更新232 6.6查询优化器的提示（hint）232 6.7优化特定类型的查询236 6.7.1优化COUNT（）查询236 6.7.2优化关联查询239 6.7.3优化子查询239 6.7.4优化GROUPBY和DISTINCT239 6.7.5优化LIMIT分页241 6.7.6优化SQL_CALC_FOUND_ROWS243 6.7.7优化UNION查询243 6.7.8静态查询分析244 6.7.9使用用户自定义变量244 6.8案例学习251 6.8.1使用MySQL构建一个队列表251 6.8.2计算两点之间的距离254 6.8.3使用用户自定义函数257 6.9总结258 第7章MySQL高级特性259 7.1分区表259 7.1.1分区表的原理260 7.1.2分区表的类型261 7.1.3如何使用分区表262 7.1.4什么情况下会出问题263 7.1.5查询优化266 7.1.6合并表267 7.2视图270 7.2.1可更新视图272 7.2.2视图对性能的影响273 7.2.3视图的限制274 7.3外键约束275 7.4在MySQL内部存储代码276 7.4.1存储过程和函数278 7.4.2触发器279 7.4.3事件281 7.4.4在存储程序中保留注释283 7.5游标283 7.6绑定变量284 7.6.1绑定变量的优化286 7.6.2SQL接口的绑定变量286 7.6.3绑定变量的限制288 7.7用户自定义函数289 7.8插件290 7.9字符集和校对291 7.9.1MySQL如何使用字符集292 7.9.2选择字符集和校对规则295 7.9.3字符集和校对规则如何影响查询296 7.10全文索引299 7.10.1自然语言的全文索引300 7.10.2布尔全文索引302 7.10.3MySQL5.1中全文索引的变化303 7.10.4全文索引的限制和替代方案304 7.10.5全文索引的配置和优化306 7.11分布式（XA）事务307 7.11.1内部XA事务307 7.11.2外部XA事务308 7.12查询缓存309 7.12.1MySQL如何判断缓存命中309 7.12.2查询缓存如何使用内存311 7.12.3什么情况下查询缓存能发挥作用313 7.12.4如何配置和维护查询缓存316 7.12.5InnoDB和查询缓存319 7.12.6通用查询缓存优化320 7.12.7查询缓存的替代方案321 7.13总结321 …… 第8章优化服务器设置325 第9章操作系统和硬件优化377 第10章复制433 第11章可扩展的MySQL501 第12章高可用性543 第13章云端的MySQL563 第14章应用层优化577 第15章备份与恢复593 第16章MySQL用户工具635 附录AMySQL分支与变种649 附录BMySQL服务器状态655 附录C大文件传输683 附录DEXPLAIN687 附录E锁的调试703 附录F在MySQL上使用Sphinx713 索引739