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目录 第1章 初识Hadoop 1 数据！数据！ 1 数据存储与分析 3 与其他系统相比 4 关系型数据库管理系统 4 网格计算 6 志愿计算 8 Hadoop发展简史 9 Apache Hadoop和Hadoop生态圈 12 第2章 关于MapReduce 15 一个气象数据集 15 数据的格式 15 使用Unix工具进行数据分析 17 使用Hadoop分析数据 18 map阶段和reduce阶段 18 Java MapReduce 20 横向扩展 27 数据流 28 combiner 30 运行分布式的MapReduce作业 33 Hadoop的Streaming 33 Ruby版本 33 Python版本 36 Hadoop的Pipes 37 编译运行 38 第3章 Hadoop分布式文件系统 41 HDFS的设计 41 HDFS的概念 43 数据块 43 namenode和datanode 44 命令行接口 45 基本文件系统操作 46 Hadoop文件系统 47 接口 49 Java接口 51 从Hadoop URL中读取数据 51 通过FileSystem API读取数据 52 写入数据 55 目录 57 查询文件系统 57 删除数据 62 数据流 62 文件读取剖析 62 文件写入剖析 65 一致模型 68 通过 distcp并行复制 70 保持 HDFS 集群的均衡 71 Hadoop存档 71 使用Hadoop存档工具 72 不足 73 第4章 Hadoop I/O 75 数据完整性 75 HDFS的数据完整性 75 LocalFileSystem 76 ChecksumFileSystem 77 压缩 77 codec 78 压缩和输入分片 83 在MapReduce中使用压缩 84 序列化 86 Writable接口 87 Writable类 89 实现定制的Writable类型 96 序列化框架 101 Avro 103 基于文件的数据结构 116 SequenceFile 116 MapFile 123 第5章 MapReduce应用开发 129 配置API 130 合并多个源文件 131 可变的扩展 132 配置开发环境 132 配置管理 132 辅助类GenericOptionsParser， Tool和ToolRunner 135 编写单元测试 138 mapper 138 reducer 140 本地运行测试数据 141 在本地作业运行器上运行作业 141 测试驱动程序 145 在集群上运行 146 打包 146 启动作业 146 MapReduce的Web界面 148 获取结果 151 作业调试 153 使用远程调试器 158 作业调优 160 分析任务 160 MapReduce的工作流 163 将问题分解成MapReduce作业 163 运行独立的作业 165 第6章 MapReduce的工作机制 167 剖析MapReduce作业运行机制 167 作业的提交 167 作业的初始化 169 任务的分配 169 任务的执行 170 进度和状态的更新 170 作业的完成 172 失败 173 任务失败 173 tasktracker失败 175 jobtracker失败 175 作业的调度 175 Fair Scheduler 176 Capacity Scheduler 177 shuffle和排序 177 map端 177 reduce端 179 配置的调优 180 任务的执行 183 推测执行 183 任务JVM重用 184 跳过坏记录 185 任务执行环境 186 第7章 MapReduce的类型与格式 189 MapReduce的类型 189 默认的MapReduce作业 192 输入格式 198 输入分片与记录 198 文本输入 209 二进制输入 213 多种输入 214 数据库输入(和输出) 215 输出格式 215 文本输出 216 二进制输出 216 多个输出 217 延迟输出 224 数据库输出 224 第8章 MapReduce的特性 225 计数器 225 内置计数器 225 用户定义的Java计数器 227 用户定义的Streaming计数器 232 排序 232 准备 232 部分排序 233 全排序 237 辅助排序 241 连接 247 map端连接 247 reduce端连接 249 边数据分布 252 利用JobConf来配置作业 252 分布式缓存 253 MapReduce库类 257 第9章 构建Hadoop集群 259 集群规范 259 网络拓扑 261 集群的构建和安装 263 安装Java 264 创建Hadoop用户 264 安装Hadoop 264 测试安装 265 SSH配置 265 Hadoop配置 266 配置管理 267 环境设置 269 Hadoop守护进程的关键属性 273 Hadoop守护进程的地址和端口 278 Hadoop的其他属性 279 创建用户帐号 280 安全性 281 Kerberos和Hadoop 282 委托令牌 284 其他安全性改进 285 利用基准测试程序测试Hadoop集群 286 Hadoop基准测试程序 287 用户的作业 289 云端的Hadoop 289 Amazon EC2上的Hadoop 290 第10章 管理Hadoop 293 HDFS 293 永久性数据结构 293 安全模式 298 日志审计 300 工具 300 监控 305 日志 305 度量 306 Java管理扩展(JMX) 309 维护 312 日常管理过程 312 委任和解除节点 313 升级 316 第11章 Pig简介 321 安装与运行Pig 322 执行类型 322 运行Pig程序 324 Grunt 324 Pig Latin编辑器 325 示例 325 生成示例 327 与数据库比较 328 Pig Latin 330 结构 330 语句 331 表达式 335 类型 336 模式 338 函数 342 用户自定义函数 343 过滤UDF 343 计算UDF 347 加载UDF 348 数据处理操作 351 加载和存储数据 351 过滤数据 352 分组与连接数据 354 对数据进行排序 359 组合和切分数据 360 Pig实战 361 并行处理 361 参数替换 362 第12章 Hive简介 365 安装Hive 366 Hive外壳环境 367 示例 368 运行Hive 369 配置Hive 369 Hive服务 371 metastore 373 和传统数据库进行比较 375 读时模式vs.写时模式 376 更新、事务和索引 376 HiveQL 377 数据类型 378 操作与函数 380 表 381 托管表和外部表 381 分区和桶 383 存储格式 387 导入数据 392 表的修改 394 表的丢弃 395 查询数据 395 排序和聚集 395 MapReduce脚本 396 连接 397 子查询 400 视图 401 用户定义函数 402 编写UDF 403 编写UDAF 405 第13章 HBase 411 HBase基础 411 背景 412 概念 412 数据模型的"旋风之旅" 412 实现 413 安装 416 测试驱动 417 客户端 419 Java 419 Avro、REST和Thrift 422 示例 423 模式 424 加载数据 425 Web查询 428 HBase和RDBMS的比较 431 成功的服务 432 HBase 433 实例：HBase在Streamy.com 的使用 433 Praxis 435 版本 435 HDFS 436 用户界面 437 度量 437 模式的设计 438 计数器 438 批量加载 439 第14章 ZooKeeper 441 安装和运行ZooKeeper 442 示例 443 ZooKeeper中的组成员关系 444 创建组 444 加入组 447 列出组成员 448 删除组 450 ZooKeeper服务 451 数据模型 451 操作 453 实现 457 一致性 458 会话 460 状态 462 使用ZooKeeper来构建应用 463 配置服务 463 可复原的ZooKeeper应用 466 锁服务 470 更多分布式数据结构和协议 472 生产环境中的ZooKeeper 473 可恢复性和性能 473 配置 474 第15章 开源工具Sqoop 477 获取Sqoop 477 一个导入的例子 479 生成代码 482 其他序列化系统 482 深入了解数据库导入 483 导入控制 485 导入和一致性 485 直接模式导入 485 使用导入的数据 486 导入的数据与Hive 487 导入大对象 489 执行导出 491 深入了解导出 493 导出与事务 494 导出和SequenceFile 494 第16章 实例分析 497 Hadoop 在Last.fm的应用 497 Last.fm：社会音乐史上的革命 497 Hadoop在Last.fm中的应用 497 用Hadoop产生图表 498 Track Statistics程序 499 总结 506 Hadoop和Hive在Facebook中的应用 506 概要介绍 506 Hadoop在Facebook的使用 506 假想的使用情况 509 Hive 512 存在的问题与未来工作计划 516 Nutch 搜索引擎 517 背景介绍 517 数据结构 518 Nutch系统利用Hadoop进行 数据处理的精选实例 521 总结 530 Rackspace的日志处理 531 简史 532 选择Hadoop 532 收集和存储 532 日志的MapReduce模型 533 关于Cascading 539 字段、元组和管道 540 操作 542 Tap类、Scheme对象和 Flow对象 544 Cascading实战 545 灵活性 548 Hadoop和Cascading在 ShareThis的应用 549 总结 552 Apache Hadoop的TB字节 数量级排序 553 使用Pig和Wukong来探索10亿 数量级边的网络图 556 测量社区 558 每个人都在和我说话： Twitter回复关系图 558 度(degree) 560 对称链接 561 社区提取 562 附录A 安装Apache Hadoop 565 附录B Cloudera's Distribution for Hadoop 571 附录C 准备NCDC天气数据 573

译者序 前言 第1章 Java体系结构介绍 第2章 平台无关 第3章 安全 第4章 网络移动性 第5章 Java虚拟机 第6章 Java class文件 第7章 类型的生命周期 第8章 连接模型 第9章 垃圾收集 第10章 栈和局部变量操作 第11章 类型转换 第12章 整数运算 第13章 逻辑运算 第14章 浮点运算 第15章 对象和数组 第16章 控制流 第17章 异常 第18章 finally子句 第19章 方法的调用与返回 第20章 指令invokespecial 第21章 线程同步 附录A 按操作码助记符排列的指令集 附录B 按功能排列的操作码助记符 附录C 按操作码字节值排列的操作码助记符 附录D Java虚拟机的一个模拟：“Slices of Pi”

都是传智播客收集的面试题希望对面有用 1、HTTP请求的过程 2、那说说数据库连接池的原理 3、Java的内存管理机制是什么 4、Javascript中怎么实现继承？有几种方式？ 5、spring底层用什么实现？ 6、hibernate和Jdbc的区别 7、Hibernate与Ibatis的区别 8、Struts2和1的区别 9、Struts2的执行机制 10、ConnectionPool的底层，不是问你设计模式 11、用java，实现 C中的单链表结构 12、你熟悉那些版本控制？ 并说明下版本控制的基线是什么？ 13、谈谈Hashtable与HashMap,区别等 14、谈谈JNI， 15、还有一个问题，说说ajax的执行原理 16、java的内存回收机制，是否可以人工干预 17、描述一下你做过的你觉得印象较深刻的项目。 18、说一下集合框架有什么？？ 19、说一下collection中具体常使用的有哪些？ 20、说说strust2的好处。 21、sql语句中的letf join，right join，inner join它们是什么？？ 22、http协议是怎么发送请求的？？ 23、说一下get 和post的区别。 24、java会出现内存溢出的问题吗？？ 25、说出几个你遇到过的异常 26、说一下spring有什么好处？？ 27、linux杀死进程的方式： 28、linux中查看当前线程的方式： 29、说出jdbc的具体实现步骤： 30、 你知道事务吗，说一下事务级别： 31、. js中如何获得doctment的对象的？ 32、 谈谈你来我们公司应聘工程师，你的优势是什么？？ 33、 List list = new arryList( );必须这么写吗？ 34、写了一个方法，参数是接口，调用方法时用接口的实现类是否可以？...................还有很多我在这就不介绍了

资源简介 项目技术指标： B/S架构 Struts、Spring、Hibernate、Extjs、Dwr等框架 Tomcat6.0 CRM系统的基本理念 一、营销管理：客户开发计划、销售机会管理 二、客户管理：客户信息管理、客户流失管理 三、服务管理：服务创建、服务分配、服务反馈、服务归档 四、统计报表：客户服务分析、客户流失分析、客户构成分析、客户贡献分析 五、基础数据：数据字典管理、查询产品信息、查询库存 六、用户管理：用户指定角色、分配权限

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本书面向程序员介绍了编程中常用的数学知识，借以培养初级程序员的数学思维。读者无需精通编程，也无需精通数学，只需具备四则运算和乘方等基础知识。 书中讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、少年高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。

J2EE技术的基础就是核心Java平台或Java 2平台的标准版，J2EE不仅巩固了标准版中的许多优点，例如"编写一次、随处运行"的特性、方便存取数据库的JDBC API、CORBA技术以及能够在Internet应用中保护数据的安全模式等等，同时还提供了对 EJB（Enterprise JavaBeans）、Java Servlets API、JSP（Java Server Pages）以及XML技术的全面支持。其最终目的就是成为一个能够使企业开发者大幅缩短投放市场时间的体系结构。

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