深入解析mapreduce架构设计i与实现原理_mapreduce架构_mapreduce的工作原理

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前言

第一部分基础篇

第1章阅读源代码前的准备

1.1准备源代码学习环境

1.1.1基础软件下载

1.1.2如何准备Windows环境

1.1.3如何准备Linux环境

1.2获取Hadoop源代码

1.3搭建Hadoop源代码阅读环境

1.3.1创建Hadoop工程

1.3.2Hadoop源代码阅读技巧

1.4Hadoop源代码组织结构

1.5Hadoop初体验

1.5.1启动Hadoop

1.5.2Hadoop Shell介绍

1.5.3Hadoop Eclipse插件介绍

1.6编译及调试Hadoop源代码

1.6.1编译Hadoop源代码

1.6.2调试Hadoop源代码

1.7小结

第2章MapReduce设计理念与基本架构

2.1Hadoop发展史

2.1.1Hadoop产生背景

2.1.2Apache Hadoop新版本的特性

2.1.3Hadoop版本变迁

2.2Hadoop MapReduce设计目标

2.3MapReduce编程模型概述

2.3.1MapReduce编程模型简介

2.3.2MapReduce编程实例

2.4Hadoop基本架构

2.4.1HDFS架构

2.4.2Hadoop MapReduce架构

2.5Hadoop MapReduce作业的生命周期

2.6小结

第二部分MapReduce编程模型篇

第3章MapReduce编程模型

3.1MapReduce编程模型概述

3.1.1MapReduce编程接口体系结构

3.1.2新旧MapReduce API比较

3.2MapReduce API基本概念

3.2.1序列化

3.2.2Reporter参数

3.2.3回调机制

3.3Java API解析

3.3.1作业配置与提交

3.3.2InputFormat接口的设计与实现

3.3.3OutputFormat接口的设计与实现

3.3.4Mapper与Reducer解析

3.3.5Partitioner接口的设计与实现

3.4非Java API解析

3.4.1Hadoop Streaming的实现原理

3.4.2Hadoop Pipes的实现原理

3.5Hadoop工作流

3.5.1JobControl的实现原理

3.5.2ChainMapperChainReducer的实现原理

3.5.3Hadoop工作流引擎

3.6小结

第三部分MapReduce核心设计篇

第4章Hadoop RPC框架解析

4.1Hadoop RPC框架概述

4.2Java基础知识

4.2.1Java反射机制与动态代理

4.2.2Java网络编程

4.2.3Java NIO

4.3Hadoop RPC基本框架分析

4.3.1RPC基本概念

4.3.2Hadoop RPC基本框架

4.3.3集成其他开源RPC框架

4.4MapReduce通信协议分析

4.4.1MapReduce 通信协议概述

4.4.2JobSubmissionProtocol通信协议

4.4.3InterTrackerProtocol通信协议

4.4.4TaskUmbilicalProtocol通信协议

4.4.5其他通信协议

4.5小结

第5章作业提交与初始化过程分析

5.1作业提交与初始化概述

5.2作业提交过程详解

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