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weixin_39822095 2019-08-03 03:00:24

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前言致谢关于本书第1 部分　背景和基本原理 1　跳跃中的Hadoop 1．1　什么是Hadoop 1．1．1　Hadoop 的核心组件 1．1．2　Hadoop 生态圈 1．1．3　物理架构 1．1．4　谁在使用Hadoop 1．1．5　Hadoop 的局限性 1．2　运行Hadoop 1．2．1　下载并安装Hadoop 1．2．2　Hadoop 的配置 1．2．3　CLI 基本命令 1．2．4　运行MapReduce 作业 1．3　本章小结第2 部分　数据逻辑． 2　将数据导入导出Hadoop． 2．1　导入导出的关键要素 2．2　将数据导入Hadoop ． 2．2．1　将日志文件导入Hadoop 技术点1　使用Flume 将系统日志文件导入HDFS 2．2．2　导入导出半结构化和二进制文件技术点2　自动复制文件到HDFS 的机制技术点3　使用Oozie 定期执行数据导入活动 2．2．3　从数据库中拉数据技术点4　使用MapReduce 将数据导入数据库技术点5　使用Sqoop 从MySQL 导入数据 2．2．4　HBase 技术点6　HBase 导入HDFS 技术点7　将HBase 作为MapReduce 的数据源 2．3　将数据导出Hadoop 2．3．1　将数据导入本地文件系统技术点8　自动复制HDFS 中的文件 2．3．2　数据库技术点9　使用Sqoop 将数据导入MySQL 2．3．3　Hbase 技术点10　将数据从HDFS 导入HBase 技术点11　使用HBase 作为MapReduce 的数据接收器 2．4　本章小结 3　数据序列化――处理文本文件及其他格式的文件 3．1　了解MapReduce 中的输入和输出 3．1．1　数据输入 3．1．2　数据输出 3．2　处理常见的序列化格式 3．2．1　XML ．技术点12　MapReduce 和XML 3．2．2　JSON ．技术点13　MapReduce 和JSON ． 3．3　大数据的序列化格式 3．3．1　比较SequenceFiles、Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 3．3．2　Sequence File 技术点14　处理SequenceFile 3．3．3　Protocol Buffers 技术点15　整合Protocol Buffers 和MapReduce ． 3．3．4　Thrift ．技术点16　使用Thrift 3．3．5　Avro 技术点17　MapReduce 的下一代数据序列化技术 3．4　自定义文件格式 3．4．1　输入输出格式技术点18　输入和输出格式为CSV 的文件 3．4．2　output committing 的重要性 3．5　本章小结第3 部分　大数据模式 4　处理大数据的MapReduce 模式 4．1　Join 4．1．1　Repartition Join 技术点19　优化repartition join 4．1．2　Replicated Join 4．1．3　Semi-join 技术点20　实现semi-join 4．1．4　为你的数据挑选最优的合并策略 4．2　排序 4．2．1　二次排序技术点21　二次排序的实现 4．2．2　整体并行排序技术点22　通过多个reducer 对key 进行排序 4．3　抽样技术点23　蓄水池抽样（reservoir 抽样） 4．4　本章小结 5　优化HDFS 处理大数据的技术 5．1　处理小文件技术点24　使用Avro 存储大量小文件 5．2　通过压缩提高数据存储效率技术点25　选择合适的压缩解码器技术点26　在HDFS、MapReduce、Pig 和Hive 中使用数据压缩技术点27　在MapReduce、Hive 和Pig 中处理可分割的LZOP 5．3　本章小结 6　诊断和优化性能问题 6．1　衡量MapReduce 和你的环境 6．1．1　提取作业统计信息的工具 6．1．2　监控 6．2　确定性能问题的原因 6．2．1　了解哪些因素会影响MapReduce 作业的性能 6．2．2　map 端异常技术点28　发现输入数据中的坑技术点29　确定map 端数据倾斜问题技术点30　判定map 任务吞吐量技术点31　小文件技术点32　不可切割的文件 6．2．3　reduce 端问题技术点33　reducer 任务数过大或过小．技术点34　定位reduce 端数据倾斜问题技术点35　确定reduce 任务是否存在整体吞吐量过低技术点36　缓慢的洗牌（shuffle）和排序． 6．2．4　任务的一般性能问题技术点37　作业竞争和调度器限制技术点

尹成Python27天从入门到实战项目！全课665节讲解详细易操作，助力实战项目能力成长，轻松、简单、易懂！day1 python入门与学习方法精确思维与用到才能记忆深刻课程简介课前介绍计算机简介与硬盘概念内存作用计算机小结编程语言简介操作系统简介python版本简介切换python版本修改环境变量交互式编程两种风格python3代码保存必须是utf-8使用IDE了解注释段落打印三引号注释多行三个单引号python代码要严格对齐中文输入字符错误简单数学表达式代码风格三种错误风格系统执行指令运行结果乱码交互式编程绘图绘制线段与圆形改变颜色绘制奥运五环小结习题day1plus python 常量变量数据类型常量与变量区别标识符关键字输入输出id求地址type求类型python变量是地址赋值可以改变类型python主要数据类型复数数据类型自适应变长整数intdel作用连续赋值交互对称赋值字符串转化与输入输出编程wmv多行拆分多行归并成一行规范用的常量算术运算符科学计数法与数字越界优先级结合性赋值运算符数据类型转换四舍五入数据提取时间处理作业day2 python字符串与绘图复习变量None变量参与运算没有赋值的情况不会改变绘制立方体绘制五角星时间计算强化实现贷款计算连续输入多个字符串加法与绘图实现显示线段长度数据函数使用快速查阅函数帮助字符串三种风格字符与编号中文字符编号问题字符编号用途统一码转义字符意义转义字符用于字符串print高级用法字符串加法与转换字符串小结python中所有的数据都是对象字符串格式化了解进制图形绘制重点作业以及学习认知方法day3 python运算符与ifelse逻辑语句第一天上午回顾第二天下午回顾1第二天回顾2.7习题解答2.11习题解答2.26作业KaliLinux简介3.4实现五边形面积计算3.7随机字符生成3.8实数误差与四舍五入3.18解答与特殊字符if简介与空格的作用if处理的是逻辑表达式关系运算符针对数值字符串的关系运算符if自动转化Bool类型随机数if缺点且运算符或运算符取反运算符短路效应身份运算符运算符优先级结合性概览pass语句潜台词翻译系统None用途指令翻译系统嵌套嵌套与elif对比以及注意细节习题解答绘图作业与重点day4 语音合成与逻辑循环回顾语音合成简单理解while控制次数WhileElseWhileElse实战whileFloat回顾与ifelse表达式赌博概率分类设计方法-一元二次方程嵌套求有序3个数闰年计算矩形区域随机数ifelse回文数判断10进制转化16进制16进制转十进制暴力穷举无限循环指令循环同步异步黑科技读写内存读写内存无限循环监测重点与作业day5 复杂逻辑循环while与whileelse编程风格循环控制图形绘制while猜数字输入输出重定向while习题分析可以退出的命令系统for初步简介跑分流程结合for循环小结forfor嵌套forfor分析break中断循环contiune结束本次循环双层循环的break与continue分析break与contiue小结一闪一闪亮晶晶循环控制大小与位置对角线绘制圆形口顺时针运动循环等价作业与小结day6 函数实战回顾.算学费输入数据求最大精确划分思维解决最大次大交换数据实现按行显示围棋棋盘绘制国际象棋绘制为什么要用函数函数的四种类型函数的一般形式必须用函数的理由-哥德巴赫函数的本质就是地址函数变量意义函数变量用途装饰器设计模式包含模式函数概念None函数默认参数与返回值作为参数名称参数与位置参数参数副本机制副本练习多个返回值全局变量与局部变量函数内部引用全局变量函数可以嵌套nolocal处理函数嵌套变量函数nonlocalnonlocal总结开房数据查询day7 函数实战与常用数据结构函数的两种类型函数的本质再分析函数地址切换切换功能ifelse配合地址筛选函数收费函数调用过程函数基本小结return小结位置参数与默认参数混合参数填充混合填充错误情况lambda匿名函数可变长函数字符串常识普及字符串特点字符串不可以修改内部字符list列表list用途tuple简介集合运算字典概念in与notin运算符构造表达式转换数据类型系统小结拓展查询作业day8 字符串实战简单回顾eval与exec简介字符串的简单规范字符串的截取字符串赋值规范字符串转义字符字符串常见运算符字符串格式化字符串格式化强化字符串编码简介dir与help查看str字符串函数第一个大写以及字符串居中显示打印金字塔count统计字符串出现个数字符串编码注意事项解码失败判断字符串以什么为结束tab键转换find函数与rfind函数day9 字符串高级简单回顾..eval与exec简介字符串的简单规范字符串的截取字符串赋值规范字符串转义字符字符串常见运算符字符串格式化字符串格式化强化字符串编码简介dir与help查看str字符串函数第一个大写以及字符串居中显示打印金字塔count统计字符串出现个数字符串编码注意事项解码失败判断字符串以什么为结束tab键转换find函数与rfind函数index函数与rindex函数字符串判断字符串间隔求长度以及左右填充字符串大小写取出最大最小字符替换去除空格简单切割换行切割判断开头大小写切换以及填充0翻译表.字符串模板小结day10 字符串集合与语音识别实战回顾lset初始化风格set增加与去重set删除元素遍历set类型转化set无法操作单个元素的赋值set常见方法set常见运算符set关系运算符判断包含set集合判断frozenset字典的基本定义循环字典判断在不在实现插入与更新字典删除字典详解字典与set无法嵌套迭代器列表生成式生成器生成器节省内存用于循环生成器yield作用生成器简介测试游戏简介游戏初级修改键盘模拟语音控制游戏实现鼠标模拟代码规范函数简化重用列表与元组小结作业day11 阶段综合练习昨日回顾.堆栈函数模块引用系统模块引用与错误列表生成式的若干方法生成矩阵str与reprpython把输入输出设备当作文件处理写入中文写入英文读取中文读取英文读取错误写入错误处理文件缓存区文件读取若干种方式for循环按行读取数据文件指针seektell数据结构与文件的交互数据查询并保存结果数据查询小结与数据day12downwithoutdata 数据处理开发大数据指令数据清洗的概念初级数据清洗密码排序次数统计QQ密码概率分布QQ号码分类器.开房数据清洗..区域划分省份划分年龄月份划分日划分day12up 数据实战简单回顾12系统默认编码中文编码常见错误字符串切割抓取邮箱抓取用户名与密码排序密码文件统计次数排序.统计文件密码次数密码次数排序day13withoutdata 数据分类与list深入地区分类详解字典分类器数据简单归并数据如何切割数据加密数据解密指令执行判断文件夹编程小结列表归并-删除列表归并-下标小结与作业day14down 面向对象编程与深浅拷贝面向对象与过程的差异self用途动态绑定增加属性方法重载运算符的概念有名对象与匿名对象重载运算符的返回值重载运算符多个类型类的拷贝是浅复制深浅拷贝函数调用参数副本原理函数调用可以改变list的元素不可以改变list指向对象当作参数的细节私有变量私有变量用于设计权限私有方法用于设计权限私有变量本质用类的方式读取文件行数密码次数归并数据处理方法简介今日小结作业wmvday14up 暴力穷举与类回顾....排列组合暴力生成穷举密码密码破解必破生成器密码破解小结为啥使用类-代码重用类的一般形式详解self构造函数与析构函数构造函数初始化类的属性最简洁的UI设定窗体的位置以及大小类的实际用途day15down 面向对象数据搜索实战输入处理文本编辑器表格数据树状显示数据搜索可视化第一步实现查询窗体数据搜索可视化第二步实现搜索数据数据搜索可视化第三步实现显示窗体数据可视化第四步显示与搜索串联数据可视化终结作业小结day15up 面向对象设计与图像界面上设计一个类发短信类的方法设计一下短信发送邮件类的设计-设计发邮件类的多文件引用腾讯营销类的设计消息循环消息回掉函数机制lambda按下按钮标签显示文本文本输入框listcombobox选择列表day16up 面向对象与图形界面开发下设计一个类发短信类的方法设计一下短信发送邮件类的设计-设计发邮件类的多文件引用腾讯营销类的设计消息循环消息回掉函数机制lambda按下按钮标签显示文本文本输入框listcombobox选择列表day17 面向对象继承实战昨日小结.,.继承的概念多继承的概念多继承的覆盖私有变量不可以被继承Object类类的常见属性super解决父类重复初始化isinstance多态静态方法类方法数据工具1类的继承数据工具实现小结day18down 正则表达式正则表达式bB贪婪与非贪婪标签.标签解决提取标签名称提取QQ生成邮箱列表工具简单正则表达式编写常见的正则表达式复杂正则表达式编写复杂表达式代码验证作业与小结day18up 正则表达式实践为什么使用正则表达式正则表达式匹配.预编译的概念搜索技能搜索用在找出第一个邮箱手机提取findall字符串切割筛选正则表达式正则表达式替换单个字符判断中括号选择一个字符正则表达式次数正则开头结尾括号与选择正则表达式特殊符号day19down 递归与爬虫实战函数递归模拟文件树文件树事件读取网页抓取邮箱抓取QQ提取http抓取邮箱简单程序框架实现抓取邮箱的框架核心两个函数完成广度遍历深度遍历作.业day19up 深度遍历与广度遍历正则表达式小结最简单递归递归顺序递归求和递归腾讯台阶面试题文件夹的函数遍历文件夹遍历文件夹有层次感栈模拟递归栈模拟递归遍历文件夹栈模拟递归遍历文件夹层次感普及网站提取概念栈修改的逻辑错误广度遍历 day20 正则爬虫实战行情简介提取页面信息提取股票代码提取股票代码下载功能下载股票批量下载股票抓取1页的股票数据抓取多个页面的股票抓取基金信息作业day21 网络编程与信息安全网络概念UDP协议UDP通信UDP远程控制TCP通信TCP控制测试网站后台网站密码破解作业 day22down 线程通信线程通信线程通信强化线程condition高级线程调度生产者消费者线程池延时线程with作用前台进程后台进程TLS线程独立存储作业day22up 多线程实战多线程核心目标并发主线程与小弟线程多线程解决加速多线程的加速线程冲突基于类实现多线程基于类实现多线程的顺序与乱序互斥锁解决线程冲突死锁-使用锁要注意Rlock解决一个线程反复加锁单线程死锁创建线程的三种风格信号量限制线程数量限定线程数量day23 多进程实战多线程回顾多进程拷贝代码多进程拷贝全局变量获取进程编号subprocess执行LinuxShell信号Linux进程小结__name__进程mutiprocessing创建过程join作用进程不可以用全局变量共享数据进程同步进程pipe发送接收数据进程队列进程队列传输数据进程共享数据进程之间共享数组进程共享字典与list简单小结day23down 多进程多线程综合实战读取CSV写入csv单线程统计行数多线程统计行数多进程统计行数多线程检索数据第一步多线程检索赵琳多线程检索找到通知其他人退出多线程检索开放数据并保存同一个文件作业day24up 多进程多线程综合实战多进程检索第一步多进程检索开房数据求平均市值多线程解决平均市值多进程统计平均市值单线程BFS抓取邮箱多线程并行抓取邮箱多线程采集邮箱并保存csv归并多线程归并文件day25down 文件格式处理doc处理系统处理doc与docx文件处理的小结读取并写入xls与xlsx读取网络pdf中文pdftelnet简介登陆Linux登陆Windows小结day25up 时间编程与单元测试时间的简单风格时间格式化抓取年月日计算时间差时间函数计算时间差date小结python2与3的差异内置函数筛选内置函数map内置的函数sorted新浪数据抓取实时文档测试单元测试函数单元测试一个类day26 综合实战播放音乐设置背景鬼程序协程简介协程传递数据wmv协程编号协程生产者消费者模式office自动化操作wordoffice办公自动化操作exceloffice办公自动化操作outlookoffice办公自动化access开发环境配置访问mdb格式访问accdb格式实现CGI程序显示页面环境变量cgi处理前后端day26down 破解wifi实战扫描wifi扫描网卡区分链接成功或者失败wifi密码爆破工具设计Linux破解简介day27down 飞机大战实战命令行下脱裤创建一个pygame窗体窗体加载背景图片处理消息飞机移动实现基本框架飞机框架飞机销毁双机对战双机对战加载子弹双机与敌机出现发射子弹day27up 数据库实战jython的安装MySQL简介数据库的一般操作MySQL数据类型数据表的创建于删除数据的查询数据的插入数据的删除数据的更新联合查询字段一致数据查询排序排序与分组join与nullmysql用python编程查询数据python数据库增删查改项目简介other 异常与错误综合练习异常与错误的概念作业tryexcept解决异常不出错继续执行密码破解工具进攻数据库爆破mysql异常else异常处理的标准公式弹出异常withas类中使用异常继承自定义异常断言密码工具设计三个独立的类密码工具2类链接3类密码工具1类链接3类密码工具分析作业speech 语音识别问题解决语音识别解决None

Hadoop是一个开源的MapReduce平台，设计运行在大型分布式集群环境中，提供查询和分析服务。尤其适用于大数据系统，Hadoop为苹果、eBay、LinkedIn、雅虎和Facebook等公司提供重要软件环境。它为开发者进行数据存储、管理以及分析提供便利的方法。　　《Hadoop硬实战》收集了85个问题场景以及解决方案的实战演练。在关键问题领域对基础概念和实战方法做了权衡，例如导入导出、序列化，以及LZO压缩。你将会学习到每个技术的细节，以及当遇到一个具体问题时能够给出对应的解决方案。本书提供了结构良好且易于理解的例子，可用于应对你所遇到的问题。　　《Hadoop硬实战》包含：　　·Hadoop和MapReduce的基本概念　　·85个实战和测试技术　　·真实的场景，实用的解决方案　　·如何整合MapReduce和R 前言致谢关于本书第1 部分　背景和基本原理 1　跳跃中的Hadoop 1．1　什么是Hadoop 1．1．1　Hadoop 的核心组件 1．1．2　Hadoop 生态圈 1．1．3　物理架构 1．1．4　谁在使用Hadoop 1．1．5　Hadoop 的局限性 1．2　运行Hadoop 1．2．1　下载并安装Hadoop 1．2．2　Hadoop 的配置 1．2．3　CLI 基本命令 1．2．4　运行MapReduce 作业 1．3　本章小结第2 部分　数据逻辑． 2　将数据导入导出Hadoop． 2．1　导入导出的关键要素 2．2　将数据导入Hadoop ． 2．2．1　将日志文件导入Hadoop 技术点1　使用Flume 将系统日志文件导入HDFS 2．2．2　导入导出半结构化和二进制文件技术点2　自动复制文件到HDFS 的机制技术点3　使用Oozie 定期执行数据导入活动 2．2．3　从数据库中拉数据技术点4　使用MapReduce 将数据导入数据库技术点5　使用Sqoop 从MySQL 导入数据 2．2．4　HBase 技术点6　HBase 导入HDFS 技术点7　将HBase 作为MapReduce 的数据源 2．3　将数据导出Hadoop 2．3．1　将数据导入本地文件系统技术点8　自动复制HDFS 中的文件 2．3．2　数据库技术点9　使用Sqoop 将数据导入MySQL 2．3．3　Hbase 技术点10　将数据从HDFS 导入HBase 技术点11　使用HBase 作为MapReduce 的数据接收器 2．4　本章小结 3　数据序列化――处理文本文件及其他格式的文件 3．1　了解MapReduce 中的输入和输出 3．1．1　数据输入 3．1．2　数据输出 3．2　处理常见的序列化格式 3．2．1　XML ．技术点12　MapReduce 和XML 3．2．2　JSON ．技术点13　MapReduce 和JSON ． 3．3　大数据的序列化格式 3．3．1　比较SequenceFiles、Protocol Buffers、Thrift 和 Avro 3．3．2　Sequence File 技术点14　处理SequenceFile 3．3．3　Protocol Buffers 技术点15　整合Protocol Buffers 和MapReduce ． 3．3．4　Thrift ．技术点16　使用Thrift 3．3．5　Avro 技术点17　MapReduce 的下一代数据序列化技术 3．4　自定义文件格式 3．4．1　输入输出格式技术点18　输入和输出格式为CSV 的文件 3．4．2　output committing 的重要性 3．5　本章小结第3 部分　大数据模式 4　处理大数据的MapReduce 模式 4．1　Join 4．1．1　Repartition Join 技术点19　优化repartition join 4．1．2　Replicated Join 4．1．3　Semi-join 技术点20　实现semi-join 4．1．4　为你的数据挑选最优的合并策略 4．2　排序 4．2．1　二次排序技术点21　二次排序的实现 4．2．2　整体并行排序技术点22　通过多个reducer 对key 进行排序 4．3　抽样技术点23　蓄水池抽样（reservoir 抽样） 4．4　本章小结 5　优化HDFS 处理大数据的技术 5．1　处理小文件技术点24　使用Avro 存储大量小文件 5．2　通过压缩提高数据存储效率技术点25　选择合适的压缩解码器技术点26　在HDFS、MapReduce、Pig 和Hive 中使用数据压缩技术点27　在MapReduce、Hive 和Pig 中处理可分割的LZOP 5．3　本章小结 6　诊断和优化性能问题 6．1　衡量MapReduce 和你的环境 6．1．1　提取作业统计信息的工具 6．1．2　监控 6．2　确定性能问题的原因 6．2．1　了解哪些因素会影响MapReduce 作业的性能 6．2．2　map 端异常技术点28　发现输入数据中的坑技术点29　确定map 端数据倾斜问题技术点30　判定map 任务吞吐量技术点31　小文件技术点32　不可切割的文件 6．2．3　reduce 端问题技术点33　reducer 任务数过大或过小．技术点34　定位reduce 端数据倾斜问题技术点35　确定reduce 任务是否存在整体吞吐量过低技术点36　缓慢的洗牌（shuffle）和排序． 6．2．4　任务的一般性能问题技术点37　作业竞争和调度器限制技术点38　使用堆转储来查找未优化的用户代码 6．2．5　硬件性能问题技术点39　查找硬件的失效技术点40　CPU 竞争．技术点41　内存交换技术点42　磁盘健康技术点43　网络 6．3　可视化技术点44　提取并可视化任务执行时间 6．4　优化． 6．4．1　剖析MapReduce 的用户代码技术点45　剖析map 和reduce 任务 6．4．2　参数配置 6．4．3　优化 shuffle 和 sort 阶段技术点46　避免reducer 技术点47　过滤和投影技术点48　使用 combiner 技术点49　超炫的使用比较器的快速排序 6．4．4　减轻倾斜技术点50　收集倾斜数据技术点51　减轻reducer 阶段倾斜 6．4．5　在MapReduce 中优化用户的Java 代码 6．4．6　数据序列化 6．5　本章小结第4 部分数据科学． 7　数据结构和算法的运用 7．1　使用图进行数据建模和解决问题 7．1．1　模拟图 7．1．2　最短路径算法技术点52　找出两个用户间的最短距离 7．1．3　friends-of-friends（FoF）技术点53　计算FoF 7．1．4　PageRank 技术点54　通过Web 图计算PageRank 7．2　Bloom filter 技术点55　在MapReduce 中并行创建Bloom filter 技术点56　通过MapReduce 对Bloom filter 进行semi-join 7．3　本章小结 8　结合R 和Hadoop 进行数据统计 8．1　比较R 和MapReduce 集成的几种方法 8．2　R 基础知识 8．3　R 和Streaming 8．3．1　Streaming 和map-only R 技术点57　计算股票日平均值 8．3．2　Streaming、R 和完整的MapReduce 技术点58　计算股票的累积均值 8．4　Rhipe――将客户端R 和Hadoop 进行集成技术点59　使用Rhipe 计算CMA 8．5　 RHadoop――更简单地在客户端集成R 和Hadoop 的技术技术点60　使用RHadoop 计算CMA 8．6　本章小结 9　使用Mahout 进行预测分析 9．1　使用recommender 提供产品建议 9．1．1　相似性度量的可视化 9．1．2　GroupLens 数据集 9．1．3　基于用户的recommender 9．1．4　基于物品的recommender 技术点61　使用基于物品的recommender 进行电影评级 9．2　classification 9．2．1　编写一个手动na＆iuml;ve Bayesian 分类器 9．2．2　可扩展的垃圾邮件侦测分类系统技术点62　使用Mahout 训练和测试垃圾邮件分类器 9．2．3　其他分类算法 9．3　K-means clustering 9．3．1　简单介绍 9．3．2　并行执行K-means 技术点63　K-means 处理合成的二维数据集 9．3．3　K-means 和文本 9．3．4　其他Mahout clustering 算法． 9．4　本章小结第5 部分　驯服大象 10　深入解析 Hive 10．1　Hive 基础 10．1．1　安装 10．1．2　元存储 10．1．3　数据库、表、分区和存储 10．1．4　数据模型 10．1．5　查询语言 10．1．6　交互式和非交互式Hive 10．2　使用Hive 进行数据分析 10．2．1　序列化和反序列化技术点64　载入日志文件 10．2．2　UDF、分区、分桶和压缩技术点65　编写UDF 和压缩分区表 10．2．3　数据合并技术点66　优化Hive 合并 10．2．4　分组、排序和explain 10．3　本章小结 11　Pig 流管道 11．1　Pig 基础 11．1．1　安装 11．1．2　架构 11．1．3　PigLatin． 11．1．4　数据类型 11．1．5　操作符和函数 11．1．6　交互式和非交互式的Pig 11．2　使用Pig 在日志数据中发现恶意行为者 11．2．1　加载数据技术点67　加载Apache 日志文件 11．2．2　过滤和投影技术点68　通过过滤和投影减少数据处理量 11．2．3　分组和聚合UDF 技术点69　IP 地址的分组和计数 11．2．4　使用UDF 进行定位技术点70　使用分布式缓存进行IP 地理定位 11．2．5　流技术点71　使用你的脚本合并Pig 11．2．6　合并技术点72　在Pig 中合并数据 11．2．7　排序技术点73　元组排序 11．2．8　存储数据技术点74　在SequenceFiles 中存储数据 11．3　使用Pig 优化用户的工作流程技术点75　通过4 步快速处理大数据 11．4　性能技术点76　Pig 优化 11．5　本章小结 12　Crunch 及相关技术 12．1　什么是Crunch 12．1．1　背景和概念 12．1．2　基本原理 12．1．3　简单示例 12．2　发现日志中最热门的URL 技术点77　使用Crunch 进行日志解析和基本分析 12．3　合并技术点78　Crunch 的repartition join 12．4　Cascading 12．5　本章小结 13　测试和调试． 13．1　测试 13．1．1　有效的单元测试的基本要素 13．1．2　MRUnit ．技术点79　MapReduce 函数、作业和管道的单元测试 13．1．3　LocalJobRunner 技术点80　用LocalJobRunner 进行重量级的作业测试 13．1．4　集成和QA 测试 13．2　调试用户空间的问题 13．2．1　访问任务日志技术点81　检查任务日志 13．2．2　调试不可预期的输入技术点82　定位input split 问题 13．2．3　调试JVM 配置技术点83　解决任务的JVM 启动参数 13．2．4　高效调试的编码准则技术点84　调试和错误处理 13．3　MapReduce 陷阱技术点85　MapReduce 反模式 13．4　本章小结附录A　相关技术附录B　Hadoop 内置的数据导入导出工具附录C　HDFS 解剖．附录D　优化MapReduce 合并框架索引

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