作者: 【法】Khaled Tannir 译者: 范欢动 责编: 杨海玲 分类: 数据科学 > 大数据 > Hadoop
大数据时代,MapReduce的重要性不言而喻。Hadoop作为MapReduce框架的一个实现,受到业界广泛的认同,并被广泛部署和应用。尽管Hadoop为数据开发工程师入门和编程提供了极大便利,但构造一个真正满足性能要求的MapReduce程序并不简单。数据量巨大是大数据工作的现实问题,而对低响应时间的要求则时常困扰着数据开发工程师。  《Hadoop MapReduce性能优化》采用原理与实践相结合的方式,通过原理讲解影响MapReduce性能的因素,透过实例一步步地教读者如何发现性能瓶颈并消除瓶颈,如何识别系统薄弱环节并改善薄弱环节,讲解过程中融合了作者在优化实践过程中积累的丰富经验,具有很强的针对性。读完《Hadoop MapReduce性能优化》,能让读者对Hadoop具有更强的驾驭能力,从而构造出性能优质的MapReduce程序。  Hadoop性能问题既是程序层面的问题,也是系统层面的问题。本书既覆盖了系统层面的优化又覆盖了程序层面的优化,非常适合Hadoop管理员和有经验的数据开发工程师阅读。对于初学者,本书第1章也作了必要的技术铺垫,避免对后面章节的理解产生梯度。 更多>>
内容提要 致谢 作者简介 译者简介 译者序 技术审稿人简介 前言 第 1 章 了解Hadoop MapReduce 1.1 MapReduce模型 1.2 Hadoop MapReduce概述 1.3 Hadoop MapReduce的工作原理 1.4 影响MapReduce性能的因素 1.5 小结 第 2 章 Hadoop参数概述 2.1 研究Hadoop参数 2.2 Hadoop MapReduce性能指标 2.3 性能监测工具 2.4 用Apache Ambari监测Hadoop 2.5 小结 第 3 章 检测系统瓶颈 第 4 章 识别资源薄弱环节 第 5 章 强化map和reduce任务 第 6 章 优化MapReduce任务 第 7 章 最佳实践与建议



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