Hadoop技術(shù)內(nèi)幕：深入解析MapReduce架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)原理

前　言
第一部分　基礎(chǔ)篇
第1章　閱讀源代碼前的準(zhǔn)備/ 2
1.1　準(zhǔn)備源代碼學(xué)習(xí)環(huán)境/ 2
1.1.1　基礎(chǔ)軟件下載/ 2
1.1.2　如何準(zhǔn)備Windows環(huán)境/ 3
1.1.3　如何準(zhǔn)備Linux環(huán)境/ 6
1.2　獲取Hadoop源代碼/ 7
1.3　搭建Hadoop源代碼閱讀環(huán)境/ 8
1.3.1　創(chuàng)建Hadoop工程/ 8
1.3.2　Hadoop源代碼閱讀技巧/ 9
1.4　Hadoop源代碼組織結(jié)構(gòu)/ 10
1.5　Hadoop初體驗/ 13
1.5.1　啟動Hadoop/ 13
1.5.2　Hadoop Shell介紹/ 15
1.5.3　Hadoop Eclipse插件介紹/ 15
1.6　編譯及調(diào)試Hadoop源代碼/ 19
1.6.1　編譯Hadoop源代碼/ 19
1.6.2　調(diào)試Hadoop源代碼/ 20
1.7　小結(jié)/ 23
第2章　MapReduce設(shè)計理念與基本架構(gòu)/ 24
2.1　Hadoop發(fā)展史/ 24
2.1.1　Hadoop產(chǎn)生背景/ 24
2.1.2　Apache Hadoop新版本的特性/ 25
2.1.3　Hadoop版本變遷/ 26
2.2　Hadoop MapReduce設(shè)計目標(biāo)/ 28
2.3　MapReduce編程模型概述/ 29
2.3.1　MapReduce編程模型簡介/ 29
2.3.2　MapReduce編程實例/ 31
2.4　Hadoop基本架構(gòu)/ 32
2.4.1　HDFS架構(gòu)/ 33
2.4.2　Hadoop MapReduce架構(gòu)/ 34
2.5　Hadoop MapReduce作業(yè)的生命周期/ 36
2.6　小結(jié)/ 38
第二部分　MapReduce編程模型篇
第3章　MapReduce編程模型/ 40
3.1　MapReduce編程模型概述/ 40
3.1.1　MapReduce編程接口體系結(jié)構(gòu)/ 40
3.1.2　新舊MapReduce API比較/ 41
3.2　MapReduce API基本概念/ 42
3.2.1　序列化/ 42
3.2.2　Reporter參數(shù)/ 43
3.2.3　回調(diào)機制/ 43
3.3　Java API解析/ 44
3.3.1　作業(yè)配置與提交/ 44
3.3.2　InputFormat接口的設(shè)計與實現(xiàn)/ 48
3.3.3　OutputFormat接口的設(shè)計與實現(xiàn)/ 53
3.3.4　Mapper與Reducer解析/ 55
3.3.5　Partitioner接口的設(shè)計與實現(xiàn)/ 59
3.4　非Java API解析/ 61
3.4.1　Hadoop Streaming的實現(xiàn)原理/ 61
3.4.2　Hadoop Pipes的實現(xiàn)原理/ 64
3.5　Hadoop工作流/ 67
3.5.1　JobControl的實現(xiàn)原理/ 67
3.5.2　ChainMapper/ChainReducer的實現(xiàn)原理/ 69
3.5.3　Hadoop工作流引擎/ 71
3.6　小結(jié)/ 73
第三部分　MapReduce核心設(shè)計篇
第4章　Hadoop RPC框架解析/ 76
4.1　Hadoop RPC框架概述/ 76
4.2　Java基礎(chǔ)知識/ 77
4.2.1　Java反射機制與動態(tài)代理/ 78
4.2.2　Java網(wǎng)絡(luò)編程/ 80
4.2.3　Java NIO/ 82
4.3　Hadoop RPC基本框架分析/ 89
4.3.1　RPC基本概念/ 89
4.3.2　Hadoop RPC基本框架/ 91
4.3.3　集成其他開源RPC框架/ 98
4.4　MapReduce通信協(xié)議分析/ 100
4.4.1　MapReduce 通信協(xié)議概述/ 100
4.4.2　JobSubmissionProtocol通信協(xié)議/ 102
4.4.3　InterTrackerProtocol通信協(xié)議/ 102
4.4.4　TaskUmbilicalProtocol通信協(xié)議/ 103
4.4.5　其他通信協(xié)議/ 104
4.5　小結(jié)/ 106
第5章　作業(yè)提交與初始化過程分析/ 107
5.1　作業(yè)提交與初始化概述/ 107
5.2　作業(yè)提交過程詳解/ 108
5.2.1　執(zhí)行Shell命令/ 108
5.2.2　作業(yè)文件上傳/ 109
5.2.3　產(chǎn)生InputSplit文件/ 111
5.2.4　作業(yè)提交到JobTracker/ 113
5.3　作業(yè)初始化過程詳解/ 115
5.4　Hadoop DistributedCache原理分析/ 117
5.4.1　使用方法介紹/ 118
5.4.2　工作原理分析/ 120
5.5　小結(jié)/ 122
第6章　JobTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析/ 123
6.1　JobTracker概述/ 123
6.2　JobTracker啟動過程分析/ 125
6.2.1　JobTracker啟動過程概述/ 125
6.2.2　重要對象初始化/ 125
6.2.3　各種線程功能/ 128
6.2.4　作業(yè)恢復(fù)/ 129
6.3　心跳接收與應(yīng)答/ 129
6.3.1　更新狀態(tài)/ 131
6.3.2　下達命令/ 131
6.4　Job和Task運行時信息維護/ 134
6.4.1　作業(yè)描述模型/ 134
6.4.2　JobInProgress/ 136
6.4.3　TaskInProgress/ 137
6.4.4　作業(yè)和任務(wù)狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖/ 139
6.5　容錯機制/ 141
6.5.1　JobTracker容錯/ 141
6.5.2　TaskTracker容錯/ 142
6.5.3　Job/Task容錯/ 145
6.5.4　Record容錯/ 147
6.5.5　磁盤容錯/ 151
6.6　任務(wù)推測執(zhí)行原理/ 152
6.6.1　計算模型假設(shè)/ 153
6.6.2　1.0.0版本的算法/ 153
6.6.3　0.21.0版本的算法/ 154
6.6.4　2.0版本的算法/ 156
6.7　Hadoop資源管理/ 157
6.7.1　任務(wù)調(diào)度框架分析/ 159
6.7.2　任務(wù)選擇策略分析/ 162
6.7.3　FIFO調(diào)度器分析/ 164
6.7.4　Hadoop資源管理優(yōu)化/ 165
6.8　小結(jié)/ 168
第7章　TaskTracker內(nèi)部實現(xiàn)剖析/ 169
7.1　TaskTracker概述/ 169
7.2　TaskTracker啟動過程分析/ 170
7.2.1　重要變量初始化/ 171
7.2.2　重要對象初始化/ 171
7.2.3　連接JobTracker/ 172
7.3　心跳機制/ 172
7.3.1　單次心跳發(fā)送/ 172
7.3.2　狀態(tài)發(fā)送/ 175
7.3.3　命令執(zhí)行/ 178
7.4　TaskTracker行為分析/ 179
7.4.1　啟動新任務(wù)/ 179
7.4.2　提交任務(wù)/ 179
7.4.3　殺死任務(wù)/ 181
7.4.4　殺死作業(yè)/ 182
7.4.5　重新初始化/ 184
7.5　作業(yè)目錄管理/ 184
7.6　啟動新任務(wù)/ 186
7.6.1　任務(wù)啟動過程分析/ 186
7.6.2　資源隔離機制/ 193
7.7　小結(jié)/ 195
第8章　Task運行過程分析/ 196
8.1　Task運行過程概述/ 196
8.2　基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法/ 197
8.2.1　IFile存儲格式/ 197
8.2.2　排序/ 198
8.2.3　Reporter/ 201
8.3　Map Task內(nèi)部實現(xiàn)/ 204
8.3.1　Map Task整體流程/ 204
8.3.2　Collect過程分析/ 205
8.3.3　Spill過程分析/ 213
8.3.4　Combine過程分析/ 214
8.4　Reduce Task內(nèi)部實現(xiàn)/ 214
8.4.1　Reduce Task整體流程/ 215
8.4.2　Shuffle和Merge階段分析/ 215
8.4.3　Sort和Reduce階段分析/ 218
8.5　Map/Reduce Task優(yōu)化/ 219
8.5.1　參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 219
8.5.2　系統(tǒng)優(yōu)化/ 220
8.6　小結(jié)/ 224
第四部分　MapReduce高級篇
第9章　Hadoop性能調(diào)優(yōu)/ 228
9.1　概述/ 228
9.2　從管理員角度進行調(diào)優(yōu)/ 229
9.2.1　硬件選擇/ 229
9.2.2　操作系統(tǒng)參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 229
9.2.3　JVM參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 230
9.2.4　Hadoop參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 230
9.3　從用戶角度進行調(diào)優(yōu)/ 235
9.3.1　應(yīng)用程序編寫規(guī)范/ 235
9.3.2　作業(yè)級別參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 235
9.3.3　任務(wù)級別參數(shù)調(diào)優(yōu)/ 239
9.4　小結(jié)/ 240
第10章　Hadoop多用戶作業(yè)調(diào)度器/ 241
10.1　多用戶調(diào)度器產(chǎn)生背景/ 241
10.2　HOD/ 242
10.2.1　Torque資源管理器/ 242
10.2.2　HOD作業(yè)調(diào)度/ 243
10.3　Hadoop隊列管理機制/ 245
10.4　Capacity Scheduler實現(xiàn)/ 246
10.4.1　Capacity Scheduler功能介紹/ 247
10.4.2　Capacity Scheduler實現(xiàn)/ 249
10.4.3　多層隊列調(diào)度/ 254
10.5　Fair Scheduler實現(xiàn)/ 255
10.5.1　Fair Scheduler功能介紹/ 255
10.5.2　Fair Scheduler實現(xiàn)/ 258
10.5.3　Fair Scheduler與Capacity Scheduler對比/ 263
10.6　其他Hadoop調(diào)度器介紹/ 264
10.7　小結(jié)/ 265
第11章　Hadoop安全機制/ 266
11.1　Hadoop安全機制概述/ 266
11.1.1　Hadoop面臨的安全問題/ 266
11.1.2　Hadoop對安全方面的需求/ 267
11.1.3　Hadoop安全設(shè)計基本原則/ 267
11.2　基礎(chǔ)知識/ 268
11.2.1　安全認證機制/ 268
11.2.2　Kerberos介紹/ 270
11.3　Hadoop安全機制實現(xiàn)/ 273
11.3.1　RPC/ 273
11.3.2　HDFS/ 276
11.3.3　MapReduce/ 278
11.3.4　上層服務(wù)/ 280
11.4　應(yīng)用場景總結(jié)/ 281
11.4.1　文件存取/ 281
11.4.2　作業(yè)提交與運行/ 282
11.4.3　上層中間件訪問Hadoop/ 282
11.5　小結(jié)/ 283
第12章　下一代MapReduce框架/ 284
12.1　第一代MapReduce框架的局限性/ 284
12.2　下一代MapReduce框架概述/ 284
12.2.1　基本設(shè)計思想/ 284
12.2.2　資源統(tǒng)一管理平臺/ 286
12.3　Apache YARN/ 287
12.3.1　Apache YARN基本框架/ 287
12.3.2　Apache YARN工作流程/ 290
12.3.3　Apache YARN設(shè)計細節(jié)/ 291
12.3.4　MapReduce與YARN結(jié)合/ 294
12.4　Facebook Corona / 298
12.4.1　Facebook Corona基本框架/ 298
12.4.2　Facebook Corona工作流程/ 300
12.4.3　YARN與Corona對比/ 303
12.5　Apache Mesos/ 304
12.5.1　Apache Mesos基本框架/ 304
12.5.2　Apache Mesos資源分配/ 305
12.5.3　MapReduce與Mesos結(jié)合/ 307
12.6　小結(jié)/ 309
附錄A　安裝Hadoop過程中可能存在的問題及解決方案/ 310
附錄B　Hadoop默認HTTP端口號以及HTTP地址/ 312
參考資料/ 313