Analiza danych z Hadoopem — i wszystko staje się prostsze!

• Podstawy Hadoopa i model MapReduce
• Praca z Hadoopem, budowa klastra i zarządzanie platformą
• Dodatki zwiększające funkcjonalność Hadoopa

• Hadoop i model MapReduce
• Systemy HDFS i YARN
• Operacje wejścia – wyjścia w platformie Hadoop
• Typy, formaty, funkcje i budowa aplikacji w modelu MapReduce
• Zarządzanie platformą Hadoop
• Avro, Parquet, Flume i Sqoop — metody pracy z danymi
• Pig, Hive, Crunch i Spark — wysokopoziomowe narzędzia do przetwarzania danych
• HBase i ZooKeeper — praca w środowisku rozproszonym
• Integrowanie danych w firmie Cerner
• Nauka o danych biologicznych
• Cascading

Rozdziały:

Przedmowa (17)

Wprowadzenie (19)

• Kwestie porządkowe (20)
• Co nowego znajdziesz w wydaniu czwartym? (20)
• Konwencje stosowane w tej książce (21)
• Korzystanie z przykładowego kodu (21)
• Podziękowania (22)

CZĘŚĆ I. PODSTAWY PLATFORMY HADOOP (25)

Rozdział 1. Poznaj platformę Hadoop (27)

• Dane! (27)
• Przechowywanie i analizowanie danych (29)
• Przetwarzanie w zapytaniach wszystkich danych (30)
• Poza przetwarzanie wsadowe (30)
• Porównanie z innymi systemami (31)
  • Systemy RDBMS (32)
  • Przetwarzanie sieciowe (33)
  • Przetwarzanie z udziałem ochotników (34)
• Krótka historia platformy Apache Hadoop (35)
• Zawartość książki (38)

Rozdział 2. Model MapReduce (41)

• Zbiór danych meteorologicznych (41)
  • Format danych (41)
• Analizowanie danych za pomocą narzędzi uniksowych (42)
• Analizowanie danych za pomocą Hadoopa (44)
  • Mapowanie i redukcja (44)
  • Model MapReduce w Javie (45)
• Skalowanie (51)
  • Przepływ danych (51)
  • Funkcje łączące (55)
  • Wykonywanie rozproszonego zadania w modelu MapReduce (56)
• Narzędzie Streaming Hadoop (57)
  • Ruby (57)
  • Python (59)

Rozdział 3. System HDFS (61)

• Projekt systemu HDFS (61)
• Pojęcia związane z systemem HDFS (63)
  • Bloki (63)
  • Węzły nazw i węzły danych (64)
  • Zapisywanie bloków w pamięci podręcznej (65)
  • Federacje w systemie HDFS (65)
  • Wysoka dostępność w systemie HDFS (66)
• Interfejs uruchamiany z wiersza poleceń (68)
  • Podstawowe operacje w systemie plików (69)
• Systemy plików w Hadoopie (70)
  • Interfejsy (71)
• Interfejs w Javie (74)
  • Odczyt danych na podstawie adresu URL systemu Hadoop (74)
  • Odczyt danych za pomocą interfejsu API FileSystem (75)
  • Zapis danych (78)
  • Katalogi (80)
  • Zapytania w systemie plików (80)
  • Usuwanie danych (84)
• Przepływ danych (85)
  • Anatomia odczytu pliku (85)
  • Anatomia procesu zapisu danych do pliku (87)
  • Model zapewniania spójności (90)
• Równoległe kopiowanie za pomocą programu distcp (91)
  • Zachowywanie równowagi w klastrach z systemem HDFS (92)

Rozdział 4. System YARN (95)

• Struktura działania aplikacji w systemie YARN (96)
  • Żądania zasobów (97)
  • Czas życia aplikacji (97)
  • Budowanie aplikacji systemu YARN (98)
• System YARN a implementacja MapReduce 1 (99)
• Szeregowanie w systemie YARN (101)
  • Dostępne programy szeregujące (101)
  • Konfigurowanie programu szeregującego Capacity (103)
  • Konfigurowanie programu szeregującego Fair (105)
  • Szeregowanie z opóźnieniem (109)
  • Podejście Dominant Resource Fairness (109)
• Dalsza lektura (110)

Rozdział 5. Operacje wejścia-wyjścia w platformie Hadoop (111)

• Integralność danych (111)
  • Integralność danych w systemie HDFS (112)
  • Klasa LocalFileSystem (112)
  • Klasa ChecksumFileSystem (113)
• Kompresja (113)
  • Kodeki (114)
  • Kompresja i podział danych wejściowych (118)
  • Wykorzystywanie kompresji w modelu MapReduce (120)
  • Serializacja (122)
  • Interfejs Writable (123)
  • Klasy z rodziny Writable (125)
  • Tworzenie niestandardowych implementacji interfejsu Writable (132)
  • Platformy do obsługi serializacji (137)
• Plikowe struktury danych (138)
  • Klasa SequenceFile (138)
  • Klasa MapFile (145)
  • Inne formaty plików i formaty kolumnowe (146)

CZĘŚĆ II. MODEL MAPREDUCE (149)

Rozdział 6. Budowanie aplikacji w modelu MapReduce (151)

• API do obsługi konfiguracji (151)
  • Łączenie zasobów (152)
  • Podstawianie wartości zmiennych (153)
  • Przygotowywanie środowiska programowania (154)
  • Zarządzanie konfiguracją (155)
  • GenericOptionsParser, Tool i ToolRunner (158)
• Pisanie testów jednostkowych za pomocą biblioteki MRUnit (161)
  • Mapper (161)
  • Reduktor (164)
• Uruchamianie kodu lokalnie na danych testowych (164)
  • Uruchamianie zadania w lokalnym mechanizmie wykonywania zadań (165)
  • Testowanie sterownika (166)
• Uruchamianie programów w klastrze (167)
  • Tworzenie pakietu z zadaniem (168)
  • Uruchamianie zadania (169)
  • Sieciowy interfejs użytkownika modelu MapReduce (171)
  • Pobieranie wyników (174)
  • Debugowanie zadania (175)
  • Dzienniki w Hadoopie (178)
  • Zdalne diagnozowanie (180)
• Dostrajanie zadania (181)
  • Profilowanie operacji (181)
• Przepływ pracy w modelu MapReduce (182)
  • Rozbijanie problemu na zadania w modelu MapReduce (183)
  • JobControl (184)
  • Apache Oozie (185)

Rozdział 7. Jak działa model MapReduce? (191)

• Wykonywanie zadań w modelu MapReduce (191)
  • Przesyłanie zadania (192)
  • Inicjowanie zadania (193)
  • Przypisywanie operacji do węzłów (194)
  • Wykonywanie operacji (194)
  • Aktualizowanie informacji o postępie i statusu (196)
  • Ukończenie zadania (197)
• Niepowodzenia (198)
  • Niepowodzenie operacji (198)
  • Niepowodzenie zarządcy aplikacji (199)
  • Niepowodzenie menedżera węzła (200)
  • Niepowodzenie menedżera zasobów (201)
• Przestawianie i sortowanie (202)
  • Etap mapowania (202)
  • Etap redukcji (203)
  • Dostrajanie konfiguracji (206)
• Wykonywanie operacji (208)
  • Środowisko wykonywania operacji (208)
  • Wykonywanie spekulacyjne (209)
  • Klasy z rodziny OutputCommitter (210)

Rozdział 8. Typy i formaty z modelu MapReduce (213)

• Typy w modelu MapReduce (213)
  • Domyślne zadanie z modelu MapReduce (216)
• Formaty wejściowe (222)
  • Wejściowe porcje danych i rekordy (222)
  • Tekstowe dane wejściowe (232)
  • Binarne dane wejściowe (236)
  • Różne dane wejściowe (237)
  • Dane wejściowe (i wyjściowe) z bazy (238)
• Formaty danych wyjściowych (238)
  • Tekstowe dane wyjściowe (239)
  • Binarne dane wyjściowe (239)
  • Wiele danych wyjściowych (240)
  • Leniwe generowanie danych wyjściowych (243)
  • Dane wyjściowe dla bazy (244)

Rozdział 9. Funkcje modelu MapReduce (245)

• Liczniki (245)
  • Liczniki wbudowane (245)
  • Zdefiniowane przez użytkowników liczniki Javy (249)
  • Zdefiniowane przez użytkownika liczniki narzędzia Streaming (252)
• Sortowanie (253)
  • Przygotowania (253)
  • Częściowe sortowanie (254)
  • Sortowanie wszystkich danych (255)
  • Sortowanie pomocnicze (259)
• Złączanie (264)
  • Złączanie po stronie mapowania (265)
  • Złączanie po stronie redukcji (265)
• Rozdzielanie danych pomocniczych (268)
  • Wykorzystanie konfiguracji zadania (268)
  • Rozproszona pamięć podręczna (269)
• Klasy biblioteczne modelu MapReduce (273)

CZĘŚĆ III. PRACA Z PLATFORMĄ HADOOP (275)

Rozdział 10. Budowanie klastra opartego na platformie Hadoop (277)

• Specyfikacja klastra (278)
  • Określanie wielkości klastra (279)
  • Topologia sieci (280)
• Przygotowywanie i instalowanie klastra (282)
  • Instalowanie Javy (282)
  • Tworzenie kont użytkowników w Uniksie (282)
  • Instalowanie Hadoopa (282)
  • Konfigurowanie ustawień protokołu SSH (282)
  • Konfigurowanie Hadoopa (283)
  • Formatowanie systemu plików HDFS (283)
  • Uruchamianie i zatrzymywanie demonów (284)
  • Tworzenie katalogów użytkowników (285)
• Konfiguracja Hadoopa (285)
  • Zarządzanie konfiguracją (286)
  • Ustawienia środowiskowe (287)
  • Ważne właściwości demonów Hadoopa (289)
  • Adresy i porty demonów Hadoopa (296)
  • Inne właściwości Hadoopa (298)
• Bezpieczeństwo (299)
  • Kerberos i Hadoop (300)
  • Tokeny do delegowania uprawnień (302)
  • Inne usprawnienia w zabezpieczeniach (303)
• Testy porównawcze klastra opartego na Hadoopie (305)
  • Testy porównawcze w Hadoopie (305)
  • Zadania użytkowników (307)

Rozdział 11. Zarządzanie platformą Hadoop (309)

• System HDFS (309)
  • Trwałe struktury danych (309)
  • Tryb bezpieczny (314)
  • Rejestrowanie dziennika inspekcji (315)
  • Narzędzia (316)
• Monitorowanie (320)
  • Rejestrowanie informacji w dziennikach (320)
  • Wskaźniki i technologia JMX (321)
• Konserwacja (322)
  • Standardowe procedury administracyjne (322)
  • Dodawanie i usuwanie węzłów (324)
  • Aktualizacje (327)

CZĘŚĆ IV. POWIĄZANE PROJEKTY (331)

Rozdział 12. Avro (333)

• Typy danych i schematy systemu Avro (334)
• Serializacja i deserializacja w pamięci (337)
  • Specyficzny interfejs API (338)
• Pliki danych systemu Avro (340)
• Współdziałanie języków (341)
  • Interfejs API dla Pythona (341)
  • Narzędzia systemu Avro (342)
• Określanie schematu (343)
• Porządek sortowania (344)
• Avro i model MapReduce (346)
• Sortowanie za pomocą modelu MapReduce i systemu Avro (349)
• Używanie systemu Avro w innych językach (351)

Rozdział 13. Parquet (353)

• Model danych (354)
  • Kodowanie struktury zagnieżdżonych danych (355)
• Format plików Parquet (356)
• Konfiguracja dla formatu Parquet (358)
• Zapis i odczyt plików w formacie Parquet (358)
  • Avro, Protocol Buffers i Thrift (360)
• Format Parquet i model MapReduce (362)

Rozdział 14. Flume (365)

• Instalowanie platformy Flume (365)
• Przykład (366)
• Transakcje i niezawodność (368)
  • Porcje zdarzeń (369)
• Ujścia w systemie HDFS (369)
  • Podział na partycje i interceptory (370)
  • Formaty plików (371)
• Rozsyłanie danych do wielu kanałów (372)
  • Gwarancje dostarczenia (373)
  • Selektory replikacji i rozsyłania (374)
• Dystrybucja - warstwy agentów (374)
  • Gwarancje dostarczenia danych (376)
• Grupy ujść (377)
• Integrowanie platformy Flume z aplikacjami (380)
• Katalog komponentów (381)
• Dalsza lektura (382)

Rozdział 15. Sqoop (383)

• Pobieranie Sqoopa (383)
• Konektory Sqoopa (385)
• Przykładowa operacja importu (385)
  • Formaty plików tekstowych i binarnych (388)
• Wygenerowany kod (388)
  • Inne systemy serializacji (389)
• Importowanie - dokładne omówienie (389)
• Kontrolowanie procesu importu (391)
  • Import i spójność (392)
  • Przyrostowy import (392)
  • Importowanie w trybie bezpośrednim (392)
• Praca z zaimportowanymi danymi (393)
  • Importowane dane i platforma Hive (394)
• Importowanie dużych obiektów (396)
• Eksportowanie (398)
• Eksportowanie - dokładne omówienie (399)
  • Eksport i transakcje (401)
  • Eksport i pliki typu SequenceFile (401)
• Dalsza lektura (402)

Rozdział 16. Pig (403)

• Instalowanie i uruchamianie platformy Pig (404)
  • Tryby wykonywania (404)
  • Uruchamianie programów platformy Pig (406)
  • Grunt (406)
  • Edytory kodu w języku Pig Latin (407)
• Przykład (407)
  • Generowanie przykładowych danych (409)
• Porównanie platformy Pig z bazami danych (410)
• Język Pig Latin (411)
  • Struktura (411)
  • Instrukcje (412)
  • Wyrażenia (417)
  • Typy (418)
  • Schematy (419)
  • Funkcje (423)
  • Makra (425)
• Funkcje zdefiniowane przez użytkownika (426)
  • Funkcje UDF służące do filtrowania (426)
  • Obliczeniowa funkcja UDF (429)
  • Funkcje UDF służące do wczytywania danych (430)
• Operatory używane do przetwarzania danych (433)
  • Wczytywanie i zapisywanie danych (433)
  • Filtrowanie danych (434)
  • Grupowanie i złączanie danych (436)
  • Sortowanie danych (441)
  • Łączenie i dzielenie danych (442)
• Platforma Pig w praktyce (442)
  • Współbieżność (442)
  • Relacje anonimowe (443)
  • Podstawianie wartości pod parametry (443)
• Dalsza lektura (444)

Rozdział 17. Hive (445)

• Instalowanie platformy Hive (446)
  • Powłoka platformy Hive (446)
• Przykład (448)
• Uruchamianie platformy Hive (449)
  • Konfigurowanie platformy Hive (449)
  • Usługi platformy Hive (451)
  • Magazyn metadanych (453)
• Porównanie z tradycyjnymi bazami danych (456)
  • Uwzględnianie schematu przy odczycie lub przy zapisie (456)
  • Aktualizacje, transakcje i indeksy (456)
  • Inne silniki obsługujące język SQL w Hadoopie (457)
• HiveQL (458)
  • Typy danych (458)
  • Operatory i funkcje (462)
• Tabele (463)
  • Tabele zarządzane i tabele zewnętrzne (463)
  • Partycje i kubełki (464)
  • Formaty przechowywania danych (468)
  • Importowanie danych (472)
  • Modyfikowanie tabel (473)
  • Usuwanie tabel (474)
• Pobieranie danych (474)
  • Sortowanie i agregacja danych (475)
  • Skrypty modelu MapReduce (475)
  • Złączenia (476)
  • Podzapytania (479)
  • Widoki (480)
• Funkcje zdefiniowane przez użytkowników (481)
  • Pisanie funkcji UDF (482)
  • Pisanie funkcji UDAF (484)
• Dalsza lektura (488)

Rozdział 18. Crunch (489)

• Przykład (490)
• Podstawowe interfejsy API Cruncha (493)
  • Proste operacje (493)
  • Typy (497)
  • Źródłowe i docelowe zbiory danych (500)
  • Funkcje (502)
  • Materializacja (504)
• Wykonywanie potoku (506)
  • Uruchamianie potoku (506)
  • Zatrzymywanie potoku (507)
  • Inspekcja planu wykonania w Crunchu (508)
  • Algorytmy iteracyjne (511)
  • Tworzenie punktów kontrolnych w potokach (512)
• Biblioteki w Crunchu (513)
• Dalsza lektura (515)

Rozdział 19. Spark (517)

• Instalowanie Sparka (518)
• Przykład (518)
  • Aplikacje, zadania, etapy i operacje w Sparku (520)
  • Niezależna aplikacja w języku Scala (520)
  • Przykład napisany w Javie (521)
  • Przykład napisany w Pythonie (522)
• Zbiory RDD (523)
  • Tworzenie zbiorów RDD (523)
  • Transformacje i akcje (524)
  • Utrwalanie danych (527)
  • Serializacja (529)
• Zmienne współużytkowane (530)
  • Zmienne rozsyłane (531)
  • Akumulatory (531)
• Anatomia przebiegu zadania w Sparku (532)
  • Przesyłanie zadań (532)
  • Tworzenie skierowanego grafu acyklicznego (533)
  • Szeregowanie operacji (535)
  • Wykonywanie operacji (536)
• Wykonawcy i menedżery klastra (536)
  • Spark i YARN (537)
• Dalsza lektura (540)

Rozdział 20. HBase (541)

• Podstawy (541)
  • Tło historyczne (542)
• Omówienie zagadnień (542)
  • Krótki przegląd modelu danych (542)
  • Implementacja (544)
• Instalacja (546)
  • Przebieg testowy (547)
• Klienty (549)
  • Java (549)
  • Model MapReduce (552)
  • Interfejsy REST i Thrift (553)
• Budowanie interaktywnej aplikacji do przesyłania zapytań (553)
  • Projekt schematu (554)
  • Wczytywanie danych (555)
  • Zapytania interaktywne (558)
• Baza HBase a bazy RDBMS (561)
  • Historia cieszącej się powodzeniem usługi (562)
  • Baza HBase (563)
• Bazy HBase w praktyce (563)
  • System HDFS (564)
  • Interfejs użytkownika (564)
  • Wskaźniki (565)
  • Liczniki (565)
• Dalsza lektura (565)

Rozdział 21. ZooKeeper (567)

• Instalowanie i uruchamianie systemu ZooKeeper (568)
• Przykład (570)
  • Przynależność do grupy w systemie ZooKeeper (570)
  • Tworzenie grupy (571)
  • Dołączanie członków do grupy (573)
  • Wyświetlanie członków grupy (574)
  • Usuwanie grupy (575)
• Usługa ZooKeeper (576)
  • Model danych (576)
  • Operacje (578)
  • Implementacja (582)
  • Spójność (583)
  • Sesje (585)
  • Stany (587)
• Budowanie aplikacji z wykorzystaniem ZooKeepera (588)
  • Usługa do zarządzania konfiguracją (588)
  • Odporna na błędy aplikacja ZooKeepera (591)
  • Usługa do zarządzania blokadami (594)
  • Inne rozproszone struktury danych i protokoły (596)
• ZooKeeper w środowisku produkcyjnym (597)
  • Odporność a wydajność (598)
  • Konfiguracja (599)
• Dalsza lektura (600)

CZĘŚĆ V. STUDIA PRZYPADKÓW (601)

Rozdział 22. Integrowanie danych w firmie Cerner (603)

• Od integracji procesorów do integracji semantycznej (603)
• Poznaj platformę Crunch (604)
• Budowanie kompletnego obrazu (604)
• Integrowanie danych z obszaru opieki zdrowotnej (607)
• Możliwość łączenia danych w różnych platformach (610)
• Co dalej? (611)

Rozdział 23. Nauka o danych biologicznych - ratowanie życia za pomocą oprogramowania (613)

• Struktura DNA (615)
• Kod genetyczny - przekształcanie liter DNA w białka (616)
• Traktowanie kodu DNA jak kodu źródłowego (617)
• Projekt poznania ludzkiego genomu i genomy referencyjne (619)
• Sekwencjonowanie i wyrównywanie DNA (620)
• ADAM - skalowalna platforma do analizy genomu (621)
  • Programowanie piśmienne za pomocą języka IDL systemu Avro (621)
  • Dostęp do danych kolumnowych w formacie Parquet (623)
  • Prosty przykład - zliczanie k-merów za pomocą Sparka i ADAM-a (624)
• Od spersonalizowanych reklam do spersonalizowanej medycyny (626)
• Dołącz do projektu (627)

Rozdział 24. Cascading (629)

• Pola, krotki i potoki (630)
  • Operacje (632)
• Typy Tap, Scheme i Flow (634)
• Cascading w praktyce (635)
  • Elastyczność (637)
• Hadoop i Cascading w serwisie ShareThis (638)
• Podsumowanie (642)

DODATKI (643)

Dodatek A. Instalowanie platformy Apache Hadoop (645)

• Wymagania wstępne (645)
• Instalacja (645)
• Konfiguracja (646)
  • Tryb niezależny (647)
  • Tryb pseudorozproszony (647)
  • Tryb rozproszony (649)

Dodatek B. Dystrybucja firmy Cloudera (651)

Dodatek C. Przygotowywanie danych meteorologicznych od instytucji NCDC (653)

Dodatek D. Dawny i nowy interfejs API Javy dla modelu MapReduce (657)

Skorowidz (661)