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Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理.pdf【bbs.cfei.net 分享】【393页】【18.6M】
内容简介
《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》是“Hadoop技术内幕”系列的第3本书，前面两本分别对Common、HDFS和MapReduce进行了深入分析和讲解，赢得了极好的口碑，Hadoop领域几乎人手一册，本书则对YARN展开了深入的探讨，是首部关于YARN的专著。仍然由资深Hadoop技术专家董西成执笔，根据最新的Hadoop 2.0版本撰写，权威社区ChinaHadoop鼎力推荐。
《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》从应用角度系统讲解了YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架（MapReduce、Tez、Storm、Spark），以及多个类YARN的开源资源管理系统（Corona和Mesos）；从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理，以及各种计算框架的实现细节。
《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》共四部分13章：第一部分（第1~2章）主要介绍了如何获取、阅读和调试Hadoop的源代码，以及YARN的设计思想、基本架构和工作流程；第二部分（第3~7章）结合源代码详细剖析和讲解了YARN的第三方开源库、底层通信库、服务库、事件库的基本使用和实现细节，详细讲解了YARN的应用程序设计方法，深入讲解和分析了ResourceManager、资源调度器、NodeManager等组件的实现细节；第三篇（第8~10章）则对离线计算框架MapReduce、DAG计算框架Tez、实时计算框架Storm和内存计算框架Spark进行了详细的讲解；第四部分（第11~13章）首先对Facebook Corona和Apache Mesos进行了深入讲解，然后对YARN的发展趋势进行了展望。附录部分收录了YARN安装指南、YARN配置参数以及Hadoop Shell命令等非常有用的资料。
作者简介
董西成，资深Hadoop技术实践者和研究者，对Hadoop技术有非常深刻的认识和理解，有着丰富的实践经验。曾经参与了商用Hadoop原型的研发，以及人民搜索的分布式日志系统、全网图片搜索引擎、Hadoop调度器等多个项目的设计与研发，实践经验非常丰富。对Hadoop的源代码有深入的研究，能通过修改Hadoop的源代码来完成二次开发和解决各种复杂的问题。热衷于分享，撰写了大量关于Hadoop的技术文章并分享在自己的博客上，由于文章技术含量高，所以非常受欢迎，这使得他在Hadoop技术圈内颇具知名度和影响力。
出版有Hadoop领域负有盛名的专著：《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》。
目录
Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理【飞网资源分享】
前言
第一部分 准备篇
第1章 环境准备
1.1 准备学习环境
1.2 获取Hadoop源代码
1.3 搭建Hadoop源代码阅读环境
1.4 Hadoop源代码组织结构
1.5 Hadoop初体验
1.6 编译及调试Hadoop源代码
1.7 小结
第2章 YARN设计理念与基本架构
2.1 YARN产生背景
2.2 Hadoop基础知识
2.3 YARN基本设计思想
2.4 YARN基本架构
2.5 YARN工作流程
2.6 多角度理解YARN
2.7 本书涉及内容
2.8 小结
第二部分 YARN核心设计篇
第3章 YARN基础库
3.1 概述
3.2 第三方开源库
3.3 底层通信库
3.4 服务库与事件库
3.5 状态机库
3.6 源代码阅读引导
3.7 小结
3.8 问题讨论
第4章 YARN应用程序设计方法
4.1 概述
4.2 客户端设计
4.3 ApplicationMaster设计
4.4 YARN应用程序实例
4.5 源代码阅读引导
4.6 小结
4.7 问题讨论
第5章 ResourceManager 剖析
5.1 概述
5.2 用户交互模块
5.3 ApplicationMaster管理
5.4 NodeManager管理
5.5 Application管理
5.6 状态机管理
5.7 几个常见行为分析
5.8 安全管理
5.9 容错机制
5.10 源代码阅读引导
5.11 小结
5.12 问题讨论
第6章 资源调度器
6.1 资源调度器背景
6.2 HOD调度器
6.3 YARN资源调度器的基本架构
6.4 YARN层级队列管理机制
6.5 Capacity Scheduler
6.6 Fair Scheduler
6.7 其他资源调度器介绍
6.8 源代码阅读引导
6.9 小结
6.10 问题讨论
第7章 NodeManager剖析
7.1 概述
7.2 节点健康状况检测
7.3 分布式缓存机制
7.4 目录结构管理
7.5 状态机管理
7.6 Container生命周期剖析
7.7 资源隔离
7.8 源代码阅读引导
7.9 小结
7.10 问题讨论
第三部分 计算框架篇
第8章 离线计算框架MapReduce
8.1 概述
8.2 MapReduce客户端
8.3 MRAppMaster工作流程
8.4 MR作业生命周期及相关状态机
8.5 资源申请与再分配
8.6 Container启动与释放
8.7 推测执行机制
8.8 作业恢复
8.9 数据处理引擎
8.10 历史作业管理器
8.11 MRv1与MRv2对比
8.12 源代码阅读引导
8.13 小结
8.14 问题讨论
第9章 DAG计算框架Tez
9.1 背景
9.2 Tez数据处理引擎
9.3 DAG Master实现
9.4 优化机制
9.5 Tez应用场景
9.6 与其他系统比较
9.7 小结
第10章 实时/内存计算框架Storm/Spark
10.1 Hadoop MapReduce的短板
10.2 实时计算框架Storm
10.3 内存计算框架Spark
10.4 小结
第四部分 高级篇
第11章 Facebook Corona剖析
11.1 概述
11.2 Corona设计特点
11.3 工作流程介绍
11.4 主要模块介绍
11.5 小结
第12章 Apache Mesos剖析
12.1 概述
12.2 底层网络通信库
12.3 Mesos服务
12.4 Mesos工作流程
12.5 Mesos资源分配策略
12.6 Mesos容错机制
12.7 Mesos应用实例
12.8 Mesos与YARN对比
12.9 小结
第13章 YARN总结与发展趋势
13.1 资源管理系统设计动机
13.2 资源管理系统架构演化
13.3 YARN发展趋势
13.4 小结
附录A YARN安装指南
附录B YARN配置参数介绍
附录C Hadoop Shell命令介绍
附录D 参考资料
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发表于 2016-10-17 16:29:57
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发表于 2016-10-17 16:37:47
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