企业级大数据平台构建：架构与实现 PDF 电子书 X0246

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Java电子书：企业级大数据平台构建：架构与实现  PDF 电子书 Java吧 java8.com

作者:朱凯出版社:机械工业出版社出版时间:2018年04月
7 k0 [& P4 Z5 w4 K" `, p
编号：166-Java吧资源免费-X0246【Java吧 java8.com】

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1 c# r% n- v* g8 B* t1 W+ j
/ Z# O1 b% n. V* E目录：
& ]! J! G, U. m! W

前　言
第1章　浅谈企业级大数据平台的重要性 1
$ L9 R- z5 L, p/ f5 }5 o1.1　缺乏统一大数据平台的问题 2
9 d. i+ T5 x2 y1.1.1　资源浪费 2
; }4 x: q5 [6 t5 c1.1.2　数据孤岛 2
1.1.3　服务孤岛 3
; E8 `/ V( o: y7 B2 g1.1.4　安全存疑 3
1.1.5　缺乏可维护性和可扩展性 3
# l  g) I. \+ f8 j$ a1.1.6　缺乏可复制性 4
1.2　构建统一大数据平台的优势 4
1.3　企业级大数据平台需要具备的基本能力 6
# r0 w8 f! Q; P6 o5 T' ~$ @* D7 S( Z1.3.1　集群管理与监控 7
) s5 F. t. K0 b9 ~6 _1 R, i1.3.2　数据接入 7
1.3.3　数据存储与查询 7
  t  n0 D: `4 K1.3.4　数据计算 8
, n: Z6 q' n- u0 q! j1.3.5　平台安全与管理 10
7 R7 ^6 {& e" `: ^. u  L1.4　平台辅助工具 12
! u+ f$ ^- Y' p3 A* h" F1.5　本章小结 13
+ z% e. l. v- I" J. F" l第2章　企业级大数据平台技术栈介绍 15
0 A$ j% p5 F' b( i8 {% F& ^2.1　HDFS 16
2.1.1　概述 16
  X, `0 E  c0 O: ~9 y2.1.2　RAID技术 17
2.1.3　核心设计目标 18
7 k3 G& T4 y5 N2.1.4　命名空间 19
2.1.5　数据模型 20
2.1.6　Namenode和Datanode 20
  }. Y$ W0 J7 p/ V& r3 G2.1.7　使用场景 21
2.2　Zookeeper 22
4 w: m8 W+ t5 E- X4 o+ M, D2.2.1　概述 22
; B- ~1 |4 K4 M% J1 O( a2.2.2　核心特性 23
# [! p; q, i! I8 g  U6 [3 h2.2.3　命名空间 24
  T1 Z2 ?/ T. ]$ B2.2.4　数据模型 24
! \0 ?6 O/ b( w" c9 y9 a2.2.5　节点状态监听 25
, D$ C4 ]6 H$ w; F& ^2.2.6　原子消息广播协议 25
2.2.7　使用场景 32
5 ]# q# e- S" o% b2.3　HBase 33
9 B0 h" S3 e* W7 B! k2.3.1　概述 33
" e& g, _. i" O2.3.2　数据模型 34
0 s" u* z, S( e2.3.3　Regions 34
2.3.4　HBase Master 35
2.3.5　Region Server 36
) U7 b9 L' _7 D& D1 Q2.3.6　MemStore与HFile 37
2.3.7　使用场景 37
4 Y( S' i# L4 P4 z+ E2.4　YARN 38
+ y8 ?' C1 }5 M: L2 V( h2.4.1　概述 38
6 C5 i/ C5 T& {! |& U  w2.4.2　资源模型和Container 40
2.4.3　ResourceManager 40
2.4.4　ApplicationMaster 40
2.4.5　NodeManager 41
# K% b% d& Q. B! t2.4.6　单一集群架构 41
' T; [+ N. ?- i+ J2.4.7　工作流程 41
2.4.8　使用场景 43
, X  ?$ |5 r- D1 W2.5　Spark 43
2.5.1　概述 43
0 |: r4 ]; `0 E! s) C2.5.2　数据模型 45
2.5.3　编程模型和作业调度 45
2.5.4　依赖 46
$ u' {4 W* Y2 \; _: C# F# l2.5.5　容错 47
: R2 F; \, r4 h# |4 X2.5.6　集群模式 47
1 {2 R+ Y( a& H# `) k2.5.7　使用场景 48
2.6　本章小结 49
/ x7 O# G& {4 Q1 D6 l0 g8 U" R$ [第3章　使用Ambari安装Hadoop集群 50
( o* Q4 m" V  U; P% Y3.1　概述 50
. b& I8 v: W" \% E  g- S( l1 b$ J, ^3.2　集群设计 52
/ m7 G. h4 B! e6 ?3 T- b3.2.1　主控节点 52
3.2.2　存储与计算节点 53
' n6 P" o( Q: v' _: e" N3.2.3　安全认证与管理节点 54
3.2.4　协同管理与其他节点 54
3.3　Ambari的安装、配置与启动 55
3.3.1　安装前的准备 55
3.3.2　安装Ambari-Server 62
! @) |/ U- \" C# s3 l6 }3.3.3　Ambari-Server目录结构 64
3.3.4　配置Ambari-Server 65
3.3.5　启动Ambari-Server 66
3.4　新建集群 67
& t+ y" y6 _5 h$ I9 G/ J3.4.1　设置集群名称并配置HDP安装包 67
" f& f9 p# Z- C3.4.2　配置集群 69
. W/ p! n' ^: k0 }8 r: R3.5　Ambari控制台功能简介 77
3.5.1　集群服务管理 78
3.5.2　集群服务配置 80
- m' r3 L! D. w8 A$ g: \3.5.3　辅助工具 82
  F; j1 p- f% |3.6　本章小结 86
第4章　构建企业级平台安全方案 87
4.1　浅谈企业级大数据平台面临的安全隐患 88
, N& m$ x( @0 n5 ^. u0 [0 i9 L4.1.1　缺乏统一的访问控制机制 88
! R/ e  m, M" e" U4.1.2　缺乏统一的资源授权策略 88
4.1.3　缺乏Hadoop服务安全保障 89
4.2　初级安全方案 89
4.2.1　访问控制 89
- w# R7 I2 K3 x; ?! d! W# U6 K" v- q4.2.2　数据授权与管理 97
4 B* P; \' E/ U) w" ^4.3　本章小结 110
第5章　Hadoop服务安全方案 111
2 f& F" s8 x9 O4 \. Q5.1　Kerberos协议简介 111
5.2　使用FreeIPA安装Kerberos和LDAP 113
5.2.1　安装FreeIPA 115
  G' `$ b: J0 Q$ z# X5.2.2　IPA-Server管理控制台功能介绍 119
+ Y. q1 j0 \9 E7 r: J5.2.3　IPA CLI功能介绍 122
5.3　开启Ambari的Kerberos安全选项 127
' y8 S# E3 I5 {0 y+ m1 S, n  e! X5.3.1　集成前的准备 127
- \$ G0 ^( g- D7 H4 O, {, q* H4 M5.3.2　集成IPA 129
5.3.3　测试Kerberos认证 133
5.4　本章小结 136
第6章　单点登录与用户管理 137
6.1　集成单点登录 139
9 T( M5 R* k) f( y3 }6.1.1　CAS简介 140
6.1.2　安装CAS-Server 141
1 Z) y! S" Z: M& d3 M3 u5 _6.1.3　集成Knox网关与CAS-
　Server 148
6.1.4　集成Ranger与CAS-Server 151
- x! A( Z& l0 m1 Z* w; l. x  r! D6.1.5　集成Ambari与CAS-Server 152
6.2　实现统一的用户管理系统 155
6.3　使用Java程序调用脚本 161
- r6 f/ u: i  {3 K9 l$ d6 w' U% u; K6.4　创建Ranger扩展用户 166
/ I1 ?' v+ r/ n/ L2 p. p1 I8 C6.5　本章小结 169
第7章　搭建平台管理端RESTful服务 170
- }& d9 y, X& b- R- L/ B1 F7.1　搭建RESTful服务框架 170
7.2　用户查询 174
7.2.1　引入LDAP模块 174
3 M, }! x6 z- b3 J7.2.2　配置LDAP 174
7.2.3　实现持久层 177
7.2.4　实现服务层 181
7.2.5　实现RESTful服务 181
7.2.6　整合用户管理 183
7.3　RESTful服务安全认证 184
0 i% c* h; i8 Y" v& d7.3.1　用户登录服务 185
7.3.2　使用JWT认证 185
7.3.3　创建用户登录RESTful服务 188
7.3.4　认证过滤器 194
" n& h8 @0 H1 ^$ F  m  T7.3.5　测试服务安全认证 198
$ d4 y8 u$ F# j- C. U( A0 v& M" A8 g7.4　数据仓库数据查询 200
1 X& E7 x2 u* H2 F7.4.1　创建JDBC连接 200
7.4.2　Kerberos登录 202
7.4.3　使用JDBC协议查询 202
7.4.4　实现服务层与RESTful服务 206
; S  U+ p0 C$ f0 n3 b' X7.4.5　测试查询 207
/ q# Z/ J! L' U  l. \7.5　数据仓库元数据查询 208
7.5.1　使用query服务查询数仓元数据 208
/ X" Z& i) Q$ @, I: i7.5.2　引入JdbcTemplate模块 209
; Z% i1 S; J4 W' S" d2 g7.5.3　增加Hive元数据库配置 210
2 [. |1 e7 q  h7.5.4　实现元数据持久层 211 java8.com
7.5.5　实现元数据服务层与RESTful服务 216
7.5.6　测试元数据查询 218
7.6　本章小结 219
1 D3 ?' M& k% g, {. s; I$ V第8章　Spark任务与调度服务 220
5 w: \6 t$ g1 U$ Y; N( q8.1　提交Spark任务的3种方式 220
7 g6 i* n! I6 L7 X2 V& ^8.1.1　使用Spark-Submit脚本提交 220
8.1.2　使用Spark Client提交 226
0 u: U+ K; g$ b2 H% l8.1.3　使用YARN RESTful API提交 229
. d" ?& {1 a3 S! [& i4 a# m( f1 [: _8.2　查询Spark日志 234
8.3　任务调度 236
4 E$ L6 Q. i) }3 P1 k8.3.1　引入Quartz模块 237
" ]) @- D3 Y' j  B3 Z3 N8.3.2　增加Quartz配置 237
8.3.

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