hadoop安裝的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

貫串Elasticsearch & Lucene：輕鬆開發高強全文檢索搜尋引擎

為了解決hadoop安裝的問題，作者小問 這樣論述：

　　大資料時代的資訊檢索技術 　　騰訊、阿里巴巴、百度、東京等一線互聯網公司正大力推進Elasticsearch的使用場景，本書以豐富的實例介紹Elasticsearch，可幫助讀者快速應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握使用Elasticsearch搭建分散式搜尋引擎的方法與技巧。 　　本書為入門Lucene、Elasticsearch 　　首先介紹資訊檢索領域中一些基本理論，也就是Lucene的數學模型，之後介紹如何使用Lucene 函數庫建置全文檢索系統，最後介紹Elasticsearch。按照從數學模型到入門基礎再到專案實戰的想法來撰寫，數學模型讓讀者知其然也知其所以然，入門

基礎是理論到實際應用的必經之路，專案實戰則是為了學以致用。書中的每一部分都力圖簡明扼要，使用大量實例和程式，為讀者能夠快速掌握全文檢索技術掃除障礙。 　　適用：學生、Java 程式開發者、搜尋引擎研發人員 本書特色 　　分散式搜尋分析系統／Java資訊檢索函式庫／高擴充性與可用性／強效資料處理

Scala語言基礎與開發實戰

為了解決hadoop安裝的問題，作者王家林，管祥青等 這樣論述：

本書分為基礎篇、中級篇、高級篇及分布式框架四大部分，從Scala零基礎入門，步步深入，引導讀者由淺入深地學習Scala及其應用。本書從手把手指引讀者搭建Scala語言開發環境開始，詳細介紹了Scala的語法基礎，以代碼實例形式分別講解了Scala面向對象開發及函數式編程；在此基礎上進一步深入講解了Scala的中高級語法特性，包括模式匹配、集合、類型參數、高級類型、隱式轉化及各語法特性在Spark源碼中的應用解析，並引出Scala的Actor模型及其應用詳解。本書還詳細介紹了以Scala為基礎的兩大框架——Akka和Kafka。本書每章開始均有重點介紹，以引導讀者有目的、有重點地閱讀或查閱。另外

，針對不同語法特性的源碼及應用解析是本書的另一大特點。本書適合具備一定編程語言基礎、對大數據開發有興趣的在校學生，同時，對有面向對象編程或函數式編程經驗的人員，本書也可以作為開發實例的參考書籍。 前言基礎篇第1章 Scala零基礎入門 1.1 Scala概述 1.2 Windows及Linux下Scale運行環境安裝配置 1.2.1 軟件工具准備 1.2.2 Windows環境下的Scala安裝 1.2.3 Linux環境下的Scala安裝 1.2.4 Linux環境下的Hadoop安裝與配置 1.2.5 Linux環境下的Spark安裝與

配置 1.3 Scala開發環境搭建和HelloWorld實例 1.3.1 Scala集成開發工具的安裝 1.3.2 HelloWorld編程實例 1.3.3 WorkSheet的使用 1.4 變量的使用 1.4.1 Scala解釋器中的變量示例 1.4.2 val變量的定義 1.4.3 var變量的定義 1.4.4 var變量與val變量的使用比較 1.5 函數的定義、流程控制、異常處理 1.5.1 函數的定義 1.5.2 流程控制（if、while、for） 1.5.3 異常處理 1.6 Tuple、Array、Map與文

件操作 1.6.1 Tuple元組 1.6.2 Array數組 1.6.3 文件操作 1.6.4 Map映射 1.7 Scala中的apply方法 1.7.1 Object中的apply 1.7.2 Class中的apply 1.7.3 Array數組的apply實現 1.8 小結第2章 Scala面向對象編程開發 2.1 類的定義及屬性 2.1.1 類定義 2.1.2 帶有getter和setter的屬性 2.2 主構造器、私有構造器、構造器重載 2.2.1 構造器重載之輔助構造器 2.2.2 主構造器 2.2.

3 不同訪問權限的構造器 2.3 內部類和外部類 2.4 單例對象、伴生對象 2.5 繼承：超類的構造、重寫字段、重寫方法 2.5.1 超類的構造 2.5.2 重寫字段 2.5.3 重寫方法 2.6 抽象類、抽象字段、抽象方法 2.6.1 抽象類 2.6.2 抽象字段 2.6.3 抽象方法 2.7 trait特質 2.7.1 作為接口使用的trait 2.7.2 在對象中混入trait 2.7.3 trait深入解析 2.8 多重繼承、多重繼承構造器執行順序及AOP實現 2.8.1 多重繼承 2.8.2 多重繼承構造

器執行順序 2.8.3 AOP實現 2.9 包的定義、包對象、包的引用、包的隱式引用 2.9.1 包的定義 2.9.2 包對象 2.9.3 包的引用 2.9.4 包的隱式引用 2.10包、類、對象、成員、伴生類、伴生對象訪問權限 2.10.1 包、類、對象、成員訪問權限 2.10.2 伴生類、伴生對象訪問權限 2.11 小結第3章 Scala高階函數 3.1 匿名函數 3.2 偏應用函數 3.3 閉包 3.4 SAM轉換 3.5 Curring函數 3.6 高階函數 3.7 高階函數在Spark中的應用 3.8 小結中級篇第4章

Scala模式匹配 4.1 模式匹配簡介 4.2 模式匹配類型 4.2.1 常量模式 4.2.2 變量模式 4.2.3 構造器模式 4.2.4 序列（Sequence)模式 4.2.5 元組（Tuple)模式 4.2.6 類型模式 4.2.7 變量綁定模式 4.3 模式匹配與Case Class 4.3.1 構造器模式匹配原理 4.3.2 序列模式匹配原理 4.3.3 Sealed Class在模式匹配中的應用 4.4 模式匹配應用實例 4.4.1 for循環控制結構中的模式匹配 4.4.2 正則表達式中的模式匹配

4.4.3 異常處理中的模式匹配 4.4.4 Spark源碼中的模式匹配使用 4.5 本章小結第5章 Scala集合 5.1 可變集合與不可變集合（Collection） 5.1.1 集合的概述 5.1.2 集合的相關操作 5.1.3 集合的操作示例 5.2 序列（Seq） 5.2.1 序列的概述 5.2.2 序列的相關操作 5.2.3 序列的操作示例 5.3 列表（List） 5.3.1 列表的概述 5.3.2 列表的相關操作 5.3.3 列表的操作示例 5.4 集（Set） 5.4.1 集的概述 5.

4.2 集的相關操作 5.4.3 集的操作示例 5.5 映射（Map） 5.5.1 映射的概述 5.5.2 映射的相關操作 5.5.3 映射的操作示例 5.6 迭代器（Iterator） 5.6.1 迭代器的概述 5.6.2 迭代器的相關操作 5.6.3 迭代器的操作示例 5.7 集合的架構 5.8 小結高級篇第6章 Scala類型參數 6.1 泛型 6.1.1 泛型的概述 6.1.2 泛型的操作示例 6.2 界定 6.2.1 上下界界定 6.2.2 視圖界定 6.2.3 上下文界定 6.2.4 多重界定

6.2.5 界定的操作示例 6.3 類型約束 6.3.1 類型約束的概述 6.3.2 類型約束的操作示例 6.4 類型系統 6.4.1 類型系統的概述 6.4.2 類型系統的操作示例 6.5 型變Variance 6.5.1 協變 6.5.2 逆變 6.5.3 協變與逆變的操作示例 6.6 結合Spark源碼說明Scala類型參數的使用 6.7 小結第7章 Scala高級類型 7.1 單例類型 7.1.1 單例類型概述 7.1.2 單例類型示例 7.2 類型別名 7.2.1 類型別名概述 7.2.2 類型別

名示例 7.3 自身類型 7.3.1 自身類型概述 7.3.2 自身類型示例 7.4 中置類型 7.4.1 中置類型概述 7.4.2 中置類型示例 7.5 類型投影 7.5.1 類型投影概述 7.5.2 類型投影實例 7.6 結構類型 7.6.1 結構類型概述 7.6.2 結構類型示例 7.7 復合類型 7.7.1 復合類型概述 7.7.2 復合類型示例 7.8 存在類型 7.8.1 存在類型概述 7.8.2 存在類型示例 7.9 函數類型 7.9.1 函數類型概述 7.9.2 函數類型示例 7

.10 抽象類型 7.10.1 抽象類型概述 7.10.2 抽象類型實例 7.11 Spark源碼中的高級類型使用 7.12 本章小結第8章 Scala隱式轉換 8.1 隱式轉換函數 8.1.1 隱式轉換函數的定義 8.1.2 隱式轉換函數的功能 8.2 隱式類與隱式對象 8.2.1 隱式類 8.2.2 隱式參數與隱式值 8.3 類型證明中的隱式轉換 8.3.1 類型證明的定義 8.3.2 類型證明使用實例 8.4 上下文界定、視圖界定中的隱式轉換 8.4.1 Ordering與Ordered特質 8.4.2 視圖界定中的隱

式轉換 8.4.3 上下文界定中的隱式轉換 8.5 隱式轉換規則 8.5.1 發生隱式轉換的條件 8.5.2 不會發生隱式轉換的條件 8.6 Spark源碼中的隱式轉換使用 8.6.1 隱式轉換函數 8.6.2 隱式類 8.6.3 隱式參數 8.7 本章小結第9章 Scala並發編程 9.1 Scala的Actor模型簡介 9.2 Scala Actor的構建方式 9.2.1 繼承Actor類 9.2.2 Actor工具方法 9.3 Actor的生命周期 9.3.1 start方法的等冪性 9.3.2 Actor的不同狀態

9.4 Actor之間的通信 9.4.1 Actor之間發送消息 9.4.2 Actor接收消息 9.5 使用react重用線程提升性能 9.6 Channel通道 9.6.1 OutputChannel 9.6.2 InputChannel 9.6.3 創建和共享channel 9.7 同步和Future 9.8 Scala並發編程實例 9.8.1 Scala Actor並發編程 9.8.2 ExecutorService並發編程 9.9 小結分布式框架篇第10章 Akka的設計理念 10.1 Akka框架模型 10.2 創建Act

or 10.2.1 通過實現akka.actor.Actor來創建Actor類 10.2.2 使用非缺省構造方法創建 Actor 10.2.3 創建匿名Actor 10.3 Actor API 10.3.1 Actor trait基本接口 10.3.2 使用DeathWatch進行生命周期監控 10.3.3 Hook函數的調用 10.3.4 查找Actor 10.3.5 消息的不可變性 10.3.6 發送消息 10.3.7 轉發消息 10.3.8 接收消息 10.3.9 回應消息 10.3.10 終止Actor

10.3.11 Become/Unbecome 10.3.12 殺死Actor 10.4 不同類型的Actor 10.4.1 方法派發語義 10.4.2 終止有類型Actor 10.5 小結第11章 Akka核心組件及核心特性剖析 11.1 Dispatchers 和 Routers 11.1.1 為Actor指定派發器 11.1.2 派發器的類型 11.1.3 郵箱 11.1.4 Routers 11.1.5 路由的使用 11.1.6 遠程部署router 11.2 Supervision和Monitoring 11.2

.1 Supervision 11.2.2 Monitoring 11.3 Akka中的事務 11.3.1 STM 11.3.2 使用STM事務 11.3.3 讀取Agent事務中的數據 11.3.4 更新Agent事務中的數據 11.3.5 Actor中的事務 11.3.6 創建Transactor 11.4 小結第12章 Akka程序設計實踐 12.1 Akka的配置、日志及部署 12.1.1 Akka中配置文件的讀寫 12.1.2 Akka中日志配置 12.1.3 Akka部署及應用場景 12.2 使用Akka框架實現單

詞統計 12.3 分布式Akka環境搭建 12.4 使用Akka微內核部署應用 12.5 Akka框架在Spark中的運用 12.6 小結第13章 Kafka設計理念與基本架構 13.1 Kafka產生的背景 13.2 消息隊列系統 13.2.1 概述 13.2.2 常用的消息隊列系統對比 13.2.3 Kafka特點及特性 13.2.4 Kafka系統應用場景 13.3 Kafka設計理念 13.3.1 專業術語解析 13.3.2 消息存儲與緩存設計 13.3.3 消費者與生產者模型 13.3.4 Push與Pull機制 1

3.3.5 鏡像機制 13.4 Kafka整體架構 13.4.1 Kafka基本組成結構 13.4.2 Kafka工作流程 13.5 Kafka性能分析及優化 13.6 Kafka未來研究方向 13.7 小結第14章 Kafka核心組件及核心特性剖析 14.1 Kafka核心組件剖析 14.1.1 Producers 14.1.2 Consumers 14.1.3 Low Level Consumer 14.1.4 High Level Consumer 14.2 Kafka核心特性剖析 14.2.1 Topic、Partitions

14.2.2 Replication和Leader Election 14.2.3 Consumer Rebalance 14.2.4 消息傳送機制 14.2.5 Kafka的可靠性 14.2.6 Kafka的高效性 14.3 Kafka即將發布版本核心組件及特性剖析 14.3.1 重新設計的Consumer 14.3.2 Coordinator Rebalance 14.4 小結第15章 Kafka應用實踐 15.1 Kafka開發環境搭建及運行環境部署 15.1.1 Kafka開發環境配置 15.1.2 Kafka運行環境安裝與部署

15.2 基於Kafka客戶端開發 15.2.1 消息生產者（Producer）設計 15.2.2 消息消費者（Consumer）設計 15.2.3 Kafka消費者與生產者配置 15.3 Spark Streaming整合Kafka 15.3.1 基本架構設計流程 15.3.2 消息消費者（Consumer）設計——基於Receiver方法 15.3.3 消息消費者（Consumer）設計——基於No Receiver方法 15.3.4 消息生產者（Producer）設計 15.4 小結附錄 Kafka集群server.properties配置

文檔參考文獻

Hadoop 應用於 Cisco Netflow 路由封包 統計與異常流量分析之探討

為了解決hadoop安裝的問題，作者劉銘勝 這樣論述：

本研究主要的目的是利用 Hadoop 作為平台，採用 MapReduce 演算方法，來統計分析巨量資料(Big Data)，分析其運算之效能、計算其時間與 Row Data統計之比較。研究以學校網路流量為統計分析的目標，透過收集路由器(Router)封包傳送紀錄，解析其來源與目的地 IP 位址，資料量大小與封包數量，並進行統計，計算出單一 IP 位址，當日流入與流出資料量加總數據，統計完成後排序當日前百名 IP 位址，作為異常流量追蹤分析的對象。一般巨量資料運用於 Rowdata 串列讀取後再進行計算，所耗費的時間較長，無法滿足要即時運算出結果之需求。如能將巨量資料先行 Map 後再進行 R

educe 之運作方式，則可加快運算結果而達到立即查詢之目的，且可有效改善網路流量統計運算方式，亦為本研究之目標。