| 原书章节 |
原书章节题目 |
翻译文章序号 |
翻译文章题目 |
链接 |
| 4.1 |
Joining |
Hadoop（1） |
MapReduce 连接：重分区连接（Repartition join） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3578509.html |
| 4.1.1 |
Repartition join |
Hadoop（1） |
MapReduce 连接：重分区连接（Repartition join） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3578509.html |
| 4.1.2 |
Replicated joins |
Hadoop（2） |
MapReduce 连接：复制连接（Replication join） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3579333.html |
| 4.1.3 |
Semi-joins |
Hadoop（3） |
MapReduce 连接：半连接（Semi-join） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3579975.html |
| 4.1.4 |
Picking the best join strategy for your data |
Hadoop（4） |
MapReduce 连接：选择最佳连接策略 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3582113.html |
| 4.2 |
Sorting |
Hadoop（5） |
MapReduce 排序：次排序（Secondary sort） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3584640.html |
| 4.2.1 |
Secondary sort |
Hadoop（5） |
MapReduce 排序：次排序（Secondary sort） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3584640.html |
| 4.2.2 |
Total order sorting |
Hadoop（6） |
MapReduce 排序：总排序（Total order sorting） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3586761.html |
| 4.3 |
Sampling |
Hadoop（7） |
MapReduce：抽样（Sampling） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3588120.html |
| 6.1 |
Measuring MapReduce and your environment |
Hadoop（8） |
MapReduce 性能调优：性能测量（Measuring） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3589875.html |
| 6.2 |
Determining the cause of your performance woes |
Hadoop（9） |
MapReduce 性能调优：理解性能瓶颈，诊断map性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3591981.html |
| 6.2.1 |
Understanding what can impact MapReduce job performance |
Hadoop（9） |
MapReduce 性能调优：理解性能瓶颈，诊断map性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3591981.html |
| 6.2.2 |
Map woes |
Hadoop（9） |
MapReduce 性能调优：理解性能瓶颈，诊断map性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3591981.html |
| 6.2.3 |
Reducer woes |
Hadoop（10） |
MapReduce 性能调优：诊断reduce性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3595682.html |
| 6.2.4 |
General task woes |
Hadoop（11） |
MapReduce 性能调优：诊断一般性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3596294.html |
| 6.2.5 |
Hardware woes |
Hadoop（12） |
MapReduce 性能调优：诊断硬件性能瓶颈 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3597909.html |
| 6.4.3 |
Optimizing the shuffle and sort phase |
Hadoop（13） |
MapReduce 性能调优：优化洗牌（shuffle）和排序阶段 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3599920.html |
| 6.4.4 |
Skew mitigation |
Hadoop（14） |
MapReduce 性能调优：减小数据倾斜的性能损失 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3601624.html |
| 6.4.5 |
Optimizing user space Java in MapReduce |
Hadoop（15） |
MapReduce 性能调优：优化MapReduce的用户JAVA代码 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3603191.html |
| 6.4.6 |
Data serialization |
Hadoop（16） |
MapReduce 性能调优：优化数据序列化 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3608591.html |
| 6.5 |
Chapter summary |
Hadoop（16） |
MapReduce 性能调优：优化数据序列化 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3608591.html |
| 5.1 |
Working with small files |
Hadoop（17） |
MapReduce 文件处理：小文件 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3611459.html |
| 5.2 |
Efficient storage with compression(tech 25, 26) |
Hadoop（19） |
MapReduce 文件处理：基于压缩的高效存储（一） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3612817.html |
| 5.2 |
Efficient storage with compression(tech 27) |
Hadoop（19） |
MapReduce 文件处理：基于压缩的高效存储（一） |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3616544.html |
| Appendix A.10 |
LZOP |
Hadoop（20） |
附录A.10 压缩格式LZOP编译安装配置 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3617586.html |
| Appendix D.1 |
An optimized repartition join framework |
Hadoop（21） |
附录D.1 优化后的重分区框架 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3617079.html |
| Appendix D.2 |
A replicated join framework |
Hadoop（22） |
附录D.2 复制连接框架 |
http://www.cnblogs.com/datacloud/p/3617078.html |
