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| 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 |
时间： 2024-10-09 04:50:36