本書系統介紹了Hadoop生態(tài)系統的核心開發(fā)技術，包括：Hadoop大數據技術概述、Hadoop開發(fā)及運行環(huán)境搭建、HDFS分布式文件系統、MapReduce分布式計算技術框架、Hadoop的文件I/O以及YARN資源管理器、Zookeeper分布式協調服務、Hadoop分布式集群搭建與管理、Hive 數據倉庫和HBase分布式數據庫、Hadoop生系系統常用開發(fā)技術，并通過廣電收視率數據統計分析和視頻網站爬蟲系統開發(fā)兩個實踐項目，詳細直觀地介紹了大數據項目的開發(fā)思路及流程。 本書通俗易懂、結構清晰，內容層層遞進，理論與實踐相結合，通過大量的實戰(zhàn)案例，引導讀者逐步深入學習，從而全面掌握Hadoop生態(tài)系統相關技術。
本書既可作為高等院校大學本�？朴嬎銠C專業(yè)的教學用書，也可作為相關技術人員的參考用書。本書配套授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費注冊，審核通過后下載，或聯系編輯索�。≦Q：2966938356，電話：010-88379739）。
目 錄
前言
第1章 Hadoop大數據技術概述
1.1 Hadoop 的前世今生
1.2 Hadoop生態(tài)系統簡介
1.3 Hadoop優(yōu)勢及應用領域
1.4 Hadoop與云計算
1.5 Hadoop與Spark
1.6 Hadoop 與傳統關系型數據庫
第2章 Hadoop開發(fā)及運行環(huán)境搭建
2.1 Hadoop集群環(huán)境搭建概述
2.2 Hadoop偽分布式集群環(huán)境搭建
2.3 搭建MyEclipse開發(fā)環(huán)境
第3章 HDFS分布式文件系統
3.1 HDFS體系結構詳解
3.2 HDFS的Shell操作
3.3 HDFS的Java API操作
3.4 HDFS的新特性——HA
3.5 實戰(zhàn)：小文件合并程序編寫及運行
第4章 MapReduce分布式計算框架
4.1 初識MapReduce
4.2 MapReduce編程模型
4.3 MapReduce運行框架
4.4 實戰(zhàn)：統計相同字母組成的不同單詞
第5章 Hadoop的文件I/O
5.1 Hadoop文件I/O概述
5.2 Hadoop文件I/O的數據完整性
5.3 Hadoop文件的序列化
5.4 Hadoop數據的解壓縮
5.5* 基于文件的數據結構
5.6* 實戰(zhàn)：Hadoop源碼編譯及Snappy壓縮的配置使用
第6章 YARN資源管理器
6.1 初識YARN
6.2 YARN基本架構
6.3 YARN的工作原理
6.4 YARN的容錯性
6.5 YARN HA
第7章* Zookeeper分布式協調服務
7.1 Zookeeper概述
7.2 Zookeeper安裝配置
7.3 Zookeeper 服務
7.4 Zookeeper的應用
7.5 實戰(zhàn)：模擬實現集群配置信息的訂閱與發(fā)布
第8章 Hadoop分布式集群搭建與管理
8.1 物理集群準備
8.2 集群規(guī)劃
8.3 集群安裝前的準備
8.4 Hadoop相關軟件安裝
8.5 Hadoop集群環(huán)境搭建
8.6 集群啟停
8.7* 主機維護操作
8.8* 集群節(jié)點動態(tài)增加與刪除
8.9* 集群運維技巧
第9章 Hive數據倉庫
9.1 初識Hive
9.2 Hive的原理及架構
9.3 Hive的安裝部署
9.4 Hive數據庫相關操作
9.5 Hive數據表相關的操作
9.6 Hive的數據操作語言DML
9.7 Hive的數據查詢語言DQL
9.8 實戰(zhàn)：通過Hive分析股票走勢規(guī)律
第10章 HBase分布式數據庫
10.1 HBase 概述
10.2 HBase 數據模型
10.3 HBase核心概念
10.4 HBase集群安裝部署
10.5 HBase Shell 工具
10.6 HBase Java客戶端
10.7 實戰(zhàn)：MapReduce批量操作HBase
第11章 Hadoop生態(tài)系統常用開發(fā)技術
11.1 Sqoop數據導入導出工具
11.2 Flume日志采集系統
11.3 Kafka分布式消息系統
11.4* ElasticSearch全文檢索工具
11.5* Storm流式計算框架
11.6* Spark內存計算框架
第12章 項目實踐：廣電收視率數據統計分析
第13章* 項目實踐：視頻網站爬蟲系統開發(fā)
參考文獻
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