何金池編著的《大數據處理之道》覆蓋了當前大
數據處理領域的熱門技術，包括Hadoop、Spark、
Stom、Dremel、Drill等，詳細分析了各種技術的應
用場景和優缺點；同時闡述了大數據下的日志分析繫
統，重點講解了ELK日志處理方案；最後分析了大數
據處理技術的發展趨勢。
本書采用幽默的表述風格，使讀者容易理解、輕
松掌握；重點從各種技術的起源、設計思想、架構等
方面闡述，以幫助讀者從根源上悟出大數據處理之道
。
本書適合大數據開發、大數據測試人員，以及其
他軟件開發或者管理人員和計算愛好者閱讀。

0 “瘋狂”的大數據
0.1 大數據時代
0.2 數據就是“金庫”
0.3 讓大數據“活”起來
第1篇 Hadoop軍營
1 Hadoop一石激起千層浪
1.1 Hadoop誕生——不僅僅是玩具
1.2 Hadoop發展——各路英雄集結
1.3 Hadoop和它的小伙伴們
1.4 Hadoop應用場景
1.5 小結
2 MapReduce奠定基石
2.1 MapReduce設計思想
2.2 MapReduce運行機制
2.2.1 MapReduce的組成
2.2.2 MapReduce作業運行流程
2.2.3 JobTracker解剖
2.2.4 TaskTracker解剖
2.2.5 失敗場景分析
2.3 MapReduce實例分析
2.3.1 運行WordCount程序
2.3.2 WordCount源碼分析
2.4 小結
3 分布式文件繫統
3.1 群雄並起的DFS
3.2 HDFS文件繫統
3.2.1 HDFS 設計與架構
3.2.2 HDFS 操作與API
3.2.3 HDFS的優點及適用場景
3.2.4 HDFS的缺點及改進策略
3.3 小結
4 Hadoop體繫的“四劍客”
4.1 數據倉庫工具Hive
4.1.1 Hive緣起何處
4.1.2 Hive和數據庫的區別
4.1.3 Hive設計思想與架構
4.1.4 適用場景
4.2 大數據倉庫HBase
……
第2篇 Spark星火燎原
第3篇 其他大數據處理技術
第4篇 大數據下的日志分析繫統
第5篇 數據分析技術前景展望