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●第1章 初識Hadoop
1.1 Hadoop概述
1.1.1 Hadoop簡介
1.1.2 Hadoop的背景
1.1.3 Hadoop的發展歷程
1.1.4 Hadoop的特點
1.2 Hadoop核心組件
1.2.1 分布式文件繫統HDFS
1.2.2 分布式計算框架MapReduce
1.2.3 集群資源管理器YARN
1.3 Hadoop生態繫統及相關技術簡介
1.4 Hadoop的應用場景
本章小結
習題
第 2章 Hadoop安裝與配置
2.1 Hadoop的安裝方式
2.2 偽分布式安裝
2.2.1 安裝前的準備工作
2.2.2 Hadoop安裝與配置
2.2.3 啟動與停止Hadoop
2.2.4 訪問Hadoop
2.3 接近分布式安裝
2.3.1 Hadoop集群規劃
2.3.2 安裝前的準備工作
2.3.3 Hadoop安裝與配置
2.3.4 集群啟動與監控
2.3.5 集群節點的添加與刪除
本章小結
習題
第3章 高可用與聯邦
3.1 高可用
3.2 為什麼需要高可用
3.3 HDFS高可用
3.3.1 HDFS高可用運行流程
3.3.2 HDFS高可用環境搭建
3.4 YARN高可用
3.5 聯邦
本章小結
習題
第4章 分布式文件繫統HDFS
4.1 HDFS概述
4.1.1 HDFS簡介
4.1.2 HDFS架構
4.2 HDFS的基本概念
4.2.1 命名空間與塊存儲服務
4.2.2 數據塊
4.2.3 數據復制
4.2.4 心跳檢測與副本恢復
4.3 HDFS的數據讀寫流程
4.3.1 數據寫入流程
4.3.2 數據讀取流程
4.4 H數據管理機制
4.4數據持久化機制
4.4數據合並機制
4.5 HDFS Shell命令
4.5.1文件繫統常用操作命令
4.5.2 常用管理命令 dfsadmin
4.6 開發環境搭建
4.6.1 maven簡介
4.6.2 基於Maven+Eclipse構建Hadoop開發調試環境
4.7 Java API應用
4.7.1 HDFS文件繫統操作涉及的類
4.7.2 RPC的原理及應用
本章小結
習題
第5章 集群資源管理繫統YARN
5.1 YARN產生背景
5.2 YARN在共享集群模式中的應用
5.3 YARN的設計思想
5.3.1 YARN的基本架構
5.3.2 ResourceManager HA
5.4 YARN的工作流程
5.5 YARN的資源調度器
5.5.1 調度選項
5.5.2 FIFO Scheduler
5.5.3 Capacity Scheduler
5.5.4 Fair Scheduler
本章小結
習題
第6章 分布式計算框架MapReduce
6.1 MapReduce概述
6.2 map和reduce的處理過程
6.2.1 處理過程概述
6.2.2 MapReduce入門案例
6.2.3 關於shuffle
6.2.4 YARN對MapReduce的資源調度
6.2.5 map的本地化
6.3 MapReduce進階
6.3.1 Combiner
6.3.2 Partioner
6.3.3 MapReduce輸入的處理類
6.3.4 MapReduce輸出的處理類
6.4 案例
本章小結
習題
第7章 Hadoop的I/O操作
7.1 I/O操作中的數據完整性檢查
7.2 I/O操作中的數據壓縮
7.2.1 壓縮算法
7.2.2 壓縮和解壓縮
7.3 Hadoop I/O序列化接口
7.3.1 序列化
7.3.2 Hadoop序列化
7.4自定義序列化類
7.5基於文件的數據結構
7.5.1 SequenceFile
7.5.2 SequenceFileInputFormat
本章小結
習題
第8章 Hadoop 3.x新特性
8.1 Hadoop 3.x概述
8.2 Hadoop 3.x的改進
8.2.1 JDK升級
8.2.2 EC技術
8.2.3 YARN優化
8.2.4 支持多NameNode
8.2.5 DataNode內部負載均衡
8.2.6 端口號的改變
8.3 Hadoop 3.x其他新特性
8.3.1 shell腳本重寫
8.3.2 GPU和FPGA支持
本章小結
習題
第9章 Hadoop商業發行版
9.1 Hadoop集群管理的挑戰
9.2 CDH概述
9.3 Cloudera Manager概述
9.3.1 Cloudera Manager的架構
9.3.2 Cloudera Manager中的基本概念
9.4 Cloudera Manager及CDH離線安裝部署
9.4.1 集群部署規劃
9.4.2 安裝前的準備工作
9.4.3 前置軟件安裝
9.4.4 Cloudera Manager安裝與配置
9.4.5 CDH部署
9.4.6 Cloudera Manager搭建Hadoop集群
9.4.7 啟用HDFS HA和YARN HA
9.5 Cloudera Manager的功能
9.5.1 Cloudera Manager的基本核心功能
9.5.2 Cloudera Manager的高級功能
9.6 Hadoop其他商業發行版介紹
9.6.1 HDP
9.6.2 MapR Hadoop
9.6.3 華為Hadoop
本章小結
習題
第 10章 Hadoop實戰案例
10.1 項目背景
10.2 Apache Avro
10.2.1 Apache Avro概述
10.2.2 Schema
10.2.3 Avro序列化與反序列化案例
10.3 案例一：Avro文件合並多目錄輸出
10.3.1 需求概述
10.3.2 數據描述
10.3.3 設計思路分析
10.3.4 功能實現
10.4 案例二：網頁域名分區統計
10.4.1需求概述
10.4.2 數據描述
10.4.3 設計思路分析
10.4.4 功能實現
10.5 案例三：電商平臺商品評價數據分析
10.5.1需求描述
10.5.2 數據描述
10.5.3 設計思路分析
10.5.4 功能實現
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習題

Hadoop是目前比較流行的大數據框架之一，它使用簡單的高級編程模型即可實現大型數據集的分布式存儲和處理。本書以Hadoop的概念、集群搭建、核心組件、實戰案例等為主線，較為全面地介紹了Hadoop大數據存儲及處理技術的相關知識。全書共10章，前9章主要講解了Hadoop的基礎知識，內容包括初識Hadoop、Hadoop的安裝與配置、高可用與聯邦、分布式文件繫統HDFS、集群資源管理繫統YARN、分布式計算框架MapReduce、Hadoop的I/O操作、Hadoop 3.x的新特性、Hadoop商業發行版等；第10章是Hadoop實戰案例，以實際Hadoop框架的運用為導向引入了三個實戰案例：Avro文件合並及多目錄輸出、網頁域名分區統計及電商平臺商品評價數據分析。本書既可作為高校大數據相關技術類專業的教材和輔導書，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

穆建平,王建,商程 編