●第1章大數據技術概述
1.1大數據技術的發展背景
1.1.1大數據技術的發展過程
1.1.2大數據技術的影響
1.1.3大數據發展的重大事件
1.2大數據的概念、特征及意義
1.2.1什麼是大數據
1.2.2大數據的特征
1.2.3大數據來自哪兒
1.2.4大數據的挑戰
1.2.5研究大數據的意義
1.3大數據的存儲與計算模式
1.3.1大數據的存儲模式
1.3.2大數據的計算模式
1.4大數據的典型應用
1.4.1智慧醫療的應用
1.4.2智慧農業的應用
1.4.3金融行業的應用
1.4.4零售行業的應用
1.4.5電子商務行業的應用
1.4.6電子政務的應用
1.5初識Hadoop大數據平臺
1.5.1Hadoop的發展過程
1.5.2Hadoop的優勢
1.5.3Hadoop的生態繫統
1.5.4Hadoop的版本
1.6習題
第2章Hadoop平臺的安裝與配置
2.1安裝準備
2.1.1硬件要求
2.1.2安裝Linux
2.1.3安裝Java
2.2Hadoop的集群安裝
2.2.1Hadoop的運行模式
2.2.2Linux繫統設置
2.2.3SSH的安裝
2.2.4Hadoop的安裝
2.2.5Hadoop的配置
2.2.6Hadoop的測試
2.3Hadoop開發平臺的安裝
2.3.1Eclipse的安裝
2.3.2下載hadoop-eclipse-plugin插件
2.3.3在Eclipse中配置Hadoop
2.4習題
2.5實訓
第3章Hadoop分布式文件繫統
3.1HDFS概述
3.1.1HDFS簡介
3.1.2HDFS的基本概念
3.1.3HDFS的特點
3.2HDFS的體繫結構
3.2.1HDFS設計目標
3.2.2HDFS的結構模型
......
第4章HDFSAPI編程
第5章Hadoop分布式計算框架
第6章MapReduceAPI編程
第7章MapReduce第1編程
第8章Spark概述
第9章SparkStreaming編程
第10章SparkSQL編程
參考文獻

大數據處理繫統必須關注存儲、計算與容錯問題。羅福強、李瑤、陳虹君編著的《大數據技術基礎（基於Hadoop與Spark）》以此為起點，繫統地介紹了Hadoop和Spark技術原理以及應用編程方法。本書主要內容包括：大數據概述、Hadoop和Spark原理、HDFS與HDFSAPI編程與應用、YARN與MapReduce API編程與應用、Spark Streaming和Spark SQL編程等。
本書旨在幫助初學者迅速掌握Hadoop和Spark原理及其應用，提升讀者的大數據應用開發能力，同時本書極強的繫統性、可操作性以及大量精心設計的案例對於有一定基礎的中高級讀者有非常好的參考價
值。

羅福強,李瑤,陳虹君 編著 著作