●第1章Hadoop大數據平臺概述
1.1Hadoop大數據平臺起源
1.1.1Hadoop發展歷程
1.1.2Hadoop核心組件
1.1.3Hadoop與雲計算的關繫
1.2Hadoop集群搭建和簡單應用
1.2.1集群服務器規劃
1.2.2Hadoop軟件安裝
1.2.3Hadoop命令行的基本使用
本章小結
第2章Hadoop分布式文件繫統
2.1HDFS概述
2.1.1HDFS的概念和特性
2.1.2HDFS的局限性
2.1.3HDFS保證可靠性的措施
2.1.4單點故障(單點失效)問題
2.2HDFSShell命令
2.2.1常見Shell命令
2.2.2其他HDFSShell命令
2.3對HDFS的深入理解
2.3.1HDFS的優點和缺點
2.3.2HDFS的輔助功能
2.4HDFS讀寫過程
2.4.1HDFS寫入數據過程
2.4.2HDFS讀取數據過程
2.5分布式集群中HDFS的各種角色
2.5.1NameNode的可靠性
2.5.2DataNode的可靠性
2.數據的CheckPoint
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第3章MapReduce並行計算框架
3.1MapReduce概述
3.1.1為什麼需要MapReduce
3.1.2MapReduce程序運行演示
3.1.3WordCount.java源碼分析
3.i.4編寫自己的WordCount程序
3.2MapReduce的核心運行機制
3.3MapReduce的多Job串聯和全局計數器
3.3.1MapReduce的多Job串聯
3.3.2全局計數器
3.3.3計數器該如何使用
3.3.4MapReduce框架Partitioner分區
3.3.5MapReduce框架Combiner分區
3.4YARN的資源調度
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第4章HBase分布式數據庫
4.1HBase數據庫概述
4.1.1HBase數據庫的使用場景
4.1.2HBase數據庫的安裝
4.2HBase數據庫物理架構
4.2.1HBase集群節點類型
4.2.2HBase數據存儲
4.3HBase數據庫操作
4.3.1HBase命令行的啟動
4.3.2HBase表的操作
4.3.3HBase表中數據的操作
4.4HBase數據庫的API操作
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第5章Hive數據倉庫
5.1Hive簡介
5.1.1什麼是Hire
5.1.2Hive的數據組織
5.1.3Hive的表類型
5.2Hive的安裝與使用
5.2.1Hive的安裝配置
5.2.2Hive的基本使用
5.2.3Hive的連接方式
5.3Hive數據結構
5.3.1Hive數據類型
5.3.2Hive數據存儲格式
5.3.3數據格式
5.4Hive數據操作
5.4.1管理庫
5.4.2表操作
5.5Hive應用案例
5.5.1統計單月訪問次數和總訪問次數
5.5.2學生課程成績統計
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第6章Kafka消息繫統
6.1Kafka消息繫統的功能
6.1.1Kafka概述
6.1.2Kafka組件架構
6.1.3Kafka軟件安裝
6.1.4Kafka服務的啟動
6.2Kafka組件術語
6.2.1主題與日志
6.2.2KafkaH志處理
6.2.3消息副本
6.2.4數據處理場景
6.2.5生產者
6.2.6消費者
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第7章Flume日志處理繫統
7.1F、lume的簡介
7.1.1Flume概述
7.1.2FlumeNG的介紹
7.1.3Flume的部署類型
7.2F、lume的安裝與配置
7.2.1Flume的下載與安裝
7.2.2FlumeSources描述
7.3Flume代理流配置
7.3.1單一代理流配置
7.3.2單代理多流配置
7.3.3配置多代理流程
7.3.4多路復用流
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第8章ZooKeeper分布式協調繫統
8.1分布式協調技術概述
8.2ZooKeeper概述
8.3ZooKeeper監聽機制
8.3.1Watch觸發器
8.3.2監聽原理
8.3.3ZooKeeper應用舉例
8.4ZooKeeper的安裝與集群配置
8.4.1ZooKeeper的安裝
8.4.2使用ZooKeeper命令的簡單操作步驟
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第9章Sqoop數據遷移工具
9.1Sq00p功能概述
9.1.1Sqoop軟件介紹
9.1.2Sqoop軟件安裝
9.2Sqoop命令操作
9.2.1Sqoop的基本命令
9.2.2Sqoop的數據導入
9.2.3將MysQL數據庫中的表數據導入Hive
9.2.4將MysQL數據庫中的表數據導入HBase
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參考文獻

大數據時代的到來，迫切需要高校及時建立大數據技術課程體繫，為社會培養和輸送一大批具備大數據專業素養的高級人纔，滿足社會對大數據人纔日益旺盛的需求。本書定位為大數據技術入門教材，旨在為讀者搭建起通向“大數據知識空間”的橋梁。本書將繫統地梳理總結ApacheHadoop大數據相關技術，介紹大數據存儲、並行計算、數據處理等內容，幫助讀者形成對大數據知識體繫及其應用領域的輪廓性認識，為讀者在大數據領域進行更深入的學習和研究奠定基礎、指明方向。在本書的基礎上，感興趣的讀者可以通過其他諸如《大數據技術原理及應用》《Hadoop權威指南》等工具書，深入學習和實踐大數據相關技術。本書可作為高等院校計算機、信息管理等相關專業的大數據課程教材，也可供相關技術人員參考、學習、培訓之用。