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本书的知识架构是在培训了多届学员的基础上总结整理得来的，已经经过了实践的考验，证实了其科学性；本书当中的案例都为企业实际开发的案例，通过学习这些大量的实际案例，帮助学生在进入企业后可以很快融入大数据工作岗位。本书包括大数据概论、初识Hadoop、认识HDFS、HDFS的运行机制、访问HDFS、Hadoop I/O 详解、认识MapReduce编程模型、MapReduce应用编程开发、MapReduce的工作机制与YARN平台、MapReduce高级开发、MapReduce实例共11章内容。本书既可作为高等院校学习大数据技术的教材，亦可作为广大大数据技术学习者的入门用书。
封面
扉页
内容简介
版权页
编委会
前言
目录
第1章 大数据概论
1.1 大数据时代背景
1.2 大数据基本概念
1.3 大数据系统
1.4 大数据与企业
本章小结
习题
第2章 初识Hadoop
2.1 Hadoop简介
2.2 深入了解Hadoop
2.3 Hadoop与其他系统
2.4 Hadoop应用案例
本章小结
习题
第3章 认识HDFS
3.1 HDFS简介
3.2 HDFS的特性和设计目标
3.3 HDFS的核心设计
3.4 HDFS的体系结构
本章小结
习题
第4章 HDFS的运行机制
4.1 HDFS中数据流的读写
4.2 HDFS的HA机制
4.3 HDFS的Federation机制
本章小结
习题
第5章 访问HDFS
5.1 命令行常用接口
5.2 Java接口
5.3 其他常用接口
本章小结
习题
第6章 Hadoop I/O详解
6.1 数据完整性
6.2 文件压缩
6.3 文件序列化
6.4 Hadoop文件的数据结构
本章小结
习题
第7章 识识MapReduce编程模型
7.1 MapReduce编程模型简介
7.2 WordCount编程实例
7.3 MapReduce的编程
7.4 MapReduce在集群上的运作
本章小结
习题
第8章 MapReduce应用编程开发
8.1 MapReduce类型与格式
8.2 Java API解析
本章小结
习题
第9 MapReduce的工作机制与YARN平台
9.1 YARN平台简介
9.2 YARN的架构
9.3 剖析MapReduce作业运行机制
9.4 基于YARN的运行机制剖析
9.5 Shuffle和排序
9.6 任务的执行
9.7 作业的调度
9.8 在YARN上运行MapReduce实例
本章小结
习题
第10章 MapReduce高级开发
10.1 计数器
10.2 数据去重
10.3 排序
10.4 二次排序
10.5 平均值
10.6 Join联接
10.7 倒排索引
本章小结
习题
第11章 MapReduce实例
11.1 搜索引擎日志处理
11.2 汽车销售数据分析
11.3 农产品价格分析
正文结束
参考文献
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