大數(shù)據(jù)技術(shù)入門到商業(yè)實(shí)戰(zhàn) Hadoop+Spark+Flink全解析

前言
第1章 初識(shí)大數(shù)據(jù)
1．1 什么是大數(shù)據(jù)
1．2 大數(shù)據(jù)行業(yè)應(yīng)用
1．3 什么是Hadoop
1．4 Hadoop產(chǎn)生背景
1．5 Hadoop的架構(gòu)模塊介紹
1．6 Hadoop在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算中的位置和關(guān)系
1．7 國(guó)內(nèi)外Hadoop應(yīng)用案例介紹
1．8 Hadoop生態(tài)圈以及各組成部分簡(jiǎn)介
1．9 本章小結(jié)
第2章 Hadoop之分布式文件系統(tǒng)HDFS
2．1 構(gòu)建Hadoop集群
2．1．1 集群簡(jiǎn)介
2．1．2 Hadoop集群部署
2．2 Hadoop集群?jiǎn)?dòng)和停止
2．2．1 Hadoop集群?jiǎn)?dòng)
2．2．2 Hadoop集群停止
2．3 HDFS的Shell命令行客戶端操作
2．4 HDFS的工作機(jī)制
2．4．1 HDFS概述
2．4．2 HDFS的重要特性
2．4．3 HDFS寫數(shù)據(jù)流程
2．4．4 HDFS讀數(shù)據(jù)流程
2．5 NameNode和SecondaryNameNode功能剖析
2．5．1 NameNode與SecondaryNameNode解析
2．5．2 元數(shù)據(jù)的checkpoint的條件
2．5．3 fsimage與edits詳解
2．5．4 fsimage和edits文件信息查看
2．6 DataNode的工作機(jī)制及存儲(chǔ)
2．6．1 DataNode工作機(jī)制
2．6．2 數(shù)據(jù)完整性保證
2．6．3 DataNode掉線判斷時(shí)限參數(shù)
2．7 HDFS的安全模式
2．8 本章小結(jié)
第3章 Hadoop之分布式計(jì)算MapReduce
3．1 MapReduce概述
3．1．1 MapReduce介紹
3．1．2 為什么要使用MapReduce
3．2 MapReduce框架結(jié)構(gòu)及核心運(yùn)行機(jī)制
3．3 MapReduce編程規(guī)范和示例編寫
3．3．1 編程規(guī)范
3．3．2 MapReduce編程入門之單詞計(jì)數(shù)
3．4 MapTask數(shù)量及切片機(jī)制
3．4．1 MapTask個(gè)數(shù)
3．4．2 如何控制MapTask的個(gè)數(shù)
3．4．3 Map并行度的經(jīng)驗(yàn)之談
3．5 ReduceTask并行度的決定
3．6 MapReduce中的combiner
3．7 MapReduce中的Shuffle
3．7．1 Map端
3．7．2 Reduce端
3．7．3 Shuffle小結(jié)
3．8 MapReduce與Yam
3．8．1 Yarn概述
3．8．2 Yarn的重要概念
3．9 MapReduce在Yarn上運(yùn)行流程
……
第4章 分布式協(xié)調(diào)服務(wù)Zookeeper
第5章 分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase
第6章 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive
第7章 日志采集框架Flume
第8章 分布式消息系統(tǒng)Kafka
第9章 Spark內(nèi)存計(jì)算框架
第10章 Flink實(shí)時(shí)流處理