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本书系统介绍Hadoop 2.0生态圈的核心和扩展元件，包括：管理工具Ambari、分散式档案系统HDFS、分散式资源管理器YARN、分散式平行处理MapReduce、记忆体型计算架构Spark、资料流程即时处理系统Storm、分散式锁服务ZooKeeper、分散式资料库HBase、资料仓储工具Hive，以及Pig、Oozie、Flume、Mahout等。
 

前言

01大数据元件概述
1.1 Google 大数据元件
1.2 Apache 大数据元件

02 大数据丛集
2.1 大数据丛集简介
2.2 大数据丛集bigCstor
2.3 我的大数据丛集littleCstor
2.4 小结

03丛集管理工具Ambari
3.1 Ambari 简介
3.2 使用Ambari 部署HDP
3.3 使用Ambari 架设littleCstor
3.4 使用Ambari 管理littleCstor
3.5 小结   

04分散式档案系统HDFS
4.1 分散式储存引例
4.2 HDFS 简介
4.3 HDFS 介面
4.4 实战HDFS Shell
4.5 实战WebHDFS
4.6 实战HDFS JAVA API
4.7 实战HDFS 大专案：用HDFS 储存巨量视讯资料

05分散式资源管理员YARN
5.1 分散式资源管理员引例
5.2 YARN 简介
5.3 YARN 介面
5.4 实战YARN Shell
5.5 实战YARN 程式设计
5.6 实战YARN 程式设计之DistributedShell
5.7 实战YARN 程式设计之三大范式

06分散式平行处理MapReduce
6.1 平行化范式M-S-R 引例
6.2 MapReduce 简介
6.3 MapReduce 介面
6.4 实战MapReduce Shell
6.5 实战MapReduce 程式设计
6.6 实战MapReduce 程式设计之WordCount
6.7 实战MapReduce 程式设计之SecondarySort
6.8 实战MapReduce 程式设计之倒排索引
6.9 实战MapReduce 之效能最佳化

07分散式锁服务ZooKeeper
7.1 ZooKeeper 简介
7.2 ZooKeeper 介面
7.3 实战ZooKeeper 程式设计
7.4 实战ZooKeeper 之处理程序通讯
7.5 实战ZooKeeper 之处理程序排程系统
7.6 实战ZooKeeper 之实现NameNode 自动切换  

08分散式资料库HBase
8.1 HBase 简介
8.2 HBase 介面
8.3 实战HBase Shell
8.4 实战HBase API
8.5 实战HBase 之综例
8.6 实战HBase 之使用MapReduce 建置索引

09记忆体型计算架构Spark
9.1 Spark 简介
9.2 Spark 介面
9.3 实战Spark Shell
9.4 实战Spark 程式设计之RDD
9.5 实战Spark 之WordCount
9.6 实战Spark 之MLLib

10资料流程即时处理系统Storm
10.1 Storm 简介
10.2 Storm 介面
10.3 实战Storm Shell
10.4 实战Storm API 之RollingTopWords

11资料仓储工具Hive
11.1 Hive 简介
11.2 Hive 介面
11.3 实战Hive Shell
11.4 实战Hive 之复杂叙述
11.5 实战Hive 之综合范例
11.6 实战Hive API 介面

12其他常见大数据元件
12.1 Pig
12.2 Oozie
12.3 Flume
12.4 Mahout

A手动部署Hadoop2.0
 

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