大數(shù)據(jù)時代Hadoop技術(shù)及應(yīng)用分析

第1章 大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生發(fā)展
1．1 互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)
1．2 大數(shù)據(jù)的使用
1．3 數(shù)據(jù)挖掘中的一些概念
1．4 數(shù)據(jù)倉庫
第2章 Hadoop概述
2．1 Hadoop的起源發(fā)展
2．2 Hadoop核心基礎(chǔ)架構(gòu)
2．3 Hadoop上的各組件
2．4 Spark和Hadoop
第3章 MapReduce的工作機(jī)制
3．1 剖析MapReduce作業(yè)運(yùn)行機(jī)制
3．2 程序運(yùn)行失敗分析
3．3 shuffle和排序
3．4 任務(wù)的執(zhí)行
第4章 MapReduce的類型格式與特征
4．1 MapReduce的類型
4．2 輸入輸出格式
4．3 MapReduce的特性
第5章 Hadoop分布式文件系統(tǒng)
5．1 HDFS的設(shè)計(jì)與概念
5．2 Hadoop文件系統(tǒng)
5．3 數(shù)據(jù)接口的分析
5．4 剖析文件數(shù)據(jù)流
5．5 通過distcp并行復(fù)制分析
第6章 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
6．1 Hive簡介分析
6．2 Hive原理與架構(gòu)
6．3 HBase簡介分析
6．4 HBase原理與架構(gòu)
第7章 管理Hadoop
7．1 HDFS的分析
7．2 監(jiān)控日志
7．3 日常管理維護(hù)
第8章 Hadoop安全
8．1 安全的核心
8．2 Hadoop中的認(rèn)證安全
8．3 Hadoop中的授權(quán)安全
8．4 Hadoop中的數(shù)據(jù)保密性
8．5 Hadoop中的日志審計(jì)
第9章 使用Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
9．1 數(shù)據(jù)分析工作流
9．2 機(jī)器學(xué)習(xí)
9．3 Apache Mahout
9．4 使用Hadoop和Mahout進(jìn)行文檔分析
第10章 Hadoop在互聯(lián)網(wǎng)公司的應(yīng)用
10．1 Hadoop在騰訊的應(yīng)用
10．2 Hadoop在Facebook的應(yīng)用
10．3 金山的Hadoop應(yīng)用
10．4 迅雷公司對Hadoop的應(yīng)用
第11章 Hadoop和行業(yè)應(yīng)用的結(jié)合應(yīng)用
11．1 Hadoop和運(yùn)營商的結(jié)合
11．2 Hadoop和公用事業(yè)的結(jié)合
11．3 Hadoop和“智慧工商”的結(jié)合
11．4 Hadoop和金融的結(jié)合
11．5 Hadoop和醫(yī)療的結(jié)合
11．6 Hadoop和物流的結(jié)合
11．7 Hadoop和媒體的結(jié)合
參考文獻(xiàn)