Hadoop大数据开发实战

杨力编著的《Hadoop大数据开发实战》将大数据 技术生态圈主流技术框架的应用与发展、搭建Hadoop 大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统 HDFS（Hadoop Distributed File System）、大数据 分布式并行计算框架MapReduce、大数据汽车销售数据 统计分析项目5大模块分为11章内容进行阐述。具体分 布情况如下：第1章是大数据概论，介绍大数据的发展 背景及基本概念；第2章是搭建Hadoop分布式集群；第 3～6章是HDFS分布式文件系统入门、HDFS接口、HDFS 的运行机制、Hadoop I/O流操作；第7～10章是初识 MapReduce编程模型、MapReduce应用编程开发、 MapReduce编程案例、MapReduce运行机制与YARN平台 ；第11章是汽车销售数据统计分析项目实战。本书将 理论与实践相结合，介绍了大数据的核心技术，并通 过介绍一个企业的开发项目，深入讲解大数据技术在 实际工作中的应用。 本书是为所有热爱大数据、打算从事大数据相关 工作的读者而编写的，适合有Java编程基础的学习者 参考使用，也适合作为高等院校、培训机构的大数据 技术教材。

第1章 大数据概论 1.1 大数据的学习基础 1.2 大数据的背景 1.3 对大数据的不同认识 1.3.1 资深编程者眼中的大数据 1.3.2 营销者和学者眼中的大数据 1.3.3 商家看大数据 1.4 大数据的行业案例 1.4.1 电子地图 1.4.2 电子商务——用户画像 1.5 大数据的基本概念 1.5.1 两个核心 1.5.2 分布式存储 1.5.3 分布式计算 1.6 大数据技术生态圈 本章总结 本章习题 第2章 搭建Hadoop分布式集群 2.1 云平台 2.1.1 了解云平台 2.1.2 安装VMware软件 2.2 安装CentOS 6 2.2.1 安装CentOS 6 2.2.2 安装中的关键问题 2.2.3 克隆HadoopSlave和HadoopSlave1 2.2.4 安装SSH客户端传输软件 2.2.5 安装Xshell 2.3 Linux系统配置 2.4 Hadoop的配置部署 本章总结 本章习题 第3章 HDFS入门 3.1 Hadoop分布式文件系统HDFS 3.1.1 认识HDFS 3.1.2 HDFS的优势 3.1.3 HDFS局限性 3.1.4 HDFS特性 3.2 HDFS核心设计 3.2.1 数据块 3.2.2 数据块复制 3.2.3 数据块副本的存放策略 3.2.4 机架感知 3.2.5 数据块的备份数 3.2.6 安全模式 3.2.7 负载均衡 3.2.8 心跳机制 3.3 HDFS体系结构 3.3.1 主从架构 3.3.2 核心组件功能 3.3.3 数据块损坏处理