大数据技术基础

  

大数据处理系统必须关注存储、计算与容错问题。罗福强、李瑶、陈虹君编著的《大数据技术基础（基于Hadoop与Spark）》以此为起点，系统地介绍了Hadoop和Spark技术原理以及应用编程方法。本书主要内容包括：大数据概述、Hadoop和Spark原理、HDFS与HDFSAPI编程与应用、YARN与MapReduce API编程与应用、Spark Streaming和Spark SQL编程等。
本书旨在帮助初学者迅速掌握Hadoop和Spark原理及其应用，提升读者的大数据应用开发能力，同时本书极强的系统性、可操作性以及大量精心设计的案例对于有一定基础的中高级读者有非常好的参考价
值。

罗福强，副教授，畅销教材作者。其编写的《Visual C#.NET程序设计教程》教材，累计销售数万册。

第1章大数据技术概述
1.1大数据技术的发展背景
1.1.1大数据技术的发展过程
1.1.2大数据技术的影响
1.1.3大数据发展的重大事件
1.2大数据的概念、特征及意义
1.2.1什么是大数据
1.2.2大数据的特征
1.2.3大数据来自哪儿
1.2.4大数据的挑战
1.2.5研究大数据的意义
1.3大数据的存储与计算模式
1.3.1大数据的存储模式
1.3.2大数据的计算模式
1.4大数据的典型应用
1.4.1智慧医疗的应用
1.4.2智慧农业的应用
1.4.3金融行业的应用
1.4.4零售行业的应用
1.4.5电子商务行业的应用
1.4.6电子政务的应用
1.5初识Hadoop大数据平台
1.5.1Hadoop的发展过程
1.5.2Hadoop的优势
1.5.3Hadoop的生态系统
1.5.4Hadoop的版本
1.6习题
第2章Hadoop平台的安装与配置
2.1安装准备
2.1.1硬件要求
2.1.2安装Linux
2.1.3安装Java
2.2Hadoop的集群安装
2.2.1Hadoop的运行模式
2.2.2Linux系统设置
2.2.3SSH的安装
2.2.4Hadoop的安装
2.2.5Hadoop的配置
2.2.6Hadoop的测试
2.3Hadoop开发平台的安装
2.3.1Eclipse的安装
2.3.2下载hadoop-eclipse-plugin插件
2.3.3在Eclipse中配置Hadoop
2.4习题
2.5实训
第3章Hadoop分布式文件系统
3.1HDFS概述
3.1.1HDFS简介
3.1.2HDFS的基本概念
3.1.3HDFS的特点
3.2HDFS的体系结构
3.2.1HDFS设计目标
3.2.2HDFS的结构模型
......
第4章HDFSAPI编程
第5章Hadoop分布式计算框架
第6章MapReduceAPI编程
第7章MapReduce第1编程
第8章Spark概述
第9章SparkStreaming编程
第10章SparkSQL编程
参考文献