本书主要内容包括：第一章 大数据技术概述、第二章 Hadoop平台的安装与配置、第三章 Hadoop分布式文件系统、第四章 HDFS API编程、第五章 Hadoop分布式计算框架、第六章 MapReduce API编程、第七章 MapReduce 高级编程、第八章 Spark概述、第九章 Spark Streaming编程、第十章 Spark SQL编程

适读人群 ：计算机专业学生，适合零售和培训
**，重点突出，避免市场上大多数的大数据书籍面面俱到、不适合教学的弊端
第二、内容结构完整，根据循序渐进的认识规律设计章节顺序
第三、提供了大量的案例，所有案例代码都是完整的，都通过了JDK 1.8调试并给出了运行效果
第四，全书配备了丰富的、符合初学者习惯的思考和实践任务
第五，全书不仅包含了Hadoop 和 Spark的概念、原理及其应用方法，还通过应用案例以图文并茂的方式展示了大数据应用系统的设计与实现过程，为读者深入学习Hadoop与Spark技术提供了颇具价值的参考

     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
1．1　大数据技术的发展背景　1
1．1．1　大数据技术的发展过程　2
1．1．2　大数据技术的影响　3
1．1．3　大数据发展的重大事件　5
1．2　大数据的概念、特征及意义　7
1．2．1　什么是大数据　7
1．2．2　大数据的特征　8
1．2．3　大数据来自哪儿　9
1．2．4　大数据的挑战　10
1．2．5　研究大数据的意义　12
1．3　大数据的存储与计算模式　13
1．3．1　大数据的存储模式　13
1．3．2　大数据的计算模式　16
1．4　大数据的典型应用　18
1．4．1　智慧医疗的应用　19
1．4．2　智慧农业的应用　20
1．4．3　金融行业的应用　21
1．4．4　零售行业的应用　24
1．4．5　电子商务行业的应用　24
1．4．6　电子政务的应用　24
1．5　初识Hadoop大数据平台　26
1．5．1　Hadoop的发展过程　26
1．5．2　Hadoop的优势　27
1．5．3　Hadoop的生态系统　28
1．5．4　Hadoop的版本　29
1．6　习题　32
第2章　Hadoop平台的安装与配置　33
2．1　安装准备　33
2．1．1　硬件要求　33
2．1．2　安装Linux　34
2．1．3　安装Java　36
2．2　Hadoop的集群安装　38
2．2．1　Hadoop的运行模式　38
2．2．2　Linux系统设置　39
2．2．3　SSH的安装　41
2．2．4　Hadoop的安装　42
2．2．5　Hadoop的配置　42
2．2．6　Hadoop的测试　49
2．3　Hadoop开发平台的安装　51
2．3．1　Eclipse的安装　51
2．3．2　下载hadoop-eclipse-plugin插件　53
2．3．3　在Eclipse中配置Hadoop　53
2．4　习题　55
2．5　实训　55
第3章　Hadoop分布式文件系统　57
3．1　HDFS概述　57
3．1．1　HDFS简介　57
3．1．2　HDFS的基本概念　58
3．1．3　HDFS的特点　59
3．2　HDFS的体系结构　61
3．2．1　HDFS设计目标　61
3．2．2　HDFS的结构模型　61
3．2．3　HDFS文件的读写　63
3．2．4　HDFS的数据组织机制　63
3．2．5　HDFS的高可用性机制　66
3．3　HDFS Shell操作　68
3．3．1　Shell命令介绍　68
3．3．2　HDFS Shell帮助　68
3．3．3　文件操作命令　69
3．3．4　跨文件系统的交互操作命令　73
3．3．5　权限管理操作　74
3．4　习题　76
3．5　实训　77
第4章　HDFS API编程　78
4．1　HDFS API概述　78
4．1．1　HDFS API简介　78
4．1．2　HDFS Java API的一般用法　82
4．2　HDFS Java API客户端编程　85
4．2．1　目录与文件的创建　85
4．2．2　文件上传与下载　87
4．2．3　数据流与文件读写操作　89
4．2．4　目录与文件的重命名　93
4．2．5　目录和文件的删除　94
4．2．6　文件系统的状态信息显示　95
4．3　HDFS应用举例——云盘系统的实现　99
4．3．1　云盘系统分析　99
4．3．2　云盘系统设计　99
4．3．3　云盘系统实现　100
4．4　习题　104
4．5　实训　104
第5章　Hadoop分布式计算框架　106
5．1　MapReduce概述　106
5．1．1　为什么需要MapReduce　106
5．1．2　MapReduce的优势　110
5．1．3　MapReduce的基本概念　111
5．1．4　MapReduce框架　112
5．1．5　MapReduce发展　114
5．2　YARN运行机制　118
5．2．1　YARN组成结构　118
5．2．2　YARN通信协议　120
5．2．3　YARN工作流程　121
5．3　数据的混洗处理　123
5．3．1　map端　124
5．3．2　reduce端　125
5．4　作业的调度　125
5．4．1　FIFO调度器　126
5．4．2　Capacity调度器　126
5．4．3　Fair调度器　127
5．4．4　调度器的比较　128
5．5　任务的执行　129
5．5．1　推测执行　129
5．5．2　JVM重用　130
5．5．3　跳过坏记录　130
5．6　失败处理机制　130
5．6．1　任务运行失败　130
5．6．2　ApplicationMaster运行失败　131
5．6．3　NodeManager运行失败　131
5．6．4　ResourceManager运行失败　132
5．6．5　日志文件　133
5．7　MapReduce示例演示——WordCount　133
5．8　习题　136
第6章　MapReduce API编程　137
6．1　MapReduce API概述　137
6．1．1　MapReduce API简介　137
6．1．2　MapReduce API编程思路　140
6．2　MapReduce的数据类型　146
6．2．1　序列化　146
6．2．2　Writable接口　146
6．2．3　Writable类　148
6．3　MapReduce的输入　153
6．3．1　输入分片　153
6．3．2　文件输入　154
6．3．3　文本输入　156
6．3．4　二进制输入　157
6．3．5　多个输入　158
6．3．6　数据库输入　159
6．4　MapReduce的输出　159
6．4．1　文本输出　160
6．4．2　二进制输出　160
6．4．3　多个输出　160
6．4．4　延迟输出　161
6．4．5　数据库输出　161
6．5　MapReduce的任务　161
6．5．1　map任务　162
6．5．2　combine任务　163
6．5．3　partition任务　164
6．5．4　reduce任务　164
6．5．5　任务的配置与执行　165
6．6　MapReduce应用举例——倒排索引　168
6．6．1　功能介绍　168
6．6．2　准备数据　169
6．6．3　分析与设计　170
6．6．4　MapReduce编码实现　171
6．6．5　测试结果　173
6．7　习题　174
6．8　实训　175
第7章　MapReduce 高级编程　177
7．1　自定义数据类型　177
7．2　自定义输入 输出　183
7．2．1　RecordReader与RecordWriter　183
7．2．2　自定义输入　188
7．2．3　自定义输出　192
7．3　自定义Combiner Partitioner　194
7．3．1　自定义Combiner　194
7．3．2　自定义Partitioner　197
7．4　组合式计算作业　200
7．4．1　迭代式计算　200
7．4．2　依赖关系组合式计算　201
7．4．3　链式计算　202
7．5　MapReduce的特性　203
7．5．1　计数器　203
7．5．2　连接　210
7．6　MapReduce应用举例——成绩分析
系统的实现　215
7．6．1　成绩分析系统解析　215
7．6．2　成绩分析系统功能设计　216
7．6．3　成绩分析系统实现　216
7．7　习题　225
7．8　实训　225
第8章　Spark概述　226
8．1　环境搭建　226
8．1．1　Scala的下载和安装　227
8．1．2　Spark的下载与安装　228
8．2　Spark简介　231
8．2．1　Spark的发展　231
8．2．2　Spark的特点　232
8．2．3　Spark与Hadoop的关系　233
8．2．4　Spark的企业应用　234
8．3　Spark大数据技术框架　235
8．3．1　Spark技术体系　235
8．3．2　四大组件概述　237
8．4　Spark 2．0 使用体验　238
8．4．1　Spark入口　238
8．4．2　第一个Spark程序　239
8．5　Spark的数据模型　242
8．5．1　RDD介绍　242
8．5．2　RDD的处理过程　243
8．5．3　Transformation算子与使用　243
8．5．4　Action算子与使用　251
8．5．5　RDD分区　253
8．5．6　RDD的依赖关系　253
8．5．7　RDD的容错支持　254
8．6　Spark任务调度　255
8．6．1　Spark应用程序部署　255
8．6．2　Spark任务的调度机制　255
8．7　习题　256
8．8　实训　257
第9章　Spark Streaming编程　258
9．1　Spark Streaming介绍　258
9．2　Spark Streaming工作机制　259
9．3　Spark的DStream流　262
9．3．1　DStream转换　262
9．3．2　Window操作　263
9．3．3　DStream输出　264
9．3．4　持久化与序列化　265
9．3．5　设置检测点　266
9．4　Spark Streaming案例　267
9．5　集群处理与性能　270
9．6　习题　272
9．7　实训　272
第10章　Spark SQL编程　273
10．1　Spark SQL概述　273
10．2　DataFrame　275
10．2．1　DataSet与DataFrame　275
10．2．2　反射机制获取RDD内
的Schema　276
10．2．3　编程接口指定Schema　277
10．3　数据源　278
10．3．1　一般load save方法　278
10．3．2　Parquet数据集　279
10．3．3　JSON数据集　280
10．3．4　JDBC数据集　281
10．3．5　DataFrame的案例　282
10．4　Spark Streaming与Spark SQL
综合案例　285
10．5　习题　290
10．6　实训　291
参考文献　292
查看全部↓