Hadoop理论与实践

第1章 大数据概述
1．1 大数据与数据分析
1．1．1 Hadoop的基础组件
1．1．2 Hadoop分布式文件系统
1．1．3 MapReduce
1．1．4 YARN
1．2 ZooKeeper
1．3 HiVe
1．4 与其他系统集成
1．4．1 Hadoop生态系统
1．4．2 数据集成与Hadoop
1．4．3 Hadoop商用平台CDH

第2章 Hadoop存储
2．1 HDFS的基础知识
2．1．1 HDFS概念
2．1．2 架构
2．1．3 接口
2．2 在分布式模式下设置HDFS集群
2．3 HDFS的高级特性
2．3．1 快照
2．3．2 离线查看器
2．3．3 分层存储
2．4 文件格式
2．5 云存储

第3章 数据仓库和Hive
3．1 数据仓库和Hive简介
3．1．1 数据仓库简介
3．1．2 数据仓库与数据库的区别
3．1．3 Hive简介
3．1．4 查看CDH中Hive版本
3．2 Hive与数据库
3．2．1 Hive与RDBMS
3．2．2 HiveQL与SQL
3．3 Hive的高级特性
3．3．1 Hive的优缺点和适用场景
3．3．2 Hive进程介绍
3．3．3 Hive访问方式
3．3．4 Hive体系结构
3．3．5 HiveMetastore
3．3．6 Hive数据类型
3．3．7 Hive的常用参数配置
3．3．8 Hive的数据模型
3．3．9 Hive函数
3．4 案例演示
3．4．1 准备数据
3．4．2 修改和查询
3．4．3 表连接
3．4．4 创建视图
3．4．5 创建索引
3．4．6 JDBC开发
3．4．7 UDF的开发
3．4．8 UDAF
3．5 Hive优化和Hive中的锁
3．5．1 注意事项
3．5．2 Hive锁
3．6 问题汇总
……

第4章 Hadoop计算
第5章 Hadoop安全
第6章 Flume分布式日志处理系统
第7章 Spark及其生态圈概述