本书通过原理加案例的方式系统地讲解了Hadoop大数据开发，让读者能够全面地了解大数据开发流程。书中精心安排了原理分析、环境搭建、案例开发等多个过程，使读者对解决大数据问题有清晰的思路。全书共7章：前6章系统讲解大数据Hadoop架构，包括大数据处理平台Hadoop、分布式文件系统HDFS、并行计算模型MapReduce、资源调度框架Yarn；第7章是MapReduce应用实例，通过案例帮助读者进一步理解Hadoop平台。全书突出3个特点：道理简单明了、思路清晰透彻、案例新颖实用。本书不仅可作为普通高校大数据相关专业学生的大数据教材，也可以作为想深入了解Hadoop架构编程的人员的参考书，还可作为各类相关培训班的培训教材。
目录
前言
第1章 大数据概论
1.1 大数据概述
1.1.1 大数据产生的时代背景
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据应用案例
1.1.4 大数据的机遇与挑战
1.2 大数据处理技术
1.3 大数据与云计算
1.4 本章小结
第2章 大数据处理平台Hadoop
2.1 Hadoop生态系统
2.2 Hadoop架构
2.2.1 HDFS
2.2.2 MapReduce
2.2.3 Yam
2.3 Hadoop版本变迁
2.3.1 Hadoop发展史
2.3.2 如何选择Hadoop开发版本
2.4 本章小结
部分目录
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