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内容简介
前言
第1章 Hadoop的介绍和集群构建
1.1 Hadoop介绍
1.2 Hadoop构建案例
1.3 构建Hadoop集群
1.4 Hadoop分布式文件系统指令
1.5 小 结
第2章 Hadoop分布式处理文件系统
2.1 Hadoop分布式文件系统的设计
2.2 概观Hadoop分布式文件系统的整体构造
2.3 Namenode的角色
2.4 Datanode的角色
2.5 小 结
第3章 大数据和MapReduce
3.1 大数据的概要
3.2 MapReduce
3.3 MapReduce的结构
3.4 MapReduce的容错性（Fault Tolerance）
3.5 MapReduce的编程
3.6 构建Hadoop：通过MapReduce的案例介绍
3.7 小 结
第4章 Hadoop版本特征及进化
4.1 Hadoop 0.1x版本的API
4.2 Hadoop附加功能（append）
4.3 Hadoop安全相关功能
4.4 Hadoop 2.0.0 alpha
4.5 小 结
第5章 云计算和Hadoop
5.1 大规模Hadoop集群的构建和案例
5.2 云基础设施服务的登场
5.3 在Amazon EC2中构建Hadoop集群
5.4 小 结
第6章 Amazon Elastic MapReduce的倍增利用
6.1 Amazon EMR的活用
6.2 小 结
第7章 Hadoop应用下的大数据分析
7.1 Hadoop应用下的机器学习（Mahout）
7.2 基于Hadoop的统计分析Rhive（R and Hive）
7.3 利用Hadoop的图形数据处理Giraph
7.4 小 结
第8章 数据中的DBMS，NoSQL
8.1 NoSQL出现背景：大数据和Web 2.0
8.2 NoSQL的定义和类别特征
8.3 NoSQL数据模型概要和分类
8.4 NoSQL数据模型化
8.5 主要NoSQL的比较和选择
8.6 小 结
第9章 HBase：Hadoop中的NoSQL
9.1 Hadoop生态界中的HBase
9.2 HBase介绍
9.3 HBase数据模型
9.4 HBase的数据库模式
9.5 HBase构造
9.6 HBase的构建及运行
9.7 HBase的扩展——DuoBase中的HBase
9.8 HBase的用户定义索引
9.9 小 结
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