這是一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。經(jīng)過(guò)數(shù)十年的積累，很多企業(yè)都聚集了大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)也是企業(yè)的核心財(cái)富之一，怎樣從累積的數(shù)據(jù)里尋找價(jià)值，變廢為寶煉數(shù)成金成為當(dāng)務(wù)之急。但數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度往往比cou和內(nèi)存性能增長(zhǎng)的速度還要快得多。要處理海量數(shù)據(jù)，如果求助于昂貴的專(zhuān)用主機(jī)甚至超級(jí)計(jì)算機(jī)，成本無(wú)疑很高，有時(shí)即使是保存數(shù)據(jù)，也需要面對(duì)高成本的問(wèn)題，因?yàn)榫哂泻Ａ繑?shù)據(jù)容量的存儲(chǔ)設(shè)備，價(jià)格往往也是天文數(shù)字。成本和IT能力成為了海量數(shù)據(jù)分析的主要瓶頸。
Hadoop這個(gè)開(kāi)源產(chǎn)品的出現(xiàn)，打破了對(duì)數(shù)據(jù)力量的壓制。Hadoop源于Nutch這個(gè)小型的搜索引擎項(xiàng)目。而Nutch則出自于著名的開(kāi)源搜索引擎解決方案Lucene，而Lucene則來(lái)源于對(duì)Google的學(xué)習(xí)模仿。在Hadoop身上有著明顯的Google的影子。HDFS是GFS的山寨版，Map-Reduce的思想來(lái)源于Goolge對(duì)Page rank的計(jì)算方法，HBase模仿的是Big Table，Zookeeper則學(xué)習(xí)了Chubby。Google巨人的力量盡管由于商業(yè)的原因被層層封鎖，但在Hadoop身上得到了完美的重生和發(fā)展。
第1節(jié) Hadoop的源起與體系介紹；實(shí)施Hadoop集群；CDH家族
第2節(jié) 分布式文件系統(tǒng)HDFS原理與操作，HDFS API編程；2.x下HDFS新特性，高可用，聯(lián)邦，快照
第3節(jié) 具有全部新特性的2.x企業(yè)級(jí)集群實(shí)施
第4節(jié) Map-Reduce原理、體系架構(gòu)和工作機(jī)制，eclipse與Hadoop集群連接，使用maven
第5節(jié) Map-Reduce編程實(shí)戰(zhàn)，日志分析
第6節(jié) Map-Reduce復(fù)雜應(yīng)用案例，Hadoop流
第7節(jié) 新一代計(jì)算框架YARN
第8節(jié) Pig原理，部署與Pig Latin語(yǔ)言，應(yīng)用案例
第9節(jié) Hive體系架構(gòu)、安裝與HiveQL
第10節(jié) Hive應(yīng)用案例，impala子項(xiàng)目
第11節(jié) Zookeeper與分布式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
第12節(jié) HBase體系架構(gòu)，集群部署，管理
第13節(jié) HBase數(shù)據(jù)模型，實(shí)戰(zhàn)案例建模剖析
第14節(jié) 數(shù)據(jù)集成Sqoop，F(xiàn)lume，Chukwa，商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)與Hadoop集群的連接
第15節(jié) 與應(yīng)用連接，REST和Thrift接口，UDF實(shí)戰(zhàn)，RHadoop，數(shù)據(jù)分析軟件與Hadoop集群的連接
第16節(jié) 進(jìn)軍Hadoop源代碼
第17節(jié) Hadoop在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中的應(yīng)用案例；集成各個(gè)子項(xiàng)目形成企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)；Hadoop與機(jī)器學(xué)習(xí) |
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