這是一個信息爆炸的時代。經過數十年的積累，很多企業都聚集了大量的數據。這些數據也是企業的核心財富之一，怎樣從累積的數據里尋找價值，變廢為寶煉數成金成為當務之急。但數據增長的速度往往比cou和內存性能增長的速度還要快得多。要處理海量數據，如果求助于昂貴的專用主機甚至超級計算機，成本無疑很高，有時即使是保存數據，也需要面對高成本的問題，因為具有海量數據容量的存儲設備，價格往往也是天文數字。成本和IT能力成為了海量數據分析的主要瓶頸。
Hadoop這個開源產品的出現，打破了對數據力量的壓制。Hadoop源于Nutch這個小型的搜索引擎項目。而Nutch則出自于著名的開源搜索引擎解決方案Lucene，而Lucene則來源于對Google的學習模仿。在Hadoop身上有著明顯的Google的影子。HDFS是GFS的山寨版，Map-Reduce的思想來源于Goolge對Page rank的計算方法，HBase模仿的是Big Table，Zookeeper則學習了Chubby。Google巨人的力量盡管由于商業的原因被層層封鎖，但在Hadoop身上得到了完美的重生和發展。
第1節 Hadoop的源起與體系介紹；實施Hadoop集群；CDH家族
第2節 分布式文件系統HDFS原理與操作，HDFS API編程；2.x下HDFS新特性，高可用，聯邦，快照
第3節 具有全部新特性的2.x企業級集群實施
第4節 Map-Reduce原理、體系架構和工作機制，eclipse與Hadoop集群連接，使用maven
第5節 Map-Reduce編程實戰，日志分析
第6節 Map-Reduce復雜應用案例，Hadoop流
第7節 新一代計算框架YARN
第8節 Pig原理，部署與Pig Latin語言，應用案例
第9節 Hive體系架構、安裝與HiveQL
第10節 Hive應用案例，impala子項目
第11節 Zookeeper與分布式系統開發
第12節 HBase體系架構，集群部署，管理
第13節 HBase數據模型，實戰案例建模剖析
第14節 數據集成Sqoop，Flume，Chukwa，商業數據庫與Hadoop集群的連接
第15節 與應用連接，REST和Thrift接口，UDF實戰，RHadoop，數據分析軟件與Hadoop集群的連接
第16節 進軍Hadoop源代碼
第17節 Hadoop在互聯網企業中的應用案例；集成各個子項目形成企業級數據分析平臺；Hadoop與機器學習 |
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