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本书以介绍大数据处理技术为主线，介绍了基于Hadoop的大数据处理框架及其组成部分，并且讲述了基于Spark和Storm的大数据处理技术，同时还介绍了大数据处理的其他技术及其应用。
- 封面
- 版权
- 目录
- 前言
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第1章 大数据处理概论
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1.1 大数据简介
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1.2 大数据的操作流程
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1.3 大数据的处理方式
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本章小结
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习题
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第2章 基于Hadoop的大数据处理
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2.1 Hadoop简介
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2.2 Hadoop的架构与组件
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2.3 Hadoop的具体应用
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本章小结
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习题
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第3章 基于Hadoop的分布式文件系统HDFS
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3.1 HDFS简介
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3.2 HDFS的架构、存储原理及主要工作流程
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3.3 HDFS的性能优化
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本章小结
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习题
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第4章 并行计算框架MapReduce
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4.1 MapReduce简介
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4.2 MapReduce的工作流程
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4.3 MapReduce的具体应用
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本章小结
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习题
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第5章 分布式数据仓库Hive
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5.1 Hive简介
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5.2 Hive数据模型
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5.3 Hive查询语言HiveQL
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本章小结
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习题
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第6章 基于Spark的大数据处理
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6.1 Spark简介
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6.2 Spark的流处理模型
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6.3 Spark的企业级应用
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本章小结
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习题
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第7章 基于Storm的大数据处理
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7.1 Storm简介
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7.2 基于Storm的流式数据处理原理
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7.3 Storm的相关应用
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本章小结
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习题
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第8章 大数据处理的其他技术及应用
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8.1 图数据库
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8.2 基于Flink的大数据处理技术
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8.3 基于Kafka的大数据处理技术
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本章小结
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习题
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- 附录 常用中英文术语对照表
- 参考文献
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