《Hadoop生态系统》

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《Hadoop生态系统》本书每一章都介绍了不同的主题（例如核心技术或数据传输），并且解释了为什么特定组件适用或不适用特定的需求。对于数据处理来说，使用Hadoop是一个全新的挑战，但如果有了这本便利的参考书，你将很容易领会使用Hadoop的精妙所在。 [1] 　主要包括如下主题：核心技术，Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、YARN和Spark。数据库和数据管理，Cassandra、HBase、MongoDB和Hive。序列化，Avro、JSON和Parquet。管理和监视，Puppet、Chef、Zookeeper和Oozie。分析辅助，Pig、Mahout和MLLib。数据传输，Scoop、Flume、distcp和Storm。安全、访问控制和审计，Sentry、Kerberos和Knox。云计算和虚拟化，Serengeti、Docker和Whirr。 [1]

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前言 1
第1章关键技术 7
1.1 Hadoop分布式文件系统（HDFS） 8
1.2 MapReduce . 11
1.3 YARN 13
1.4 Spark . 15
第2章数据库及数据管理 17
2.1 Cassandra .19
2.2 HBase 21
2.3 Accumulo .24
2.4 Memcached . 26
2.5 Blur .28
2.6 Solr . 30
2.7 MongoDB 32
2.8 Hive 34
2.9 Spark SQL ( 前身是 Shark) 36
2.10 Giraph . 38
第3章序列化 41
3.1 Avro 43
3.2 JSON 46
3.3 Protocol Buffers (protobuf) . 48
3.4 Parquet 50
第4章管理与监控. 53
4.1 Ambari 54
4.2 HCatalog 56
4.3 Nagios 58
4.4 Puppet 59
4.5 Chef 61
4.6 ZooKeeper 63
4.7 Oozie . 66
4.8 Ganglia . 68
第5章分析辅助 . 69
5.1 MapReduce 接口69
5.2 分析库 70
5.3 Pig 72
5.4 Hadoop Streaming 74
5.5 Mahout 76
5.6 MLLib 78
5.7 Hadoop 图像处理接口（HIPI） 80
5.8 SpatialHadoop 81
第6章数据传输 . 83
6.1 Sqoop .85
6.2 Flume .87
6.3 DistCp 89
6.4 Storm . 90
第7章安全、访问控制和审计 93
7.1 Sentry. 95
7.2 Kerberos 97
7.3 Knox 99
第8章云计算和虚拟化 101
8.1 Serengeti. 103
8.2 Docker105
8.3 Whirr 107 [1]