第一部分 概述篇

第1章 企业级大数据技术体系概述

1.1大数据系统产生背景及应用场景

1.1.1产生背景

1.1.2常见大数据应用场景

1.2企业级大数据技术框架

1.2.1数据收集层

1.2.2数据存储层

1.2.3资源管理与服务协调层

1.2.4计算引擎层

1.2.5数据分析层

1.2.6数据可视化层

1.3企业级大数据技术实现方案

1.3.1 Google大数据技术栈

1.3.2 Hadoop与Spark开源大数据技术栈

1.4大数据架构：Lambda Architecture

1.5 Hadoop与Spark版本选择及安装部署

1.5.1 Hadoop与Spark版本选择

1.5.2 Hadoop与Spark安装部署

1.6小结

1.7本章问题

第二部分 数据收集篇

第2章 关系型数据的收集

2.1 Sqoop概述

2.1.1设计动机

2.1.2 Sqoop基本思想及特点

2.2 Sqoop基本架构

2.2.1 Sqoop 1基本架构

2.2.2 Sqoop2基本架构

2.2.3 Sqoop 1与Sqoop2对比

2.3 Sqoop使用方式

2.3.1 Sqoop 1使用方式

2.3.2 Sqoop2使用方式

2.4数据增量收集CDC

2.4.1 CDC动机与应用场景

2.4.2 CDC开源实现Canal

2.4.3多机房数据同步系统Otter

2.5小结

2.6本章问题

第3章 非关系型数据的收集

3.1概述

3.1.1 Flume设计动机

3.1.2 Flume基本思想及特点

3.2 Flume NG基本架构

3.2.1 Flume NG基本架构

3.2.2 Flume NG高级组件

3.3 Flume NG数据流拓扑构建方法

3.3.1如何构建数据流拓扑

3.3.2数据流拓扑实例剖析

3.4小结

3.5本章问题

第4章 分布式消息队列Kafka

4.1概述

4.1.1 Kafka设计动机

4.1.2 Kafka特点

4.2 Kafka设计架构

4.2.1 Kafka基本架构

4.2.2 Kafka各组件详解

4.2.3 Kafka关键技术点

4.3 Kafka程序设计

4.3.1 Producer程序设计

4.3.2 Consumer程序设计

4.3.3开源Producer与Consumer实现

4.4 Kafka典型应用场景

4.5小结

4.6本章问题

第三部分 数据存储篇

第5章 数据序列化与文件存储格式

5.1数据序列化的意义

5.2数据序列化方案

5.2.1序列化框架Thrift

5.2.2序列化框架Protobuf

5.2.3序列化枢架Avro

5.2.4序列化框架对比

5.3文件存储格式剖析

5.3.1行存储与列存储

5.3.2行式存储格式

5.3.3列式存储格式ORC、 Parquet与CarbonData

5.4小结

5.5本章问题

第6章 分布式文件系统

6.1背景

6.2文件级别和块级别的分布式文件系统

6.2.1文件级别的分布式系统

6.2.2块级别的分布式系统

6.3 HDFS基本架构

6.4 HDFS关键技术

6.4.1容错性设计

6.4.2副本放置策略

6.4.3异构存储介质

6.4.4集中式缓存管理

6.5 HDFS访问方式

6.5.1 HDFS shell

6.5.2 HDFS API

6.5.3数据收集组件

6.5.4计算引擎

6.6小结

6.7本章问题

第7章 分布式结构化存储系统

7.1背景

7.2 HBase数据模型

7.2.1逻辑数据模型

7.2.2物理数据存储

7.3 HBase基本架构

7.3.1 HBase基本架构

7.3.2 HBase内部原理

7.4 HBase访问方式

7.4.1 HBase shell

7.4.2 HBase API

7.4.3数据收集组件

7.4.4计算引擎

7.4.5 Apache Phoenix

7.5 HBase应用案例

7.5.1社交关系数据存储

7.5.2时间序列数据库OpenTSDB

7.6分布式列式存储系统Kudu

7.6.1 Kudu基本特点

7.6.2 Kudu数据模型与架构

7.6.3 HBase与Kudu对比

7.7小结

7.8本章问题

第四部分 分布式协调与资源管理篇

第8章 分布式协调服务ZooKeeper

8.1分布式协调服务的存在意义

8.1.1 leader选举

8.1.2负载均衡

8.2 ZooKeeper数据模型

8.3 ZooKeeper基本架构

8.4 ZooKeeper程序设计

8.4.1 ZooKeeper API

8.4.2 Apache Curator

8.5 ZooKeeper应用案例

8.5.1 leader选举

8.5.2分布式队列

8.5.3负载均衡

8.6小结

8.7本章问题

第9章 资源管理与调度系统YARN

9.1 YARN产生背景

9.1.1 MRvI局限性

9.1.2 YARN设计动机

9.2 YARN设计思想

9.3 YARN的基本架构与原理

9.3.1 YARN基本架构

9.3.2 YARN高可用

9.3.3 YARN工作流程

9.4 YARN资源调度器

9.4.1层级队列管理机制

9.4.2多租户资源调度器产生背景

9.4.3 Capacity/Fair Scheduler

9.4.4基于节点标签的调度

9.4.5资源抢占模型

9.5 YARN资源隔离

9.6以YARN为核心的生态系统

9.7资源管理系统Mesos

9.7.1 Mesos基本架构

9.7.2 Mesos资源分配策略

9.7.3 Mesos与YARN对比

9.8资源管理系统架构演化

9.8.1集中式架构

9.8.2双层调度架构

9.8.3共享状态架构

9.9小结

9.10本章问题

第五部分 大数据计算引擎篇

第10章 批处理引擎MapReduce

10.1概述

10.1.1 MapReduce产生背景

10.1.2 MapReduce设计目标

10.2 MapReduce编程模型

10.2.1编程思想

10.2.2 MapReduce编程组件

10.3 MapReduce程序设计

10.3.1 MapReduce程序设计基础

10.3.2 MapReduce程序设计进阶

10.3.3 Hadoop Streaming

10.4 MapReduce内部原理

10.4.1 MapReduce作业生命周期

10.4.2 MapTask与ReduceTask

10.4.3 MapReduce关键技术

10.5 MapReduce应用实例

10.6小结

10.7本章问题

第11章DAG计算引擎Spark

11.1概述

11.1.1 Spark产生背景

11.1.2 Spark主要特点

11.2 Spark编程模型

11.2.1 Spark核心概念

11.2.2 Spark程序基本框架

11.2.3 Spark编程接口

11.3 Spark运行模式

11.3.1 Standalone模式

11.3.2 YARN模式

11.3.3 Spark Shell

11.4 Spark程序设计实例

11.4.1构建倒排索引

11.4.2 SQL GroupBy实现

11.4.3应用程序提交

11.5 Spark内部原理

11.5.1 Spark作业生命周期

11.5.2 Spark Shuffle

11.6 DataFrame、Dataset与SQL

11.6.1 DataFrame/Dataset与SQL的关系

11.6.2 DataFrame/Dataset程序设计

11.6.3 DataFrame/Dataset程序实例

11.7 Spark生态系统

11.8小结

11.9本章问题

第12章 交互式计算引擎

12.1概述

12.1.1产生背景

12.1.2交互式查询引擎分类

12.1.3常见的开源实现

12.2 ROLAP

12.2.1 Impala

12.2.2 Presto

12.2.3 Impala与Presto对比

12.3 MOLAP

12.3.1 Druid简介

12.3.2 Kylin简介

12.3.3 Druid与Kylin对比

12.4小结

12.5本章问题

第13章 流式实时计算引擎

13.1概述

13.1.1产生背景

13.1.2常见的开源实现

13.2 Storm基础与实战

13.2.1 Storm概念与架构

13.2.2 Storm程序设计实例

13.2.3 Storm内部原理

13.3 Spark Streaming基础与实战

13.3.1概念与架构

13.3.2程序设计基础

13.3.3编程实例详解

13.3.4容错性讨论

13.4流式计算引擎对比

13.5小结

13.6本章问题

第六部分 数据分析篇

第14章 数据分析语言HQL与SQL

14.1概述

14.1.1背景

14.1.2 SQL On Hadoop

14.2 Hive架构

14.2.1 Hive基本架构

14.2.2 Hive查询引擎

14.3 Spark SQL架构

14.3.1 Spark SQL基本架构

14.3.2 Spark SQL与Hive对比

14.4 HQL

14.4.1 HQL基本语法

14.4.2 HQL应用实例

14.5小结

14.6本章问题

第15章 大数据统一编程模型

15.1产生背景

15.2 Apache Beam基本构成

15.2.1 Beam SDK

15.2.2 Beam Runner

15.3 Apache Beam编程模型

15.3.1构建Pipeline

15.3.2创建PCollection

15.3.3使用Transform

15.3.4 side input与side output

15.4 Apache Beam流式计算模型

15.4.1 window简述

15.4.2 watermark、 trigger与accumulation

15.5 Apache Beam编程实例

15.5.1 WordCount

15.5.2移动游戏用户行为分析

15.6小结

15.7本章问题

第16章 大数据机器学习库

16.1机器学习库简介

16.2 MLLib机器学习库

16.2.1 Pipeline

16.2.2特征工程

16.2.3机器学习算法

16.3小结

16.4本章问题