深入云计算：Hadoop应用开发实战详解

精准的内容梯度安排：遵循读者学习习惯和Hadoop技术应用实践，合理安排图书内容；精挑细选经典实例，嵌入完善的代码注释。<br>精炼的实用经验阐述：作者多年开发经验融入其中，读者在全面掌握Hadoop编程和开发技术的同时更能获得快速分析和解决实际问题的能力。<br>书中源代码下载地址：http://www.tdpress.com/zyzx/tsscflwj<br>【本书的特点】<br>1．结构合理，内容系统全面；叙述翔实，例程丰富：在内容的安排上，根据读者的学习习惯和内容的梯度合理安排，更加适合读者学习。同时，本书有详细的例程，每个例子都经过精挑细选，有很强的针对性。而且代码非常简洁和高效，便于读者学习和调试，读者也可以直接使用这些代码来解决自己的问题。<br>2．基础知识和实践并重：本书不仅注重基础知识，而且非常注重实践，让读者快速上手，迅速掌握Hadoop知识。<br>3．结合实际，实战项目贯穿其中：本书写作时特意给出了大量的实战项目，这些项目的灵活使用，将会让读者事半功倍。同时，为了便于读者高效、直观地学习本书内容，对每章的内容的学习都特意编写了思考与总结。<br>

本书由浅入深，全面、系统地介绍了Hadoop这一高性能处理大量数据集的理想工具。本书内容主要包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目，各个知识点都配有精心设计的大量经典的小案例，实战性和可操作性强。
本书旨在帮助云计算初学者迅速掌握Hadoop系统，提升读者在云计算实践中的应用和开发能力。同时本书极强的系统性和大量翔实的案例对于有一定基础的中高级用户有非常好的参考价值。&

第1篇  Hadoop技术篇<br>第 1章  初识Hadoop<br>1.1  Hadoop简介 2<br>1.1.1  Hadoop的起源 2<br>1.1.2  什么是Hadoop 3<br>1.1.3  Hadoop的核心技术是Google核心技术的开源实现 4<br>1.1.4  Hadoop的功能与优点 5<br>1.1.5  Hadoop的应用现状和发展趋势 6<br>1.2  Hadoop的体系结构 11<br>1.2.1  HDFS的体系结构 12<br>1.2.2  MapReduce的体系结构 19<br>1.3  Hadoop与分布式开发 21<br>1.4  Hadoop的数据管理 23<br>1.4.1  HDFS的数据管理 23<br>1.4.2  HBase的数据管理 23<br>1.4.3  Hive的数据管理 24<br>1.5  思考与总结 25<br>第 2章  Hadoop的安装和配置<br>2.1  在Windows下安装与配置Hadoop 27<br>2.1.1  JDK的安装 27<br>2.1.2  Cygwin的安装 30<br>2.1.3  Hadoop的安装 36<br>2.2  在Linux下安装与配置Hadoop 38<br>2.2.1  Ubuntu的安装 38<br>2.2.2  JDK的安装 41<br>2.2.3  Hadoop的安装 41<br>2.3  Hadoop的执行实例 43<br>2.3.1  运行Hadoop 44<br>2.3.2  运行wordcount.java程序 44<br>2.4  Hadoop Eclipse简介和使用 45<br>2.4.1  Eclipse插件介绍 45<br>2.4.2  Eclipse插件开发配置 45<br>2.4.3  在Eclipse下运行WordCount程序 49<br>2.5  Hadoop的集群和优化 56<br>2.5.1  Hadoop的性能优化 57<br>2.5.2  Hadoop配置机架感知信息 58<br>2.6  思考与总结 59<br>第 3章  HDFS海量存储<br>3.1  开源的GFS——HDFS 60<br>3.1.1 &