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大数据技术体系详解：原理、架构与实践
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第三部分 数据存储篇

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2022-01-24 22:53:53
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  • 前言
  • 第一部分 概述篇
    • 1.1 大数据系统产生背景及应用场景
    • 1.2 企业级大数据技术框架
    • 1.3 企业级大数据技术实现方案
    • 1.4 大数据架构：Lambda Architecture
    • 1.5 Hadoop与Spark版本选择及安装部署
    • 1.6 小结
    • 1.7 本章问题
  • 第二部分 数据收集篇
    • 2.1 Sqoop概述
    • 2.2 Sqoop基本架构
    • 第3章 非关系型数据的收集
      • 3.1 概述
      • 3.2 Flume NG基本架构
      • 3.3 Flume NG数据流拓扑构建方法
      • 3.4 小结
      • 3.5 本章问题
    • 2.3 Sqoop使用方式
    • 第4章 分布式消息队列Kafka
      • 4.1 概述
      • 4.2 Kafka设计架构
      • 4.3 Kafka程序设计
      • 4.4 Kafka典型应用场景
      • 4.5 小结
      • 4.6 本章问题
    • 2.4 数据增量收集CDC
    • 2.5 小结
    • 2.6 本章问题
  • 第三部分 数据存储篇
    • 5.1 数据序列化的意义
    • 5.2 数据序列化方案
    • 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
      • 6.3 HDFS基本架构
      • 6.4 HDFS关键技术
      • 6.5 HDFS访问方式
      • 6.6 小结
      • 6.7 本章问题
    • 5.3 文件存储格式剖析
    • 第7章 分布式结构化存储系统
      • 7.1 背景
      • 7.2 HBase数据模型
      • 7.3 HBase基本架构
      • 7.4 HBase访问方式
      • 7.5 HBase应用案例
      • 7.6 分布式列式存储系统Kudu
      • 7.7 小结
      • 7.8 本章问题
    • 5.4 小结
    • 5.5 本章问题
  • 第四部分 分布式协调与资源管理篇
    • 8.1 分布式协调服务的存在意义
    • 8.2 ZooKeeper数据模型
    • 第9章 资源管理与调度系统YARN
      • 9.1 YARN产生背景
      • 9.2 YARN设计思想
      • 9.3 YARN的基本架构与原理
      • 9.4 YARN资源调度器
      • 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
      • 9.8 资源管理系统架构演化
      • 9.9 小结
      • 9.10 本章问题
    • 8.3 ZooKeeper基本架构
    • 8.4 ZooKeeper程序设计
    • 8.5 ZooKeeper应用案例
    • 8.6 小结
    • 8.7 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
      • 10.2 MapReduce编程模型
      • 10.3 MapReduce程序设计
      • 10.4 MapReduce内部原理
      • 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
      • 11.2 Spark编程模型
      • 11.3 Spark运行模式
      • 11.4 Spark程序设计实例
      • 11.5 Spark内部原理
      • 11.6 DataFrame、Dataset与SQL
      • 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
      • 12.2 ROLAP
      • 12.3 MOLAP
      • 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
      • 13.2 Storm基础与实战
      • 13.3 Spark Streaming基础与实战
      • 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
    • 14.1 概述
    • 14.2 Hive架构
    • 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
      • 15.3 Apache Beam编程模型
      • 15.4 Apache Beam流式计算模型
      • 15.5 Apache Beam编程实例
      • 15.6 小结
      • 15.7 本章问题
    • 14.3 Spark SQL架构
    • 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
      • 16.3 小结
      • 16.4 本章问题
    • 14.4 HQL
    • 14.5 小结
    • 14.6 本章问题
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