书：pan.baidu.com/s/1CmARX6a65pfh-ZhLpKjv-Q?pwd=bqij 提取码：bqij
- Hadoop生态系统概述：介绍Hadoop生态系统中的各个组件，如HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig等。
- HDFS（Hadoop Distributed File System）：详细解释HDFS的架构、数据块、副本策略、客户端API以及HDFS的管理和调优。
- MapReduce编程模型：深入讲解MapReduce的作业流程、Map和Reduce阶段的任务执行、数据shuffle以及MapReduce作业的优化。
- Hadoop作业与任务调度：讨论Hadoop中作业和任务的调度策略，包括JobTracker和TaskTracker的角色与交互。
- Hadoop集群部署与管理：指导如何部署、配置和管理Hadoop集群，包括硬件选择、集群初始化、节点管理和集群监控。
- Hadoop安全性：介绍Hadoop的安全特性，如Kerberos认证、SSL/TLS加密以及访问控制列表（ACLs）。
- HBase数据库：详细解释HBase的架构、数据模型、API以及如何构建基于HBase的分布式数据库应用。
- Hive数据仓库：讲解Hive的数据模型、查询语言HQL、Hive与其他Hadoop组件的集成以及Hive的性能优化。
- Pig数据处理：介绍Pig的编程模型、数据转换和数据分析任务、Pig Latin查询语言以及Pig作业的优化。
- Sqoop数据导入导出：详细解释Sqoop如何用于在Hadoop和其他数据源（如关系型数据库）之间导入和导出数据。
- Hadoop流与自定义MapReduce：指导如何使用Hadoop Streaming和自定义MapReduce实现复杂的数据处理逻辑。
- Hadoop YARN：介绍YARN的架构、资源管理和调度机制，以及如何在YARN上运行MapReduce和其他应用程序。
- Hadoop与云集成：讨论Hadoop如何在云中运行，包括与Amazon EMR、Google Cloud Dataproc等云服务的集成。
- Hadoop性能调优：提供Hadoop性能调优的最佳实践，包括优化HDFS、MapReduce和集群硬件。
- Hadoop日志与监控：介绍Hadoop的日志管理和监控工具，如Hadoop Metrics、HBase Coprocessor和Chukwa。
- Hadoop生态系统中的其他组件：概述其他Hadoop生态系统中的组件，如ZooKeeper、Oozie、Flume等。
- 大数据处理原则与挑战：讨论大数据处理的原则、挑战和最佳实践，如数据一致性、可扩展性、容错性等。
- Hadoop与实时处理：介绍Hadoop生态系统如何支持实时数据处理和分析，包括使用Apache Storm和Apache Flink等工具。
- Hadoop与机器学习：讨论如何在Hadoop上构建和部署机器学习模型，以及处理大规模机器学习数据集的挑战。
- Hadoop的未来展望：概述Hadoop生态系统的未来发展趋势，包括新技术、新特性和新应用。