**序一
**序二
**序三
丛书序言
前 言
**部分 Hadoop系统
**章 大数据处理技术简介
1.1 并行计算技术简介
1.1.1 并行计算的基本概念
1.1.2 并行计算技术的分类
1.1.3 并行计算的主要技术问题
1.2 大数据处理技术简介
1.2.1 大数据的发展背景和研究意义
1.2.2 大数据的技术特点
1.2.3 大数据研究的主要目标、基本原则和基本途径
1.2.4 大数据计算模式和系统
1.2.5 大数据计算模式的发展趋势
1.2.6 大数据的主要技术层面和技术内容
1.3 MapReduce并行计算技术简介
1.3.1 MapReduce的基本概念和由来
1.3.2 MapReduce的基本设计思想
1.3.3 MapReduce的主要功能和技术特征
1.4 Hadoop系统简介
1.4.1 Hadoop的概述与发展历史
1.4.2 Hadoop系统分布式存储与并行计算构架
1.4.3 Hadoop平台的基本组成与生态系统
1.4.4 Hadoop的应用现状和发展趋势
第2章 Hadoop系统的安装与操作管理
2.1 Hadoop系统安装方法简介
2.2 单机和单机伪分布式Hadoop系统安装基本步骤
2.2.1 安装和配置
2.2.2 创建Hadoop用户
2.2.3 下载安装H
2.2.4 配置
2.2.5 配置Hadoop环境
2.2.6 Hadoop的运行
2.2.7 运行测试程序
2.2.8 查看集群状态
2.3 集群分布式Hadoop系统安装基本步骤
2.3.1 安装和配置
2.3.2 创建Hadoop用户
2.3.3 下载安装H
2.3.4 配置
2.3.5 配置Hadoop环境
2.3.6 Hadoop的运行
2.3.7 运行测试程序
2.3.8 查看集群状态
2.4 Hadoop MapReduce程序开发过程
2.5 集群远程作业提交与执行
2.5.1 集群远程作业提交和执行过程
2.5.2 查看作业执行结果和集群状态
第3章 大数据存储——分布式文件系?
3.1 HDFS的基本特征与构架
第4章 Hadoop MapReduce并行编程框架
第5章 分布式数据库
第6章 分布式数据仓库
第7章 Intel Hadoop系统优化与功能增强
第二部分 MapReduce的编程和算法设计
第8章 MapReduce基础算法程序设计
第9章 MapReduce**程序设计技术
**0章 MapReduce数据挖掘基础算法
**1章 大数据处理算法设计与应用编程案例
附 录
附录A OpenMP并行程序设计简介
附录B MPI并行程序设计简介
附录C 英特尔Apache Hadoop*系统安装手册
参考文献
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