第一部分 大數據架構師入門
第1章 大數據概述 3
1.1 什麼是大數據 4
1.2 大數據的本質 6
1.3 大數據技術當前狀態 8
1.4 大數據的技術發展趨勢 11
第2章 大數據項目常見場景 13
2.1 實驗型部署場景 14
2.2 中小型部署場景 16
2.3 大型部署場景 19
第3章 大數據方案關鍵因素 23
3.1 數據存儲規模與數據類型 24
3.2 數據來源與數據質量 25
3.3 業務特徵 26
3.4 經濟可行性 27
3.5 運維管理要求 28
3.6 安全性要求 29
3.7 部署要求 31
3.8 係統邊界 32
3.9 約束條件 34
3.10 要點迴顧 34
第二部分 大數據架構師基礎
第4章 Hadoop基礎組件 39
4.1 Hadoop簡介 40
4.2 Hadoop版本演進 41
4.3 Hadoop2.0生態係統簡介 42
4.4 Hadoop分布式文件係統HDFS 43
4.5 Hadoop統一資源管理框架YARN 48
4.6 Hadoop分布式計算框架MapReduce 52
4.7 Hadoop分布式集群管理係統ZooKeeper 57
第5章 Hadoop其他常用組件 61
5.1 Hadoop數據倉庫工具Hive 62
5.2 Hadoop分布式數據庫 HBase 65
5.3 Hadoop實時流處理引擎 Storm 70
5.4 Hadoop交互式查詢引擎 Impala 74
5.5 其他常用組件 78
第6章 Spark內存計算框架 83
6.1 內存計算與Spark 84
6.2 Spark的主要概念 86
6.3 Spark核心組件介紹 96
6.4 Spark與Hadoop之間的關係 100
6.5 要點迴顧 104
第7章大數據中間件層 105
7.1 中間件層簡介 106
7.2 中間件層産品介紹 107
7.3 中間件層的應用 121
7.4 中間件層的發展 124
7.5 要點迴顧 128
第8章大數據分析 129
8.1 數據時代 131
8.2 先進分析 133
8.3 架構與平颱 136
8.4 數據分析流程 140
8.5 要點迴顧 143
第9章可視化技術 145
9.1 可視化技術引言 146
9.2 什麼是數據可視化 147
9.3 數據可視化設計 151
9.4 數據可視化的發展趨勢 160
9.5 要點迴顧 161
第10章大數據安全 163
10.1 安全體係 164
10.2 大數據係統安全 168
10.3 要點迴顧 180
第11章大數據管理 181
11.1 數據管理的範圍和定義 182
11.2 開源軟件的管理能力 183
11.3 國內主流管理 187
11.4 大數據管理展望 195
11.5 要點迴顧 195
第三部分大數據架構師實踐
第12章大數據項目實踐 199
12.1 大數據項目架構關鍵步驟 201
12.2 架構師實踐思考 213
第13章大數據部署實踐 217
13.1 中興通訊DAP大數據平颱功能和架構 218
13.2 DAP平颱特點 219
13.3 某銀行成功案例 220
第四部分 大數據架構師拓展
第14章分布式係統與大數據的關係 229
14.1 分布式係統概述 230
14.2 分布式係統關鍵協議和算法概述 237
14.3 分布式係統和大數據 241
第 15 章數據庫係統與大數據的關係 245
15.1 數據庫係統的曆史 246
15.2 各類係統求同存異 258
15.3 大數據的發展展望 259
第16章雲計算與大數據的關係 261
16.1 虛擬化概述 262
16.2 OpenStack雲管理架構實現 267
16.3 大數據基於雲計算IAAS部署的探討 274
後記 277
· · · · · · (收起)