前言
**部分 概述篇
第1章 企業級大數據技術體繫概述
1.1 大數據繫統產生背景及應用場景
1.1.1 產生背景
1.1.2 常見大數據應用場景
1.2 企業級大數據技術框架
1.2.1 數據收集層
1.2.2 數據存儲層
1.2.3 資源管理與服務協調層
1.2.4 計算引擎層
1.2.5 數據分析層
1.2.6 數據可視化層
1.3 企業級大數據技術實現方案
1.3.1 Google大數據技術棧
1.3.2 Hadoop與Spark開源大數據技術棧
1.4 大數據架構：Lambda Architecture
1.5 Hadoop與Spark版本選擇及安裝部署
1.5.1 Hadoop與Spark版本選擇
1.5.2 Hadoop與Spark安裝部署
1.6 小結
1.7 本章問題
第二部分 數據收集篇
第2章 關繫型數據的收集
2.1 Sqoop概述
2.1.1 設計動機
2.1.2 Sqoop基本思想及特點
2.2 Sqoop基本架構
2.2.1 Sqoop1基本架構
2.2.2 Sqoop2基本架構
2.2.3 Sqoop1與Sqoop2對比
2.3 Sqoop使用方式
2.3.1 Sqoop1使用方式
2.3.2 Sqoop2使用方式
2.4 數據增量收集CDC
2.4.1 CDC動機與應用場景
2.4.2 CDC開源實現Canal
2.4.3 多機房數據同步繫統Otter
2.5 小結
2.6 本章問題
……
第3章 非關繫型數據的收集
第4章 分布式消息隊列Kafka
第三部分 數據存儲篇
第5章 數據序列化與文件存儲格式
第6章 分布式文件繫統
第7章 分布式結構化存儲繫統
第四部分 分布式協調與資源管理篇
第8章 分布式協調服務ZooKeeper
第9章 資源管理與調度繫統YARN