深入理解大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)處理與編程實踐以大數(shù)據(jù)處理主流平臺Hadoop1.0為核心，介紹Hadoop MapReduce，HDFS，HBase，以及Hive的基本設計思想、工作原理、系統(tǒng)構架、以及詳細的大數(shù)據(jù)處理編程技術。 以學術界的教學成果與業(yè)界高水平系統(tǒng)研發(fā)經(jīng)驗完美結合，在理論聯(lián)系實際的基礎上，在基礎理論原理、實際算法設計方法以及業(yè)界深度技術三個層面上，精心組織材料編寫而成。喜歡的朋友們可以下載試試吧！

特點：
　?。?） 重點放在教讀者算法設計實現(xiàn)，從基礎算法，到應用編程案例，解決實際問題。
　?。?） 作者多年的教學研究實踐，課程設計沉淀，可以更深入地討論大數(shù)據(jù)。
　　（3） 來自業(yè)界——Intel真實的實踐經(jīng)驗和案例積累。

主要內容包括：
■　大數(shù)據(jù)處理技術與Hadoop MapReduce簡介
■　Hadoop系統(tǒng)的安裝和操作管理
■　大數(shù)據(jù)分布式文件系統(tǒng)HDFS
■　Hadoop MapReduce并行編程模型、框架與編程接口
■　分布式數(shù)據(jù)庫HBase
■　分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive
■　Intel Hadoop系統(tǒng)優(yōu)化與功能增強
■　MapReduce基礎算法程序設計
■　MapReduce高級程序設計技術
■　MapReduce機器學習與數(shù)據(jù)挖掘基礎算法
■　大數(shù)據(jù)處理算法與應用編程案例

深入理解大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)處理與編程實踐 目錄：
推薦序一
推薦序二
推薦序三
叢書序言
前言
第1章大數(shù)據(jù)處理技術簡介
第2章Hadoop系統(tǒng)的安裝與操作管理
第3章大數(shù)據(jù)存儲--分布式文件系統(tǒng)HDFS
第4章HadoopMapReduce并行編程框架