準備好釋放潛藏在您資料中的力量了嗎？透過這本綜合技術大全，您將學會如何用Apache Hadoop來打造並維運一個可靠而具擴充性的分散式系統。無論是想瞭解如何分析各種大小資料集的程式設計師，或者想要設定與運行Hadoop叢集的系統管理員，都合適閱讀本書。

針對Hadoop 2所做的這個改版，新增了YARN以及Hadoop相關專案的新章節，像是Parquet、Flume、Crunch及Spark。從這些新案例中，您可以了解Hadoop在健康照護系統以及基礎資料處理這些領域所扮演的角色。

．學習基礎元件如MapReduce、HDFS及YARN。
．更深入探索MapReduce，包含開發應用程式。
．設定及維護Hadoop叢集以使用HDFS及YARN上的Mapreduce。
．學習兩種資料格式：Avro 的資料序列化和Parquet巢狀資料。
．使用資料攝取工具，如Flume（使用於串流資料）和Sqoop（使用於批量資料傳輸）。
．了解高階資料處理工具，如Pig、Hive、Crunch，以及Spark。
．學習HBase分散式資料庫以及運用ZooKeeper打造分散式服務。

第一部分　Hadoop 基礎
chapter 1|遇見 Hadoop
chapter 2|MapReduce
chapter 3|Hadoop 分散式檔案系統
chapter 4|YARN
chapter 5|Hadoop 的 I/O

第二部分　MapReduce
chapter 6|開發 MapReduce 程式
chapter 7|MapReduce 如何運作
chapter 8|MapReduce 的類型與格式
chapter 9|MapReduce 的特性

第三部分　Hadoop 操作
chapter 10|建立一個 Hadoop 叢集
chapter 11|Hadoop 的管理

第四部分　相關專案
chapter 12|Avro
chapter 13|Parquet
chapter 14|Flume
chapter 15|Sqoop
chapter 16|Pig
chapter 17|Hive
chapter 18|Crunch
chapter 19|Spark
chapter 20|HBase
chapter 21|ZooKeeper

第五部分　案例研究
chapter 22|Cerner 的可聚集資料
chapter 23|生物資料科學：用軟體拯救生命
chapter 24|Cascading

appendix A|安裝 Apache Hadoop
appendix B|Cloudera 的Hadoop 發行套件
appendix C|準備 NCDC 氣象資料
appendix D|舊版及新版的 Java MapReduce API
index