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3 (p1): 基础篇
3 (p1-1): 1 大数据背景
3 (p1-1-1): 1.1 大数据时代的到来
4 (p1-1-2): 1.2 大数据定义及特征
6 (p1-1-3): 1.3 大数据价值
7 (p1-1-4): 1.4 大数据备受关注
8 (p1-1-5): 1.5 大数据带来的挑战
10 (p1-2): 2 大数据基础
10 (p1-2-1): 2.1 云计算
10 (p1-2-1-1): 2.1.1 云计算概述
12 (p1-2-1-2): 2.1.2 云计算与大数据的联系
13 (p1-2-2): 2.2 物联网
13 (p1-2-2-1): 2.2.1 物联网概述
14 (p1-2-2-2): 2.2.2 物联网与大数据
14 (p1-2-3): 2.3 数据中心
14 (p1-2-3-1): 2.3.1 数据中心概述
15 (p1-2-3-2): 2.3.2 数据中心与大数据
19 (p2): 进阶篇
19 (p2-1): 3 大数据的生成和采集
19 (p2-1-1): 3.1 大数据生成
19 (p2-1-1-1): 3.1.1 企业内部数据
20 (p2-1-1-2): 3.1.2 物联网数据
21 (p2-1-1-3): 3.1.3 互联网数据
21 (p2-1-1-4): 3.1.4 生物医疗数据
22 (p2-1-1-5): 3.1.5 其他科学数据
22 (p2-1-2): 3.2 大数据采集
23 (p2-1-2-1): 3.2.1 数据收集
25 (p2-1-2-2): 3.2.2 数据传输
26 (p2-1-2-3): 3.2.3 数据预处理
28 (p2-2): 4 大数据存储
28 (p2-2-1): 4.1 海量存储系统
29 (p2-2-2): 4.2 分布式存储系统
31 (p2-2-3): 4.3 大数据存储机制
32 (p2-2-3-1): 4.3.1 数据库技术
36 (p2-2-3-2): 4.3.2 数据库编程模型
39 (p2-3): 5 大数据分析
39 (p2-3-1): 5.1 传统数据分析方法
40 (p2-3-2): 5.2 大数据分析方法
42 (p2-3-3): 5.3 大数据分析架构
43 (p2-3-4): 5.4 大数据挖掘和分析软件
47 (p3): 实践篇
47 (p3-1): 6 大数据整体解决方案
47 (p3-1-1): 6.1 大数据解决方案方法论
48 (p3-1-1-1): 6.1.1 大数据解决方案参考模型
49 (p3-1-1-2): 6.1.2 大数据解决方案分类
50 (p3-1-2): 6.2 大数据硬件平台
51 (p3-1-2-1): 6.2.1 可扩展性设计
52 (p3-1-2-2): 6.2.2 可定制性设计
55 (p3-1-3): 6.3 大数据软件系统
55 (p3-1-3-1): 6.3.1 大数据处理系统核心模块
56 (p3-1-3-2): 6.3.2 发行版增强功能、企业应用优化和增值服务
60 (p3-1-3-3): 6.3.3 基于内存计算的大数据处理系统
63 (p3-1-4): 6.4 大数据典型处理流程
67 (p3-1-5): 6.5 大数据一体化解决方案比较
72 (p3-2): 7 分布式文件系统HDFS
72 (p3-2-1): 7.1 Hadoop I/O操作
73 (p3-2-1-1): 7.1.1 I/O操作中的数据检查
76 (p3-2-1-2): 7.1.2 数据的压缩
78 (p3-2-1-3): 7.1.3 数据的I/O中序列化操作
87 (p3-2-2): 7.2 Hadoop文件系统
89 (p3-2-3): 7.3 HDFS体系结构
89 (p3-2-3-1): 7.3.1 HDFS的特点和局限
90 (p3-2-3-2): 7.3.2 HDFS相关概念
91 (p3-2-3-3): 7.3.3 HDFS架构
94 (p3-2-4): 7.4 HDFS文件结构
94 (p3-2-4-1): 7.4.1 NameNode的文件结构
95 (p3-2-4-2): 7.4.2 编辑日志（edit log）及文件系统映像（filesystem image）
96 (p3-2-4-3): 7.4.3 Secondary NameNode的目录结构
97 (p3-2-4-4): 7.4.4 Data Node的目录结构
98 (p3-2-5): 7.5 HDFS读／写数据流
98 (p3-2-5-1): 7.5.1 文件的读取
99 (p3-2-5-2): 7.5.2 文件的写入
101 (p3-2-5-3): 7.5.3 一致性模型
102 (p3-2-6):…