《大數(shù)據(jù)處理之道》讀書筆記思維導(dǎo)圖

《大數(shù)據(jù)處理之道》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板小結(jié)大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)處理場景存儲系統(tǒng)分析設(shè)計管理思想日志編程集群數(shù)據(jù)方案模式本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡介第1篇Hadoop軍營0“瘋狂”的大數(shù)據(jù)第2篇Spark星火燎原目錄03020405第3篇其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)第5篇數(shù)據(jù)分析技術(shù)前景展望第4篇大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)目錄0706內(nèi)容摘要本書覆蓋了當(dāng)前大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的熱門技術(shù)，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，詳細(xì)分析了各種技術(shù)的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)；同時闡述了大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)，重點(diǎn)講解了ELK日志處理方案；最后分析了大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展趨勢。本書采用幽默的表述風(fēng)格，使讀者容易理解、輕松掌握；重點(diǎn)從各種技術(shù)的起源、設(shè)計思想、架構(gòu)等方面闡述，以幫助讀者從根源上悟出大數(shù)據(jù)處理之道。內(nèi)容簡介0“瘋狂”的大數(shù)據(jù)0.1大數(shù)據(jù)時代0.3讓大數(shù)據(jù)“活”起來0.2數(shù)據(jù)就是“金庫”0“瘋狂”的大數(shù)據(jù)第1篇Hadoop軍營1Hadoop一石激起千層浪2MapReduce奠定基石3分布式文件系統(tǒng)4Hadoop體系的“四劍客”5Hadoop資源管理與調(diào)度6Hadoop集群管理之道010302040506第1篇Hadoop軍營1.1Hadoop誕生——不僅僅是玩具1.2Hadoop發(fā)展——各路英雄集結(jié)1.3Hadoop和它的小伙伴們1.4Hadoop應(yīng)用場景1.5小結(jié)123451Hadoop一石激起千層浪2.1MapReduce設(shè)計思想2.2MapReduce運(yùn)行機(jī)制2.3MapReduce實例分析2.4小結(jié)2MapReduce奠定基石3.1群雄并起的DFS3.3小結(jié)3.2HDFS文件系統(tǒng)3分布式文件系統(tǒng)4.1數(shù)據(jù)倉庫工具Hive4.2大數(shù)據(jù)倉庫HBase4.3Pig編程語言4.4協(xié)管員ZooKeeper4.5小結(jié)123454Hadoop體系的“四劍客”5.1Hadoop調(diào)度機(jī)制5.2HadoopYARN資源調(diào)度5.3ApacheMesos資源調(diào)度5.4Mesos與YARN對比5.5小結(jié)123455Hadoop資源管理與調(diào)度6.1Hadoop集群管理與維護(hù)6.2Hadoop集群調(diào)優(yōu)6.3Hadoop集群監(jiān)控6.4小結(jié)6Hadoop集群管理之道第2篇Spark星火燎原7Spark寶刀出鞘8Spark核心RDD9Spark運(yùn)行模式和流程10Shark和SparkSQL第2篇Spark星火燎原11SparkStreaming流數(shù)...13SparkCluster管理12SparkGraphX圖計算系統(tǒng)第2篇Spark星火燎原7.1Spark的歷史淵源7.2Spark和HadoopMap...7.3Spark的適用場景7.4Spark的硬件配置7.5Spark架構(gòu)7.6小結(jié)0103020405067Spark寶刀出鞘8.1RDD簡介8.2RDD的存儲級別8.3RDD依賴與容錯8.4RDD操作與接口8.5RDD編程示例8.6小結(jié)0103020405068Spark核心RDD9.1Spark運(yùn)行模式9.3小結(jié)9.2Spark作業(yè)流程9Spark運(yùn)行模式和流程10.1從Shark到SparkSQ...10.2SparkSQL應(yīng)用架構(gòu)10.3SparkSQL之DataF...10.4SparkSQL運(yùn)行過程分析10.5小結(jié)1234510Shark和SparkSQL11.1SparkStreaming...11.2SparkStreaming...11.3SparkStreaming...11.4SparkStreaming...11.5小結(jié)1234511SparkStreaming流數(shù)...12.1圖計算系統(tǒng)12.2SparkGraphX的框架12.3SparkGraphX的存儲...12.4SparkGraphX的圖運(yùn)...12.5小結(jié)1234512SparkGraphX圖計算系統(tǒng)13.1SparkCluster部署13.2SparkCluster管理...13.3Spark高可用性13.4小結(jié)13SparkCluster管理第3篇其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)15Dremel和Drill14專為流數(shù)據(jù)而生的Storm第3篇其他大數(shù)據(jù)處理技術(shù)14.1Storm起因14.2Storm的架構(gòu)與組件14.3Storm的設(shè)計思想14.4Storm與Spark的區(qū)別14專為流數(shù)據(jù)而生的Storm14.5Storm的適用場景14.7小結(jié)14.6Storm的應(yīng)用14專為流數(shù)據(jù)而生的Storm15.1Dremel和Drill的歷史...15.2Dremel的原理與應(yīng)用15.3Drill的架構(gòu)與流程15.4Dremel和Drill的適用...15.5小結(jié)1234515Dremel和Drill第4篇大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)17ELK集群部署與應(yīng)用16日志分析解決方案第4篇大數(shù)據(jù)下的日志分析系統(tǒng)16.1百花齊放的日志處理技術(shù)16.2日志處理方案ELK16.3Logstash日志收集解析16.4ElasticSearch存儲...16.5Kibana展示16.6小結(jié)01030204050616日志分析解決方案17.1ELK集群部署與優(yōu)化17.2如何開發(fā)自己的插件17.3ELK在大數(shù)