前言：最近有朋友给推荐一本书，英文原版《Wrox.Professional.Hadoop.Solutions》，感觉很好打算翻译成中文，共享给朋友，时间关系，不知能否成行，先干着吧。以下部分是本书的目录，算是一个开始，至于何时能够成稿，且干着吧，毕竟最近不是一般的忙。

关于中文名称，英文直译《专业的Hadoop解决方案》，个人更倾向于使用《Hadoop专业解决方案》至于选择哪个最终还没有确定，也想听一听大家的意见。敬请留言。

图书大纲：

中文部分：

chapter1：大数据和Hadoop生态圈

chapter2：数据存储之Hadoop

　　2.1 HDFS
2.2 HBase
2.3 HDFS和HBase相结合，进行实际数据存储
2.4 使用Apache Avro
2.5 使用HCatalog管理元数据
2.6 Hadoop数据组织模式设计

chapter3：数据计算之MapReduce

　　3.1 认识MapReduce
3.2 第一个MapReduce应用
3.3 设计MapReduce实现
3.4 总结

chapter4：自定义MapReduce执行

　　4.1 通过InputFormat控制MapReduce执行
4.2 使用自定义RecordReaders读取你的数据
4.3 使用OutputFormats组织输出文件
4.4 使用Combiner优化MapReduce执行
4.5 使用Partitioners控制Reducer执行
4.6 使用非Java语言访问Hadoop
4.7 总结

chapter5：构建可重用的MapReduce应用

　　5.1 MapReduce程序单元测试
5.2 Eclipse本地应用程序测试
5.3 使用日志进行Hadoop测试
5.4 使用Job Counters计数
5.5 MapReduce防御式编程
5.6 总结

chapter6：自动数据处理之Oozie

chapter7：使用Oozie

chapter8：Oozie高级功能

chapter9：实时Hadoop

　　9.1 现实世界中的实时应用系统
9.2 使用HBase实现实时应用系统
9.3 使用特定的实时Hadoop查询系统
9.4 使用基于Hadoop的事件处理系统
9.5 总结

chapter10：Hadoop安全

　　10.1 历史回顾：理解Hadoop安全机制的挑战
10.2 身份认证
10.3 权限管理
10.4 Oozie身份认证和权限管理
10.5 网络加密
10.6 使用Rhino增强安全机制
10.7 Hadoop安全最佳实践
10.8 总结

chapter11：在AWS上运行Hadoop应用程序

chapter12：为Hadoop实现构建企业级安全解决方案

chapter13：Hadoop的发展趋势

英文部分：

 关于翻译进度部分，敬请关注Hadoop高级培训交流群： 293503507，有最新的进展会第一时间更新群消息。