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《Hadoop基础教程》包括三个主要部分：第1~5章讲述了Hadoop的核心机制及Hadoop的工作模式；第6~7章涵盖了Hadoop更多可操作的内容；第8~11章介绍了Hadoop与其他产品和技术的组合使用。《Hadoop基础教程》目的在于帮助读者了解什么是Hadoop，Hadoop是如何工作的，以及如何使用Hadoop从数据中提取有价值的信息，并用它解决大数据问题。
《Hadoop基础教程》适用于有软件开发经验的技术人员。
第1章 绪论
1.1 大数据处理
1.1.1 数据的价值
1.1.2 受众较少
1.1.3 一种不同的方法
1.1.4 Hadoop
1.2 基于Amazon Web Services的云计算
1.2.1 云太多了
1.2.2 第三种方法
1.2.3 不同类型的成本
1.2.4 AWS：Amazon的弹性架构
1.2.5 本书内容
1.3 小结
第2章 安装并运行Hadoop
2.1 基于本地Ubuntu主机的Hadoop系统
2.2 实践环节：检查是否已安装JDK
2.3 实践环节：下载Hadoop
2.4 实践环节：安装SSH
2.5 实践环节：使用Hadoop计算圆周率
2.6 实践环节：配置伪分布式模式
2.7 实践环节：修改HDFS的根目录
2.8 实践环节：格式化NameNode
2.9 实践环节：启动Hadoop
2.10 实践环节：使用HDFS
2.11 实践环节：MapReduce的经典入门程序——字数统计
2.12 使用弹性MapReduce
2.13 实践环节：使用管理控制台在EMR运行WordCount
2.13.1 使用EMR的其他方式
2.13.2 AWS生态系统
2.14 本地Hadoop与EMR Hadoop的对比
2.15 小结
第3章 理解MapReduce
3.1 键值对
3.1.1 具体含义
3.1.2 为什么采用键/值数据
3.1.3 MapReduce作为一系列键/值变换
3.2 MapReduce的Hadoop Java API
3.3 编写MapReduce程序
3.4 实践环节：设置classpath
3.5 实践环节：实现WordCount
3.6 实践环节：构建JAR文件
3.7 实践环节：在本地Hadoop集群运行WordCount
3.8 实践环节：在EMR上运行WordCount
3.8.1 0.20之前版本的Java MapReduce API
3.8.2 Hadoop提供的mapper和reducer实现
3.9 实践环节：WordCount的简易方法
3.10 查看WordCount的运行全貌
3.10.1 启动
3.10.2 将输入分块
3.10.3 任务分配
3.10.4 任务启动
3.10.5 不断监视JobTracker
3.10.6 mapper的输入
3.10.7 mapper的执行
3.10.8 mapper的输出和reducer的输入
3.10.9 分块
3.10.10 可选分块函数
3.10.11 reducer类的输入
3.10.12 reducer类的执行
3.10.13 reducer类的输出
3.10.14 关机
3.10.15 这就是MapReduce的全部
3.10.16 也许缺了combiner
3.11 实践环节：使用combiner编写WordCount
3.12 实践环节：更正使用combiner的WordCount
3.13 Hadoop专有数据类型
3.13.1 Writable和Writable-Comparable接口
3.13.2 wrapper类介绍
3.14 实践环节：使用Writable包装类
3.15 输入/输出
3.15.1 文件、split和记录
3.15.2 InputFormat和RecordReader
3.15.3 Hadoop提供的InputFormat
3.15.4 Hadoop提供的RecordReader
3.15.5 OutputFormat和Record-Writer
3.15.6 Hadoop提供的OutputFormat
3.15.7 别忘了Sequence files
3.16 小结
第4章 开发MapReduce程序
4.1 使用非Java语言操作Hadoop
4.1.1 Hadoop Streaming工作原理
4.1.2 使用Hadoop Streaming的原因
4.2 实践环节：使用Streaming实现Word-Count
4.3 分析大数据集
4.3.1 获取UFO目击事件数据集
4.3.2 了解数据集
4.4 实践环节：统计汇总UFO数据
4.5 实践环节：统计形状数据
4.6 实践环节：找出目击事件的持续时间与UFO形状的关系
4.7 实践环节：在命令行中执行形状/时间分析
4.8 实践环节：使用ChainMapper进行字段验
