本书从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。全书共16章，3个附录，涉及的主题包括：Haddoop;MapReduce; Hadoop分布式文件系统；Hadoop的I/O、MapReduce应用程序开发；MapReduce的工作机制；MapReduce的类型和格式；MapReduce的特性；如何构建Hadoop集群，如何管理Hadoop;Pig:HBase;Hive;ZooKeeper;开源工具Sqoop,最后还提供了丰富的案例分析

• Architecture – Client/Server, P2P – DDBMS,MDBS • Design – Strategies – Issues – Fragmentation – Allocation • Conclusion

To-Down Design of DDBMS Architecture  Schema and Distribution Transparency Bottom-up Design of DDBMS Architecture  Architectural Alternatives for DDBMSs  Three Reference Architectures for a DDBMS (i.e., client/server, peer-to-peer distributed DBMS, multi-databases) Global Directory/Dictionary

Chapter 7 Overview of Query Processing Chapter 8 Query Decomposition and Data Localization

分布式虚拟环境：虚拟现实的基础理论、算法及实现项目结题报告（分布并行图形绘制技术及系统）

◼ 研究背景 ◼ 路由问题及解决方案 ◼ 拓扑问题及解决方案 ◼ 查询问题及解决方案 ◼ 进一步的研究方向

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《并行与分布式程序设计》课程教学参考书：CUDA《Programming Massively Parellel Processors》（美）David B.Kirk&Wen-mei W.Hwu（中文版）大规模并行处理器编程实战

《并行与分布式程序设计》课程教学参考书：CUDA《Programming Massively Parallel Processors》（A Hands-on Approach）

《并行与分布式程序设计》课程教学参考书：并行与并发编程《Java Concurrency In Practice》