Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)案例教程與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)（在線實(shí)驗(yàn)+在線自測(cè)）

定　價(jià)：￥49.80

作　者：	西普教育研究院，時(shí)允田，林雪綱著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115453600	出版時(shí)間：	2017-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	284	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)是一本Hadoop學(xué)習(xí)入門(mén)參考書(shū)，全書(shū)共11章，分為基礎(chǔ)篇和提高篇兩部分。基礎(chǔ)篇包括第1~6章，具體包括Hadoop概述、Hadoop基礎(chǔ)環(huán)境配置、分布式存儲(chǔ)HDFS、計(jì)算系統(tǒng)MapReduce、計(jì)算模型Yarn、數(shù)據(jù)云盤(pán)。提高篇包括第7~11章，具體包括協(xié)調(diào)系統(tǒng)Zookeeper、Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、Hadoop數(shù)據(jù)采集Flume、OTA離線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。全書(shū)內(nèi)容結(jié)構(gòu)合理，知識(shí)點(diǎn)全面，講解詳細(xì)，重點(diǎn)難點(diǎn)突出。本書(shū)適合作為院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)課程的教材，也可供學(xué)習(xí)者自學(xué)參考。

作者簡(jiǎn)介

　　時(shí)允田，IT教育培訓(xùn)高級(jí)講師，現(xiàn)任西普教育教研部經(jīng)理。先后就職清華同方、SK、森縱艾德、八維教育和西普教育等機(jī)構(gòu)，擔(dān)任中北大學(xué)、南京大學(xué)、大連理工軟件學(xué)院等多所高校外聘企業(yè)講師。擁有十余年的IT從業(yè)和教育培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，精通Java、Android、HTML5、大數(shù)據(jù)等技術(shù)。林雪綱，博士，CCF理事，現(xiàn)任北京西普陽(yáng)光教育科技股份有限公司常務(wù)副總裁。十余年信息安全及教育培訓(xùn)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，具有豐富的信息安全和數(shù)據(jù)領(lǐng)域大型項(xiàng)目咨詢(xún)、管理及教學(xué)培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)。精通網(wǎng)絡(luò)安全、安全架構(gòu)及技術(shù)管理、大數(shù)據(jù)分析，領(lǐng)導(dǎo)參與多個(gè)安全平臺(tái)研發(fā)、數(shù)字城市解決方案、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。

圖書(shū)目錄

基礎(chǔ)篇
第1章　Hadoop概述　1
1．1　Hadoop簡(jiǎn)介　1
1．2　Hadoop相關(guān)項(xiàng)目　2
1．3　Hadoop來(lái)源　3
1．4　Hadoop的發(fā)展史　4
1．5　Hadoop特點(diǎn)　5
1．6　Hadoop體系架構(gòu)　6
1．6．1　HDFS體系結(jié)構(gòu)　7
1．6．2　MapReduce體系結(jié)構(gòu)　7
本章小結(jié)　8
習(xí)題　8
第2章　Hadoop基礎(chǔ)環(huán)境配置　9
2．1　準(zhǔn)備Linux環(huán)境　9
2．1．1　安裝VMware12虛擬機(jī)　9
2．1．2　部署CentOS 64位操作系統(tǒng)　11
2．2　Linux配置　16
2．2．1　什么是Linux　16
2．2．2　Linux發(fā)行版　16
2．2．3　配置網(wǎng)絡(luò)　16
2．2．4　Linux終端　17
2．3　Hadoop環(huán)境搭建　21
2．3．1　JDK安裝和測(cè)試　21
2．3．2　Hadoop安裝和配置　25
2．3．3　SSH免密碼配置　31
本章小結(jié)　33
習(xí)題　34
第3章　分布式存儲(chǔ)HDFS　35
3．1　HDFS概念　35
3．1．1　HDFS簡(jiǎn)介　35
3．1．2　HDFS設(shè)計(jì)思路和理念　35
3．2　HDFS體系結(jié)構(gòu)　36
3．3　HDFS文件存儲(chǔ)機(jī)制　36
3．4　HDFS Shell介紹　39
3．4．1　命令格式　39
3．4．2　HDFS用戶(hù)命令　40
3．4．3　HDFS管理員命令　40
3．5　Hadoop項(xiàng)目創(chuàng)建　47
3．6　RPC通信原理　53
3．6．1　什么是Hadoop的RPC　53
3．6．2　RPC采用的模式　53
3．7　分布式文件系統(tǒng)操作類(lèi)　59
本章小結(jié)　69
習(xí)題　69
第4章　計(jì)算系統(tǒng)MapReduce　70
4．1　MapReduce概念　70
4．1．1　MapReduce簡(jiǎn)介　70
4．1．2　MapReduce 數(shù)據(jù)類(lèi)型與格式　71
4．1．3　數(shù)據(jù)類(lèi)型Writable接口　71
4．1．4　Hadoop序列化機(jī)制　72
4．2　MapReduce架構(gòu)　72
4．2．1　數(shù)據(jù)分片　72
4．2．2　MapReduce執(zhí)行過(guò)程　73
4．2．3　Mapper執(zhí)行過(guò)程　73
4．2．4　Reducer執(zhí)行過(guò)程　74
4．2．5　Shuffle過(guò)程　75
4．3　第一個(gè)MapReduce案例　75
4．4　MapReduce接口類(lèi)　79
4．4．1　MapReduce輸入的處理類(lèi)　79
4．4．2　MapReduce輸出的處理類(lèi)　80
本章小結(jié)　87
習(xí)題　87
第5章　計(jì)算模型Yarn　88
5．1　Yarn概述　88
5．1．1　Yarn簡(jiǎn)介　88
5．1．2　Yarn的組成　89
5．2　Yarn的執(zhí)行過(guò)程　89
5．3　新舊MapReduce的對(duì)比　90
本章小結(jié)　101
習(xí)題　101
第6章　數(shù)據(jù)云盤(pán)　102
6．1　項(xiàng)目概述　102
6．2　功能需求　102
6．3　軟件開(kāi)發(fā)需求　102
6．4　效果展示　103
6．5　系統(tǒng)開(kāi)發(fā)　104
本章小結(jié)　125
習(xí)題　125
提高篇
第7章　協(xié)調(diào)系統(tǒng)Zookeeper　126
7．1　Zookeeper概述　126
7．1．1　Zookeeper簡(jiǎn)介　126
7．1．2　Zookeeper數(shù)據(jù)模型　127
7．1．3　Zookeeper特征　127
7．1．4　Zookeeper工作原理　128
7．2　Zookeeper術(shù)語(yǔ)　129
7．2．1　節(jié)點(diǎn)　129
7．2．2　角色　129
7．2．3　順序號(hào)　129
7．2．4　觀察　129
7．2．5　Leader選舉　129
7．3　事件　130
7．4　Zookeeper Shell操作　130
7．4．1　Zookeeper服務(wù)命令　130
7．4．2　Zookeeper客戶(hù)端命令　134
7．5　Zookeeper API操作　137
本章小結(jié)　156
習(xí)題　156
第8章　Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase　157
8．1　Hbase概述　157
8．1．1　Hbase簡(jiǎn)介　157
8．1．2　Hbase優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)　158
8．1．3　Hbase專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)　158
8．2　Hbase架構(gòu)　158
8．2．1　角色　159
8．2．2　Hbase物理存儲(chǔ)和邏輯視圖　160
8．3　Hbase Shell操作　163
8．4　Hbase API操作　168
8．5　Hbase 過(guò)濾器　182
8．5．1　過(guò)濾器的含義　182
8．5．2　過(guò)濾器的比較操作符　182
8．5．3　過(guò)濾器的比較器　183
本章小結(jié)　193
習(xí)題　193
第9章　Hadoop數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive　194
9．1　Hive概述　194
9．1．1　Hive簡(jiǎn)介　194
9．1．2　Hive數(shù)據(jù)類(lèi)型　194
9．1．3　Hive Metastore　195
9．1．4　Hive存儲(chǔ)和壓縮　195
9．1．5　Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)比　195
9．2　Hive的系統(tǒng)架構(gòu)　196
9．3　Hive的數(shù)據(jù)模型　200
9．3．1　內(nèi)部表　200
9．3．2　外部表　200
9．3．3　分區(qū)表　201
9．3．4　桶表　201
9．4　Hive Shell操作　201
9．5　Hive API操作　208
9．6　Hive內(nèi)置函數(shù)和UDF　215
9．6．1　內(nèi)置函數(shù)　215
9．6．2　UDF函數(shù)　215
本章小結(jié)　222
習(xí)題　222
第10章　Hadoop數(shù)據(jù)采集Flume　223
10．1　Flume概述　223
10．1．1　Flume簡(jiǎn)介　223
10．1．2　Flume核心概念　223
10．1．3　Flume 系統(tǒng)要求　224
10．2　Flume架構(gòu)　224
10．3　Flume常見(jiàn)操作命令　225
10．4　Flume環(huán)境搭建　226
10．4．1　設(shè)置一個(gè)Agent　226
10．4．2　啟動(dòng)Agent　226
本章小結(jié)　231
習(xí)題　231
第11章　OTA離線數(shù)據(jù)分析平臺(tái)　232
11．1　項(xiàng)目概述　232
11．2　功能需求　233
11．3　軟件開(kāi)發(fā)關(guān)鍵技術(shù)　233
11．4　效果展示　233
11．5　平臺(tái)搭建與測(cè)試　233
11．5．1　配置ssh免密碼登錄　233
11．5．2　配置JDK　234
11．5．3　配置Hadoop　236
11．5．4　配置Hive　242
11．6　數(shù)據(jù)收集　247
11．6．1　解壓Flume　247
11．6．2　修改配置文件　248
11．6．3　啟動(dòng)Flume　248
11．6．4　校驗(yàn)數(shù)據(jù)　248
11．7　數(shù)據(jù)分析　249
11．7．1　數(shù)據(jù)清洗　249
11．7．2　ETL編程　256
11．7．3　業(yè)務(wù)分析　261
11．7．4　配置Sqoop　264
11．7．5　從HDFS導(dǎo)出數(shù)據(jù)至MySQL　267
11．8　數(shù)據(jù)展示　268
11．8．1　搭建Web開(kāi)發(fā)環(huán)境　268
11．8．2　添加代碼　272
11．8．3　項(xiàng)目結(jié)構(gòu)　282
11．8．4　啟動(dòng)Tomcat　283
11．8．5　訪問(wèn)Web頁(yè)面　283
本章小結(jié)　283
習(xí)題　284