内容简介
全书共十个项目，除了项目一介绍大数据基础理论外，其余项目均以实战为主线，内容循序渐进，逐步深入，围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识，最后以大数据技术的具体应用介绍了MapReduce大数据编程、Mahout的K-Means计算、决策树和随机森林的分类预测、频繁项集运算和关联分析等知识。本书秉承“实践为主、理论够用，注重实用”原则，将实验环节及实操内容融入各个知识点与课程教学中，以便读者能更好地学习和掌握大数据关键技术。
本书可作为院校计算机专业的教材，也可作为培训机构云计算和大数据等相关课程的培训用书，还可作为相关技术人员的参考书。
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- 封面
- 扉页
- 版权信息
- 内容提要
- 序 PREFACE
- 前言 FOREWORD
- 项目一 走进大数据
- 任务1 概述大数据的内涵
- 任务2 关注大数据的影响
- 任务3 认识常见的大数据计算模式
- 任务4 厘清大数据处理的基本流程
- 任务5 大数据应用大显神通
- 任务6 大数据的发展及面临的挑战
- 【同步训练】
- 项目二 Ubuntu及服务安装配置
- 任务1 安装Ubuntu Server
- 任务2 搭建FTP系统
- 任务3 搭建MySQL数据库系统
- 任务4 安装Ubuntu Desktop
- 【同步训练】
- 项目三 Hadoop集群部署
- 任务1 构建集群系统
- 任务2 SSH证书登录
- 任务3 Hadoop部署与使用
- 【同步训练】
- 项目四 MapReduce编程
- 任务1 搭建MapReduce开发平台
- 任务2 编写单词计数程序
- 任务3 编写气象数据分析程序
- 【同步训练】
- 项目五 HBase数据库部署与应用
- 任务1 HBase部署
- 任务2 HBase Shell
- 任务3 HBase编程
- 任务4 MapReduce与HBase集成
- 【同步训练】
- 项目六 Hive数据仓库安装与应用
- 任务1 安装Hive
- 任务2 Hive CLI
- 任务3 Hive编程
- 任务4 Hive与HBase集成
- 【同步训练】
- 项目七 Pig数据分析
- 任务1 Pig安装及使用
- 任务2 Pig高级编程
- 【同步训练】
- 项目八 Sqoop数据迁移
- 任务1 Sqoop安装及MySQL与HDFS数据迁移
- 任务2 MySQL与Hive/HBase数据转移
- 【同步训练】
- 项目九 Spark部署及数据分析
- 任务1 Spark部署
- 任务2 Spark数据分析
- 任务3 Spark编程
- 【同步训练】
- 项目十 大数据综合实例编程
- 任务1 MapReduce大数据处理
- 任务2 Mahout的K-Means计算
- 任务3 决策树和随机森林的分类预测
- 任务4 频繁项集计算与关联分析
- 【同步训练】
- 参考文献
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版权信息
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2017
作者：李俊杰
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
3.您在本站购买的阅读使用权仅限于您本人阅读使用，您不得/不能给任何第三方使用，由此造成的一切相关后果本平台保留向您追偿索赔的权利！版权所有，后果自负！
得书感谢您对《大数据技术与应用基础项目教程》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
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