本书首先对HarmonyOS和OpenHarmony进行概述，同时阐述了两者的区别，其次讲解了HarmonyOS应用开发的流程以及常备的开发基础知识，接着介绍了基于JSUI框架以及丰富的组件快速开发应用程序UI的方法，然后针对HarmonyOS的接口能力进行了详细说明，还介绍了JavaPA开发，包括Service开发、JS和Java的混合开发（JSFA调用JavaPA）、数据库及DataAbili
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内容简介
本书系统、全面地介绍大数据技术的基础知识。全书共13章，首先介绍大数据行业与技术趋势；然后介绍大数据生态圈的各项技术，包括分布式文件系统、Hive分布式数据仓库、HBase技术原理、MapReduce和YARN技术原理、Spark基于内存的分布式计算、Flink流批一体分布式实时处理引擎、数据采集与数据装载工具、Kafka分布式消息订阅系统、高可靠集群安全模式、分布式全文检索Elasticsearch、Redis内存数据库等；最后介绍华为大数据解决方案。通过学习本书所讲内容，读者可以整体了解大数据技术，掌握大数据生态圈中各项技术最为基础和关键的知识。本书可作为数据科学与大数据、软件工程、计算机科学与技术等专业的大数据概论课程的教材，也可供大数据工程技术人员学习或参考使用，还可作为华为HCIA认证考试的培训教材。
章节目录
- 第1章 大数据行业与技术趋势
- 1.1 大数据时代
- 1.1.1 大数据的定义
- 1.1.2 大数据分析与传统数据分析
- 1.1.3 大数据时代已经到来
- 1.2 大数据应用领域
- 1.3 大数据时代企业所面临的挑战和机遇
- 1.3.1 大数据时代企业所面临的挑战
- 1.3.2 大数据时代企业所面临的机遇
- 1.4 大数据代表技术和解决方案
- 1.4.1 大数据代表技术
- 1.4.2 大数据解决方案
- 1.5 本章小结
- 1.6 习题
- 第2章 分布式文件系统
- 2.1 文件系统概述
- 2.2 HDFS 架构
- 2.2.1 HDFS 体系结构
- 2.2.2 HDFS 中的数据流
- 2.3 HDFS 关键特性
- 2.3.1 HDFS 高可用性
- 2.3.2 HDFS 元数据持久化
- 2.3.3 HDFS 联邦
- 2.3.4 HDFS 视图文件系统
- 2.3.5 HDFS 机架感知策略
- 2.3.6 HDFS 集中式缓存管理
- 2.3.7 配置HDFS 数据存储策略
- 2.3.8 HDFS 同分布
- 2.4 HDFS 操作
- 2.4.1 使用命令行访问HDFS
- 2.4.2 使用Java API 访问HDFS
- 2.5 ZooKeeper
- 2.5.1 ZooKeeper 体系结构
- 2.5.2 ZooKeeper 读/写机制
- 2.5.3 ZooKeeper 关键特性
- 2.5.4 ZooKeeper 命令行操作
- 2.6 本章小结
- 2.7 习题
- 第3章 Hive分布式数据仓库
- 3.1 数据仓库
- 3.1.1 数据仓库的定义
- 3.1.2 数据仓库和数据库的区别
- 3.1.3 数据仓库的系统结构
- 3.2 Hive 概述和体系结构
- 3.2.1 Hive 概述
- 3.2.2 Hive 的体系结构
- 3.2.3 Hive 与传统数据仓库
- 3.2.4 Hive 数据存储模型
- 3.3 Hive 基本操作
- 3.3.1 Hive 数据基本操作
- 3.3.2 用户自定义函数
- 3.3.3 Hive 数据压缩与文件存储格式
- 3.4 Hive 增强特性
- 3.4.1 支持HDFS 同分布
- 3.4.2 支持列加密
- 3.4.3 支持HBase 删除操作
- 3.4.4 支持行分隔符指定
- 3.4.5 其他增强特性
- 3.5 本章小结
- 3.6 习题
- 第4章 HBase技术原理
- 4.1 NoSQL 数据库
- 4.2 HBase 概述与架构
- 4.2.1 HBase 概述
- 4.2.2 HBase 数据模型
- 4.2.3 HBase 架构
- 4.2.4 HBase 关键流程
- 4.3 HBase 基本操作
- 4.3.1 HBase 性能优化
- 4.3.2 HBase 常用操作
- 4.3.3 HBase Java API 操作
- 4.4 HBase 增强特性
- 4.4.1 支持二级索引
- 4.4.2 二级索引行键去除padding
- 4.4.3 支持多点分割
- 4.4.4 容灾增强
- 4.4.5 HBase MOB
- 4.4.6 HFS
- 4.5 本章小结
- 4.6 习题
- 第5章 MapReduce和YARN技术原理
- 5.1 MapReduce 和YARN 基本介绍
- 5.1.1 MapReduce 基本介绍
- 5.1.2 YARN 基本介绍
- 5.2 MapReduce 和YARN 的功能与架构
- 5.2.1 MapReduce 过程详解
- 5.2.2 经典MapReduce 任务调度模型
- 5.2.3 YARN 的组件架构
- 5.2.4 MapReduce On YARN
- 5.2.5 YARN 容错机制
- 5.3 YARN 的资源隔离和调度
- 5.3.1 YARN 资源隔离
- 5.3.2 YARN 资源调度
- 5.3.3 抢占与延时调度
- 5.3.4 YARN 参数配置
- 5.4 MapReduce 和YARN 增强特性
- 5.4.1 任务优先级调度
- 5.4.2 提交Application 可设置超时参数
- 5.4.3 YARN 的权限控制
- 5.4.4 支持CPU 硬隔离
- 5.4.5 重启性能优化
- 5.5 MapReduce 实例
- 5.5.1 Top10 视频分析
- 5.5.2 视频类别统计
- 5.6 本章小结
- 5.7 习题
- 第6章 Spark基于内存的分布式计算
- 6.1 Spark 简介
- 6.1.1 Spark 概念
- 6.1.2 Spark 架构
- 6.1.3 Spark 核心组件
- 6.2 Spark 编程模型
- 6.2.1 核心数据结构RDD
- 6.2.2 RDD 上的操作
- 6.2.3 RDD 的持久化
- 6.2.4 RDD 计算工作流
- 6.3 Spark 调度机制
- 6.3.1 Spark 应用执行流程
- 6.3.2 Spark 调度与任务分配
- 6.4 Spark 生态圈其他技术
- 6.4.1 Spark SQL
- 6.4.2 Spark Streaming
- 6.5 Spark 应用案例
- 6.5.1 Spark Shell
- 6.5.2 WordCountOrDuration
- 6.6 本章小结
- 6.7 习题
- 第7章 Flink流批一体分布式实时处理引擎
- 7.1 Flink 概述
- 7.1.1 Flink 的特点
- 7.1.2 Flink 的应用场景
- 7.2 Flink 原理和架构
- 7.2.1 Flink 主要组件
- 7.2.2 Flink 的插槽和并行度
- 7.3 Flink 部署
- 7.3.1 Standalone 部署
- 7.3.2 Flink on YARN 部署
- 7.4 Flink 时间处理
- 7.4.1 时间语义
- 7.4.2 窗口
- 7.4.3 Watermark
- 7.4.4 延迟处理
- 7.5 Flink 的容错机制
- 7.5.1 常用State
- 7.5.2 Checkpoint
- 7.5.3 State Backend
- 7.6 Flink 应用案例
- 7.7 本章小结
- 7.8 习题
- 第8章 数据采集与数据装载工具
- 8.1 Flume 简介及架构
- 8.1.1 Flume 定义
- 8.1.2 Flume 组成架构
- 8.1.3 Flume 拓扑结构
- 8.2 Flume 关键特性
- 8.2.1 Source
- 8.2.2 Sink
- 8.2.3 Channel、拦截器与处理器
- 8.3 Flume 的安装、配置与运行
- 8.4 数据装载工具Loader
- 8.4.1 Loader 简介
- 8.4.2 Loader 模块架构
- 8.4.3 Loader 作业管理
- 8.4.4 监控作业执行状态
- 8.5 本章小结
- 8.6 习题
- 第9章 Kafka分布式消息订阅系统
- 9.1 Kafka 简介
- 9.1.1 Kafka 概念
- 9.1.2 Kafka 结构
- 9.1.3 Kafka 消息传递模式
- 9.2 Kafka 组成
- 9.2.1 Kafka 组成的概念
- 9.2.2 Kafka 组成的功能
- 9.3 Kafka 关键流程及数据管理
- 9.3.1 Kafka 生产过程分析
- 9.3.2 Broker 保存消息
- 9.3.3 Kafka 消费过程分析
- 9.3.4 Kafka 高可用
- 9.3.5 旧数据处理方式
- 9.4 Kafka 应用案例
- 9.5 本章小结
- 9.6 习题
- 第10章 高可靠集群安全模式
- 10.1 统一身份认证管理
- 10.1.1 统一身份认证
- 10.1.2 统一用户管理系统
- 10.2 目录服务和轻型目录访问协议
- 10.2.1 目录服务
- 10.2.2 轻型目录访问协议
- 10.2.3 LdapServer
- 10.2.4 LdapServer 集成设计
- 10.2.5 LdapServer 应用优势
- 10.3 单点登录及Kerberos 基本原理
- 10.3.1 单点登录
- 10.3.2 KrbServer
- 10.3.3 KrbServer 认证流程
- 10.4 华为大数据安全认证场景架构
- 10.4.1 安全认证场景架构
- 10.4.2 Kerberos 与LdapServer 的业务交互
- 10.4.3 常用配置项及命令
- 10.4.4 集群内服务认证
- 10.5 本章小结
- 10.6 习题
- 第11章 分布式全文检索Elasticsearch
- 11.1 Elasticsearch 简介
- 11.1.1 Elasticsearch 特点
- 11.1.2 Elasticsearch 应用场景
- 11.1.3 Elasticsearch 在大数据解决方案中的位置
- 11.2 Elasticsearch 架构
- 11.2.1 Elasticsearch 核心概念
- 11.2.2 Elasticsearch 集群架构
- 11.2.3 Elasticsearch 内部架构
- 11.3 Elasticsearch 关键特性
- 11.3.1 倒排序索引
- 11.3.2 路由算法
- 11.3.3 平衡算法
- 11.3.4 扩容策略
- 11.3.5 减容策略
- 11.3.6 索引HBase 数据
- 11.3.7 单机多实例部署
- 11.3.8 分片自动跨节点分配策略
- 11.4 本章小结
- 11.5 习题
- 第12章 Redis内存数据库
- 12.1 Redis 简介
- 12.2 Redis 架构
- 12.2.1 Redis 架构概述
- 12.2.2 Redis 架构设计
- 12.2.3 单线程架构
- 12.2.4 集群环境读/写流程分析
- 12.3 Redis 数据类型及操作命令
- 12.3.1 字符串类型
- 12.3.2 列表类型
- 12.3.3 集合类型
- 12.3.4 散列表类型
- 12.3.5 有序集合类型
- 12.4 Redis 的持久化
- 12.4.1 RDB 持久化
- 12.4.2 AOF 持久化
- 12.5 Redis 优化
- 12.6 本章小结
- 12.7 习题
- 第13章 华为大数据解决方案
- 13.1 ICT 行业发展趋势概述
- 13.1.1 概述
- 13.1.2 华为云Stack 解决方案
- 13.1.3 华为云Stack 功能架构
- 13.1.4 数字平台场景化解决方案
- 13.1.5 华为云大数据服务
- 13.2 华为大数据服务
- 13.2.1 MRS
- 13.2.2 数据仓库服务
- 13.2.3 云搜索服务
- 13.2.4 图引擎服务
- 13.3 华为智能数据湖运营平台
- 13.3.1 华为云智能数据湖
- 13.3.2 智能数据湖运营平台DAYU
- 13.3.3 数据湖治理
- 13.4 本章小结
- 13.5 习题
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大数据技术是2021年由人民邮电出版社出版,作者华为技术有限公司。
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