本书分基础篇和提高篇两部分，共11章。基础篇包括第1~5章，提高篇包括第6~11章。第1章是初识Android，介绍Android基本知识、环境的安装与搭建。第2章是Andro...
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内容简介
本书是一本Hadoop学习入门参考书，全书共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第 1~6章，具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、数据云盘。提高篇包括第7~11章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop数据库Hbase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据采集Flume、OTA离线数据分析平台。全书内容结构合理，知识点全面，讲解详细，重点难点突出。
本书适合作为院校计算机及相关专业大数据课程的教材，也可供学习者自学参考。
章节目录
- 扉页
- 版权页
- 前言
- 目录
- 基础篇
- 第1章 Hadoop 概述
- 1.1 Hadoop简介
- 1.2 Hadoop 相关项目
- 1.3 Hadoop来源
- 1.4 Hadoop 的发展史
- 1.5 Hadoop特点
- 1.6 Hadoop 体系架构
- 1.6.1 HDFS体系结构
- 1.6.2 MapReduce 体系结构
- 本章小结
- 习题
- 第2章 Hadoop 基础环境配置
- 2.1 准备Linux环境
- 2.1.1 安装VMware12 虚拟机
- 2.1.2 部署CentOS 64位操作系统
- 2.2 Linux 配置
- 2.2.1 什么是Linux
- 2.2.2 Linux 发行版
- 2.2.3 配置网络
- 2.2.4 Linux 终端
- 2.3 Hadoop 环境搭建
- 2.3.1 JDK 安装和测试
- 2.3.2 Hadoop 安装和配置
- 2.3.3 SSH 免密码配置
- 本章小结
- 习题
- 第3章 分布式存储HDFS
- 3.1 HDFS 概念
- 3.1.1 HDFS简介
- 3.1.2 HDFS设计思路和理念
- 3.2 HDFS 体系结构
- 3.3 HDFS 文件存储机制
- 3.4 HDFS Shell 介绍
- 3.4.1 命令格式
- 3.4.2 HDFS用户命令
- 3.4.3 HDFS管理员命令
- 3.5 Hadoop 项目创建
- 3.6 RPC 通信原理
- 3.6.1 什么是Hadoop 的RPC
- 3.6.2 RPC采用的模式
- 3.7 分布式文件系统操作类
- 本章小结
- 习题
- 第4章 计算系统 MapReduce
- 4.1 MapReduce 概念
- 4.1.1 MapReduce 简介
- 4.1.2 MapReduce 数据类型与格式
- 4.1.3 数据类型Writable接口
- 4.1.4 Hadoop 序列化机制
- 4.2 MapReduce 架构
- 4.2.1 数据分片
- 4.2.2 MapReduce 执行过程
- 4.2.3 Mapper 执行过程
- 4.2.4 Reducer执行过程
- 4.2.5 Shuffle 过程
- 4.3 第一个MapReduce 案例
- 4.4 MapReduce 接口类
- 4.4.1 MapReduce 输入的处理类
- 4.4.2 MapReduce 输出的处理类
- 本章小结
- 习题
- 第5章 计算模型Yarn
- 5.1 Yarn概述
- 5.1.1 Yarn 简介
- 5.1.2 Yarn 的组成
- 5.2 Yarn 的执行过程
- 5.3 新旧MapReduce 的对比
- 本章小结
- 习题
- 第6章 数据云盘
- 6.1 项目概述
- 6.2 功能需求
- 6.3 软件开发需求
- 6.4 效果展示
- 6.5 系统开发
- 本章小结
- 习题
- 提高篇
- 第7章 协调系统Zookeeper
- 7.1 Zookeeper 概述
- 7.1.1 Zookeeper 简介
- 7.1.2 Zookeeper 数据模型
- 7.1.3 Zookeeper 特征
- 7.1.4 Zookeeper 工作原理
- 7.2 Zookeeper 术语
- 7.2.1 节点
- 7.2.2 角色
- 7.2.3 顺序号
- 7.2.4 观察
- 7.2.5 Leader 选举
- 7.3 事件
- 7.4 Zookeeper Shell 操作
- 7.4.1 Zookeeper 服务命令
- 7.4.2 Zookeeper 客户端命令
- 7.5 Zookeeper API 操作
- 本章小结
- 习题
- 第8章 Hadoop 数据库Hbase
- 8.1 Hbase概述
- 8.1.1 Hbase 简介
- 8.1.2 Hbase 优势和特点
- 8.1.3 Hbase 专业术语
- 8.2 Hbase架构
- 8.2.1 角色
- 8.2.2 Hbase 物理存储和逻辑视图
- 8.3 Hbase Shell操作
- 8.4 Hbase API操作
- 8.5 Hbase 过滤器
- 8.5.1 过滤器的含义
- 8.5.2 过滤器的比较操作符
- 8.5.3 过滤器的比较器
- 本章小结
- 习题
- 第9章 Hadoop 数据仓库Hive
- 9.1 Hive概述
- 9.1.1 Hive 简介
- 9.1.2 Hive 数据类型
- 9.1.3 Hive Metastore
- 9.1.4 Hive 存储和压缩
- 9.1.5 Hive 与传统数据库对比
- 9.2 Hive 的系统架构
- 9.3 Hive 的数据模型
- 9.3.1 内部表
- 9.3.2 外部表
- 9.3.3 分区表
- 9.3.4 桶表
- 9.4 Hive Shell 操作
- 9.5 Hive API 操作
- 9.6 Hive内置函数和UDF
- 9.6.1 内置函数
- 9.6.2 UDF 函数
- 本章小结
- 习题
- 第10章 Hadoop 数据采集Flume
- 10.1 Flume概述
- 10.1.1 Flume 简介
- 10.1.2 Flume 核心概念
- 10.1.3 Flume 系统要求
- 10.2 Flume架构
- 10.3 Flume 常见操作命令
- 10.4 Flume 环境搭建
- 10.4.1 设置一个Agent
- 10.4.2 启动Agent
- 本章小结
- 习题
- 第11章 OTA 离线数据分析平台
- 11.1 项目概述
- 11.2 功能需求
- 11.3 软件开发关键技术
- 11.4 效果展示
- 11.5 平台搭建与测试
- 11.5.1 配置ssh 免密码登录
- 11.5.2 配置JDK
- 11.5.3 配置Hadoop
- 11.5.4 配置Hive
- 11.6 数据收集
- 11.6.1 解压Flume
- 11.6.2 修改配置文件
- 11.6.3 启动Flume
- 11.6.4 校验数据
- 11.7 数据分析
- 11.7.1 数据清洗
- 11.7.2 ETL 编程
- 11.7.3 业务分析
- 11.7.4 配置Sqoop
- 11.7.5 从HDFS导出数据至MySQL
- 11.8 数据展示
- 11.8.1 搭建Web开发环境
- 11.8.2 添加代码
- 11.8.3 项目结构
- 11.8.4 启动Tomcat
- 11.8.5 访问Web页面
- 本章小结
- 习题
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Hadoop大数据开发案例教程与项目实战（在线实验+在线自测）是2017年由人民邮电出版社出版,作者西普教育研究院 时允田 林雪纲。
版权说明：本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
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