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Android核心组件，介绍常用组件的功能和用法。第3章是界面视图，介绍常用视图组件的使用。第4章是数据存储，介绍常用的数据存储方式。第5章是项目实战：实验吧，串联前4章所学知识进行综合应用。第6章是多媒体，介绍MediaPlayer
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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。
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本书是厦门大学作者团队长期经验总结的结晶，是在厦门大学《大数据技术原理与应用》入门级大数据教材的基础之上编写的。为了确保教程质量，在编著出版纸质教材之前，实验室已经于2016年10月通过实验室官网免费发布共享了简化版的Spark在线教程和相关教学资源，同时，该在线教程也已经用于厦门大学计算机科学系研究生的大数据课程教学，并成为全国高校大数据课程教师培训交流班的授课内容。实验室根据读者对在线Spark教程的大量反馈意见以及教学实践中发现的问题，对Spark在线教程进行了多次修正和完善，所有这些前期准备工作，都为纸质教材的编著出版打下了坚实的基础。
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