本书以任务为导向，较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共6章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce编程入门、MapReduce进阶编程、项目案例：电影网站用户性别预测。本书的第2～5章包含了实训与课后练习，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校大数据技术类专业的教材，也可作为大数据技术爱好者的自
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内容简介
本书以任务为导向，较为系统地介绍Hadoop大数据技术及其生态系统组件Hive、HBase的相关知识。全书共8章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce入门编程、MapReduce进阶编程、Hive数据仓库、HBase分布式数据库，以及一个项目案例（电影网站用户影评分析）。本书的第2～7章包含实训与课后习题，读者可通过练习和操作实践，巩固所学的内容。本书可用于“1+X”证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级证书（中级）的教学和培训，也可以作为高校大数据技术相关专业的教材和大数据技术爱好者的自学用书。
章节目录
- 第 1 章 Hadoop 介绍
- 任务1.1 认识Hadoop 框架
- 1.1.1 什么是Hadoop
- 1.1.2 了解Hadoop 的发展历史
- 1.1.3 了解Hadoop 的特点
- 任务1.2 了解Hadoop 核心组件
- 1.2.1 了解分布式文件系统——HDFS
- 1.2.2 了解分布式计算框架——MapReduce
- 1.2.3 了解集群资源管理器——YARN
- 任务1.3 了解Hadoop 生态系统
- 任务1.4 了解Hadoop 应用场景
- 小结
- 课后习题
- 第 2 章 Hadoop 集群的搭建及配置
- 任务2.1 安装及配置虚拟机
- 2.1.1 创建Linux 虚拟机
- 2.1.2 设置固定IP 地址
- 2.1.3 远程连接虚拟机
- 2.1.4 配置本地YUM 源及安装常用软件
- 任务2.2 搭建Hadoop 完全分布式集群
- 2.2.1 在Linux 下安装Java
- 2.2.2 修改配置文件
- 2.2.3 克隆虚拟机
- 2.2.4 配置SSH 免密码登录
- 2.2.5 配置时间同步服务
- 2.2.6 启动和关闭Hadoop 集群
- 2.2.7 监控Hadoop 集群
- 小结
- 实训
- 实训1 修改master 虚拟机的IP 地址
- 实训2 编写Shell 脚本同步集群时间
- 课后习题
- 第 3 章 Hadoop 基础操作
- 任务3.1 认识Hadoop 安全模式
- 3.1.1 了解Hadoop 安全模式
- 3.1.2 查看、解除和开启Hadoop 安全模式
- 任务3.2 查看Hadoop 集群的基本信息
- 3.2.1 查询集群的存储系统信息
- 3.2.2 查询集群的计算资源信息
- 任务3.3 上传文件到HDFS 目录
- 3.3.1 了解HDFS
- 3.3.2 HDFS 的基本操作
- 3.3.3 任务实现
- 任务3.4 运行首个MapReduce 任务
- 3.4.1 了解Hadoop 官方的示例程序包
- 3.4.2 提交MapReduce 任务给集群运行
- 任务3.5 管理多个MapReduce 任务
- 3.5.1 查询MapReduce 任务
- 3.5.2 中断MapReduce 任务
- 小结
- 实训
- 实训1 统计文件中所有单词长度的标准差
- 实训2 查询与中断MapReduce 任务
- 课后习题
- 第 4 章 MapReduce 入门编程
- 任务4.1 在IntelliJ IDEA 中搭建MapReduce 开发环境
- 4.1.1 在Windows 下安装Java
- 4.1.2 下载与安装IntelliJ IDEA
- 4.1.3 创建MapReduce 工程
- 4.1.4 配置MapReduce 环境
- 任务4.2 通过源码初识MapReduce 编程
- 4.2.1 了解MapReduce 工作原理及核心组成
- 4.2.2 了解MapReduce 实现词频统计的执行流程
- 4.2.3 读懂官方提供的WordCountOrDuration 源码
- 任务4.3 统计网站每日的访问次数
- 4.3.1 分析思路与处理逻辑
- 4.3.2 编写核心模块代码
- 4.3.3 任务实现
- 任务4.4 将网站每日访问次数根据访问次数进行升序排序
- 4.4.1 分析思路与处理逻辑
- 4.4.2 编写核心模块代码
- 4.4.3 任务实现
- 小结
- 实训
- 实训1 使用MapReduce 编程统计某超市1 月商品被购买的次数
- 实训2 使用MapReduce 编程统计各科目的平均成绩
- 课后习题
- 第 5 章 MapReduce 进阶编程
- 任务5.1 筛选日志文件并生成序列化文件
- 5.1.1 设置MapReduce 输入格式
- 5.1.2 设置MapReduce 输出格式
- 5.1.3 任务实现
- 任务5.2 使用Hadoop Java API 读取序列化文件
- 5.2.1 使用FileSystem API 管理文件夹
- 5.2.2 使用FileSystem API 操作文件
- 5.2.3 使用FileSystem API 读/写数据
- 5.2.4 任务实现
- 任务5.3 优化日志文件统计程序
- 5.3.1 自定义键值类型
- 5.3.2 初步探索Combiner
- 5.3.3 浅析Partitioner
- 5.3.4 自定义计数器
- 5.3.5 任务实现
- 任务5.4 在IntelliJ IDEA 中打包并提交MapReduce 程序
- 5.4.1 传递参数
- 5.4.2 使用Hadoop 辅助类ToolRunner
- 5.4.3 自动打包并提交MapReduce 任务
- 5.4.4 任务实现
- 小结
- 实训
- 实训1 使用MapReduce 编程统计各科目成绩最高的学生
- 实训2 使用MapReduce 编程筛选出指定出版年份的图书
- 课后习题
- 第 6 章 Hive 数据仓库
- 任务6.1 认识Hive 数据仓库
- 6.1.1 什么是Hive
- 6.1.2 了解Hive 与传统数据库的对比
- 6.1.3 了解Hive 系统架构
- 6.1.4 了解Hive 数据模型
- 6.1.5 了解Hive 执行流程
- 任务6.2 访问Hive 的3 种方式
- 6.2.1 设置内嵌模式
- 6.2.2 设置直连数据库模式
- 6.2.3 设置远程模式
- 任务6.3 实现Hive 表的创建与修改
- 6.3.1 了解Hive 数据定义语言的基本语法
- 6.3.2 创建表基本操作
- 6.3.3 修改表基本操作
- 任务6.4 实现Hive 表中数据的增删查改
- 6.4.1 了解Hive 数据操作语言的基本语法
- 6.4.2 向数据表中装载文件
- 6.4.3 查询数据
- 6.4.4 插入数据
- 6.4.5 删除表中数据
- 任务6.5 掉话率Top20 基站统计
- 6.5.1 分析基本思路
- 6.5.2 任务实现
- 小结
- 实训
- 实训1 查询图书馆图书的被借阅次数及读者借阅图书的次数
- 实训2 Hive 实现表的连接及信息查询处理
- 课后习题
- 第 7 章 HBase 分布式数据库
- 任务7.1 认识HBase 分布式数据库
- 7.1.1 什么是HBase
- 7.1.2 了解HBase 系统架构
- 7.1.3 了解HBase 数据模型
- 7.1.4 了解HBase 读/写流程
- 任务7.2 安装部署HBase 集群
- 7.2.1 了解并安装ZooKeeper
- 7.2.2 安装及配置HBase 集群
- 任务7.3 掌握HBase 常用的Shell 命令
- 7.3.1 修改与删除表
- 7.3.2 查询表数据
- 任务7.4 使用HBase Java API 实现表设计
- 7.4.1 创建Java 项目
- 7.4.2 实现表的创建
- 7.4.3 向表中插入数据
- 任务7.5 查询分析通话记录数据
- 7.5.1 设计表并分析查询需求
- 7.5.2 任务实现
- 小结
- 实训
- 实训1 使用HBase Shell 命令创建学生表并插入数据
- 实训2 使用HBase Java API 对HBase 数据库的表进行操作
- 课后习题
- 第 8 章 项目案例：电影网站用户影评分析
- 任务8.1 了解数据字段并分析需求
- 8.1.1 了解数据字段
- 8.1.2 统计分析需求描述
- 任务8.2 多维度分析用户影评
- 8.2.1 创建并配置工程项目
- 8.2.2 计算评分次数最多的10 部电影及评分次数并分析
- 8.2.3 计算不同性别评分最高的10 部电影及评分并分析
- 8.2.4 计算指定电影各年龄段的平均影评并分析
- 8.2.5 计算影评库中各种类型电影中评分最高的5 部电影并分析
- 小结
- 附录 A Linux常用操作命令
- 附录 B Hadoop集群组件的常用端口及其说明
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Hadoop大数据开发基础（第2版）（微课版）是2021年由人民邮电出版社出版,作者张军。
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