Hadoop是目前比较流行的大数据框架之一，可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。本书以Hadoop的概念、集群搭建、核心组件、实战案例等为主线，较为全面地介绍了Hadoop大数据存储及处理技术的相关知识。全书共10章，前9章主要讲解Hadoop基础，内容包括初识Hadoop、Hadoop的安装与配置、高可用与联邦、分布式文件系统HDFS、集群资源管理系统YARN、分布式计算框
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内容简介
本书系统全面地介绍了有关Hadoop的各类知识。全书共分11 章，内容包括绪论、Linux 操作系统的安装、Hadoop的伪分布式安装、Hadoop 集群的搭建及配置、Hadoop HDFS命令、MapReduce编程入门、Hive、Sqoop、HBase、Spark 的介绍与安装、综合案例——网络爬虫大数据分析。
章节目录
- A-fy
- 53008-bq
- C-qy
- 一、如何学习慕课版课程
- 二、本书特点
- D-ml
- 01
- 第1章
- 1.1 认识大数据
- 1.1.1 大数据的定义
- 1.1.2 大数据的特点
- 1.1.3 大数据行业应用
- 1.1.4 Hadoop与大数据
- 1.1.5 其他大数据处理平台
- 1.1.6 大数据人才
- 1.2 什么是Hadoop
- 1.2.1 Hadoop简介
- 1.2.2 Hadoop的发展历史
- 1.2.3 Hadoop的特点
- 1.3 Hadoop核心
- 1.3.1 分布式文件系统——HDFS
- 1.3.2 分布式计算框架——MapReduce
- 1.4 Hadoop常用组件
- 1.5 Hadoop在国内外的应用情况
- 02
- 第2章
- 2.1 VirtualBox虚拟机的安装
- 2.1.1 VirtualBox的下载和安装
- 2.1.2 设置VirtualBox存储文件夹
- 2.1.3 在VirtualBox中创建虚拟机
- 2.2 Linux操作系统简介
- 2.2.1 概述
- 2.2.2 特点
- 2.2.3 Linux操作系统的组成
- 2.2.4 Linux基本命令
- 2.2.5 Linux操作系统的版本
- 2.3 Linux操作系统（Ubuntu）的安装
- 2.3.1 Linux操作系统（Ubuntu）的下载
- 2.3.2 安装Ubuntu
- 2.3.3 启动Ubuntu
- 2.3.4 设置终端
- 2.3.5 设置共享剪贴板
- 2.3.6 设置共享文件夹
- 03
- 第3章
- 3.1 JDK的检查与安装
- 3.1.1 检查是否安装JDK
- 3.1.2 安装JDK
- 3.2 配置SSH无密码登录
- 3.3 Hadoop的下载与安装
- 3.3.1 Hadoop的安装模式
- 3.3.2 Hadoop的下载
- 3.3.3 Hadoop的安装
- 3.3.4 配置Hadoop前准备
- 3.4 Hadoop环境配置
- 3.4.1 设置Hadoop环境变量
- 3.4.2 修改Hadoop配置文件
- 3.4.3 创建并格式化文件系统
- 3.5 启动Hadoop
- 3.6 查看HDFS Web页面
- 3.7 查看YARN Web页面
- 04
- 第4章
- 4.1 Hadoop集群中节点角色
- 4.2 设置集群前的准备工作
- 4.2.1 集群中节点的规划
- 4.2.2 设置网络
- 4.3 设置服务器
- 4.3.1 设置Master服务器
- 4.3.2 复制虚拟机
- 4.3.3 设置Slave服务器
- 4.3.4 设置Master服务器到Slave服务器的SSH无密码登录
- 4.3.5 格式化文件系统
- 4.4 启动和关闭Hadoop集群
- 4.4.1 启动和关闭Hadoop集群
- 4.4.2 验证Hadoop集群是否启动成功
- 4.5 查看Hadoop集群的基本信息
- 4.5.1 查看集群的HDFS信息
- 4.5.2 查看集群的YARN信息
- 4.6 在Hadoop集群中运行程序
- 05
- 第5章
- 5.1 HDFS常用命令总览
- 5.2 创建与查看HDFS目录
- 5.2.1 创建HDFS目录
- 5.2.2 查看HDFS目录
- 5.3 本地计算机和HDFS之间的文件复制
- 5.3.1 从本地计算机复制文件到HDFS
- 5.3.2 将HDFS上的文件复制到本地计算机
- 5.4 复制与删除HDFS文件
- 5.5 查看HDFS文件内容
- 06
- 第6章
- 6.1 认识MapReduce
- 6.1.1 MapReduce的编程思想
- 6.1.2 MapReduce的运行环境
- 6.2 使用Eclipse创建MapReduce工程
- 6.2.1 下载与安装Eclipse
- 6.2.2 配置MapReduce环境
- 6.3 第一个MapReduce程序：WordCountOrDuration
- 6.3.1 WordCountOrDuration的设计思路
- 6.3.2 编写WordCountOrDuration
- 6.3.3 分析WordCountOrDuration程序
- 6.3.4 运行程序
- 07
- 第7章
- 7.1 Hive简介
- 7.1.1 什么是Hive
- 7.1.2 为什么使用Hive
- 7.1.3 Hive的体系结构
- 7.1.4 Hive与关系型数据库的区别
- 7.2 安装元数据库
- 7.2.1 下载和安装MySQL数据库
- 7.2.2 登录MySQL数据库
- 7.2.3 使用MySQL数据库
- 7.3 安装与配置Hive
- 7.3.1 准备工作
- 7.3.2 下载Hive
- 7.3.3 安装Hive
- 7.3.4 配置Hive
- 7.3.5 启动并验证Hive
- 7.4 数据类型和存储格式
- 7.4.1 基本数据类型
- 7.4.2 复杂数据类型
- 7.4.3 存储格式
- 7.4.4 数据格式
- 7.5 Hive中的数据定义
- 7.5.1 操作数据库
- 7.5.2 查看与创建数据表
- 7.5.3 Hive中其他的数据表
- 7.5.4 修改数据表
- 7.5.5 删除数据表
- 7.6 Hive中的数据操作
- 7.6.1 加载数据
- 7.6.2 插入数据
- 7.6.3 导出数据
- 08
- 第8章
- 8.1 安装并配置Sqoop
- 8.1.1 下载并安装Sqoop
- 8.1.2 配置Sqoop
- 8.1.3 验证Sqoop
- 8.1.4 测试Sqoop与MySQL的连接
- 8.2 Sqoop命令
- 8.3 Sqoop导入
- 8.3.1 使用Sqoop把MySQL数据导入HDFS
- 8.3.2 使用Sqoop把MySQL数据导入Hive
- 8.3.3 有选择地导入数据
- 8.4 Sqoop导出
- 8.4.1 使用Sqoop将Hadoop数据导出到MySQL
- 8.4.2 使用Sqoop将Hive数据导出到MySQL
- 09
- 第9章
- 9.1 ZooKeeper集群的安装与配置
- 9.1.1 ZooKeeper简介
- 9.1.2 ZooKeeper安装
- 9.1.3 配置ZooKeeper集群
- 9.1.4 启动ZooKeeper集群
- 9.2 HBase集群的安装与配置
- 9.2.1 下载并安装HBase
- 9.2.2 配置HBase
- 9.2.3 启动并验证HBase
- 9.3 HBase的基本应用
- 9.3.1 创建表
- 9.3.2 插入数据
- 9.3.3 扫描全表的数据
- 9.3.4 获取某一行的数据
- 9.3.5 删除表
- 10
- 第10章
- 10.1 Spark概述
- 10.1.1 Spark系统架构
- 10.1.2 Spark运行流程
- 10.2 安装与配置Scala
- 10.2.1 下载Scala
- 10.2.2 安装Scala
- 10.2.3 启动与应用Scala
- 10.3 安装与配置Spark
- 10.3.1 安装模式
- 10.3.2 安装Spark
- 10.3.3 配置环境变量
- 10.3.4 启动并验证Spark
- 10.4 运行Spark程序
- 11
- 第11章
- 11.1 网络爬虫概述
- 11.1.1 网络爬虫
- 11.1.2 网络爬虫——快手爬票
- 11.1.3 开发语言选择
- 11.2 搭建Python开发环境
- 11.2.1 开发环境概述
- 11.2.2 安装Python
- 11.3 搭建Qt环境
- 11.3.1 安装Qt
- 11.3.2 安装PyCharm开发工具
- 11.4 主窗体设计
- 11.4.1 Qt拖曳控件
- 11.4.2 代码调试细节
- 11.5 分析网页请求参数
- 11.6 下载站名文件
- 11.7 车票信息的请求与显示
- 11.7.1 发送与分析车票信息的查询请求
- 11.7.2 主窗体中显示查票信息
- 11.8 Hadoop中的网络爬虫
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Hadoop大数据处理与分析教程（慕课版）是2021年由人民邮电出版社出版,作者王秀友 丁小娜 刘运 主编。
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