Hadoop大數據開發基礎與實戰 (微課版) 汪金龍 康利娟 9787115643452 【台灣高等教育出版社】

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書名：Hadoop大數據開發基礎與實戰 (微課版)
ISBN：9787115643452
出版社：人民郵電
著編譯者：汪金龍 康利娟
頁數：292
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735290
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編輯推薦
適讀人群 ：本書內容豐富、理論與實踐相結合，既可作為高等院校電腦相關專業的教材，也可以作為具有一定的大資料基礎的技術愛好者的學習用書。
（1）內容豐富，結構合理。
（2）講清原理，版本升級。
（3）融合實例，前沿技術。
本書內容豐富、理論與實踐相結合，既可作為高等院校電腦相關專業的教材，也可以作為具有一定的大資料基礎的技術愛好者的學習用書。

內容簡介
本書主要講解了Hadoop大資料開發基礎與實戰的相關內容，全書共11章，其中第1章 為初識Hadoop，第2章 為Hadoop集群的搭建，第3章 為分散式協調框架ZooKeeper，第4章 為分散式檔案系統HDFS，第5章 分散式運算框架MapReduce，第6章 為YARN框架與HA模式，第7章 為資料倉庫Hive，第8章 為分散式存儲系統HBase，第9章 為資料同步工具Sqoop，第10章 為Flume，第11章 為綜合專案——基於Hadoop的雲盤設計與實現，該項目主要鞏固了第1~10章 學習的Hadoop基礎知識。希望通過對本書的學習，讀者能夠掌握Hadoop分散式運算和存儲技術，並根據實際業務需求結合其他元件合理使用Hadoop的存儲系統和計算引擎。
本書既可作為高等院校電腦類相關專業的教材，也可作為相關技術愛好者的入門用書。

作者簡介
1 千鋒教育採用全程面授高品質、高成本培養模式，教學大綱緊跟企業需求，擁有全國一體化就業保障服務，成為學員信賴的IT職業教育品牌。2 獲得榮譽包括：中關村移動互聯網產業聯盟副理事長單位、中國軟體協會教育培訓委員會認證一級培訓機構、中關村國際孵化軟體協會授權中關村移動互聯網學院、教育部教育管理資訊中心指定移動互聯網實訓基地等。

目錄

第1章 初識Hadoop
1 1 大數據概述 1
1 1 1 什麼是大數據 1
1 1 2 大資料的特徵 2
1 1 3 大資料的發展趨勢 3
1 2 大資料的應用 4
1 3 大資料技術簡介 6
1 4 Hadoop概述 7
1 4 1 Hadoop簡介 8
1 4 2 Hadoop的優缺點 8
1 4 3 Hadoop的產生和發展歷程 9
1 4 4 Hadoop的版本介紹 9
1 4 5 Hadoop 3 0的新特性 10
1 4 6 Hadoop生態圈的相關組件 12
1 4 7 國內Hadoop的就業情況分析 12
1 4 8 國內外Hadoop應用案例介紹 13
1 5 實戰演練：Web日誌資料採擷系統 14
本章 小結 16
習題 17
第2章 Hadoop集群的搭建
2 1 安裝準備 18
2 1 1 虛擬機器安裝 18
2 1 2 虛擬機器克隆 26
2 1 3 Linux系統網路配置 27
2 1 4 SSH服務配置 30
2 2 Linux常用命令 32
2 2 1 查看系統、進程和網路資訊的命令 32
2 2 2 磁片操作命令 33
2 2 3
目錄與檔操作命令 34
2 2 4 許可權操作命令 35
2 3 Hadoop集群的搭建 36
2 3 1 Hadoop集群的部署模式 36
2 3 2 安裝JDK 36
2 3 3 安裝Hadoop 37
2 3 4 Hadoop集群的配置 37
2 4 Hadoop集群的測試 40
2 4 1 格式化檔案系統 41
2 4 2 啟動和關閉Hadoop進程命令 41
2 4 3 啟動和查看Hadoop進程 42
2 4 4 監控HDFS集群和YARN集群 42
2 5 Hadoop集群的使用 43
本章 小結 44
習題 44
第3章 分散式協調框架ZooKeeper
3 1 初識ZooKeeper 45
3 1 1 ZooKeeper簡介 45
3 1 2 ZooKeeper的設計目標 46
3 1 3 ZooKeeper工作原理 46
3 2 ZooKeeper的安裝和常用命令 47
3 2 1 單機模式下安裝與配置ZooKeeper 48
3 2 2 全分散式模式下安裝與配置ZooKeeper 49
3 2 3 ZooKeeper用戶端的節 點和命令 51
3 3 ZooKeeper用戶端實戰 53
3 4 ZooKeeper典型應用場景 55
3 4 1 數據發佈與訂閱 55
3 4 2 命名服務 56
3 4 3 分散式鎖 56
本章 小結 56
習題 57
第4章 分散式檔案系統HDFS
4 1 HDFS概述 58
4 2 HDFS的架構 59
4 3 HDFS讀/寫資料的流程 61
4 4 HDFSShell命令 63
4 5 使用Java程式操作HDFS 65
4 5 1 HDFS Java API概述 65
4 5 2 使用Java API操作HDFS 66
4 6 Hadoop序列化 72
4 6 1 Hadoop序列化簡介 72
4 6 2 實現Hadoop序列化的常用類 74
4 6 3 自訂實現Writable介面的類 76
4 7 Hadoop小文件處理 78
4 7 1 壓縮小檔 78
4 7 2 創建序列化檔 79
4 8 HDFS的RPC機制 82
4 8 1 RPC機制簡介 82
4 8 2 RPC的架構 82
4 9 實戰演練：檔詞頻統計 83
本章 小結 85
習題 85
第5章 分散式運算框架MapReduce
5 1 初識MapReduce 87
5 1 1 MapReduce核心思想 87
5 1 2 MapReduce的程式設計模型 88
5 1 3 實戰演練：詞頻統計 89
5 2 MapReduce作業 94
5 2 1 MapReduce作業概述 94
5 2 2 MapReduce作業運行時的資源調度 94
5 2 3 MapReduce作業的運行流程 95
5 3 MapReduce工作原理 96
5 3 1 Map任務的工作原理 96
5 3 2 Reduce任務的工作原理 96
5 4 MapReduce的Shuffle階段 97
5 4 1 Shuffle的概念 97
5 4 2 Map端的Shuffle 97
5 4 3 Reduce端的Shuffle 98
5 5 MapReduce程式設計組件 98
5 5 1 InputFormat組件 98
5 5 2 OutputFormat組件 100
5 5 3 RecordReader元件和RecordWriter元件 103
5 5 4 Partitioner組件 104
5 5 5 Combiner組件 106
5 6 數據傾斜 111
5 7 排序 111
5 7 1 排序概述 111
5 7 2 部分排序 112
5 7 3 全排序 113
5 8 實戰演練：倒排索引 117
5 9 實戰演練：連接 121
5 10 實戰演練：平均分和百分比 124
5 11 實戰演練：過濾敏感詞彙 128
本章 小結 130
習題 130
第6章 YARN框架與HA模式
6 1 YARN框架 132
6 1 1 YARN簡介 132
6 1 2 YARN的工作流程 133
6 1 3 YARN的優勢 134
6 2 Hadoop的HA模式 134
6 2 1 HA模式簡介 134
6 2 2 HDFS的HA模式 135
6 2 3 YARN的HA模式 141
6 2 4 啟動和關閉Hadoop的HA模式 145
本章 小結 146
習題 146
第7章 資料倉庫Hive
7 1 資料倉庫簡介 147
7 1 1 資料倉庫概述 147
7 1 2 資料倉庫應用 148
7 1 3 資料倉庫特點 149
7 1 4 資料倉庫資料模型 149
7 1 5 資料倉庫和資料庫的區別 150
7 2 初識Hive 151
7 2 1 Hive簡介 151
7 2 2 Hive架構 152
7 2 3 Hive特點 153
7 2 4 Hive和關係型數據庫的比較 154
7 3 Hive的安裝 154
7 4 Hive的資料類型 158
7 4 1 基底資料型別 159
7 4 2 複雜資料類型 159
7 5 Hive的資料庫操作 161
7 6 Hive中的表 162
7 6 1 內部表和外部表 162
7 6 2 對表進行分區 168
7 6 3 對表或分區進行桶操作 173
7 7 Hive表的查詢 176
7 7 1 select查詢語句 177
7 7 2 視圖 182
7 7 3 連接 183
7 8 Hive函數 187
7 8 1 Hive內置函數 187
7 8 2 通過JDBC驅動程式使用HiveSever2服務 189
7 8 3 Hive使用者自訂函數 191
7 9 Hive性能優化 193
7 10 實戰演練：機上盒資料分析 195
本章 小結 196
習題 196
第8章 分散式存儲系統HBase
8 1 初識HBase 197
8 1 1 HBase簡介 197
8 1 2 HBase的資料模型 198
8 1 3 HBase架構 199
8 1 4 HBase檔存儲格式 200
8 1 5 HBase存儲過程 201
8 1 6 HBase和HDFS 202
8 2 HBase表設計 203
8 2 1 行鍵設計 203
8 2 2 列簇設計 204
8 3 HBase安裝和部署 204
8 3 1 完全分散式模式 204
8 3 2 HA模式 207
8 4 HBase Shell的常用操作命令 209
8 4 1 常規命令 209
8 4 2 常用的命名空間相關命令 210
8 4 3 常用的DDL命令 211
8 4 4 常用的DML命令 213
8 5 HBase程式設計 215
8 5 1 配置開發環境 216
8 5 2 使用Java API操作HBase 216
8 5 3 使用HBase實現WordCount 220
8 6 HBase的篩檢程式和比較器 223
8 6 1 篩檢程式 223
8 6 2 比較器 224
8 6 3 程式設計實操 224
8 7 HBase和Hive的結合使用 230
8 7 1 HBase與Hive結合使用的原因 230
8 7 2 Hive關聯HBase 230
8 8 HBase的性能優化 232
本章 小結 233
習題 234
第9章 資料同步工具Sqoop
9 1 初識Sqoop 235
9 1 1 Sqoop簡介 235
9 1 2 Sqoop架構 236
9 1 3 Sqoop的工作原理 236
9 2 Sqoop安裝 238
9 3 Sqoop的命令與參數 240
9 3 1 Sqoop的常用命令 240
9 3 2 常用命令的參數 240
9 3 3 Sqoop命令的基本操作 241
9 4 Sqoop數據導入 243
9 4 1 將MySQL中的資料導入HDFS 243
9 4 2 將MySQL中的資料導入Hive 244
9 4 3 將MySQL中的資料導入HBase 247
9 4 4 增量導入 248
9 4 5 按需導入 250
9 5 Sqoop數據匯出 251
9 5 1 將HDFS中的資料匯出到MySQL 251
9 5 2 將Hive中的資料匯出到MySQL 252
9 5 3 將HBase中的資料匯出到MySQL 253
9 6 Sqoop Job 254
本章 小結 255
習題 255
第10章 Flume
10 1 初識Flume 257
10 1 1 Flume簡介 257
10 1 2 Flume的特點 258
10 2 Flume的核心概念 258
10 2 1 Event 258
10 2 2 A

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