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编辑推荐

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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。

作者简介

时允田，IT教育培训高级讲师，现任西普教育教研部经理。先后就职清华同方、SK、森纵艾德、八维教育和西普教育等机构，担任中北大学、南京大学、大连理工软件学院等多所高校外聘企业讲师。拥有十余年的IT从业和教育培训经验，精通Java、Android、HTML5、大数据等技术。

林雪纲，博士，CCF理事，现任北京西普阳光教育科技股份有限公司常务副总裁。十余年信息安全及教育培训行业经验，具有丰富的信息安全和数据领域大型项目咨询、管理及教学培训经验。精通网络安全、安全架构及技术管理、大数据分析，领导参与多个安全平台研发、数字城市解决方案、移动互联网平台开发项目。

目录

基础篇
第1章　Hadoop概述　1
1．1　Hadoop简介　1
1．2　Hadoop相关项目　2
1．3　Hadoop来源　3
1．4　Hadoop的发展史　4
1．5　Hadoop特点　5
1．6　Hadoop体系架构　6
1．6．1　HDFS体系结构　7
1．6．2　MapReduce体系结构　7
本章小结　8
习题　8
第2章　Hadoop基础环境配置　9
2．1　准备Linux环境　9
2．1．1　安装VMware12虚拟机　9
2．1．2　部署CentOS 64位操作系统　11
2．2　Linux配置　16
2．2．1　什么是Linux　16
2．2．2　Linux发行版　16
2．2．3　配置网络　16
2．2．4　Linux终端　17
2．3　Hadoop环境搭建　21
2．3．1　JDK安装和测试　21
2．3．2　Hadoop安装和配置　25
2．3．3　SSH免密码配置　31
本章小结　33
习题　34
第3章　分布式存储HDFS　35
3．1　HDFS概念　35
3．1．1　HDFS简介　35
3．1．2　HDFS设计思路和理念　35
3．2　HDFS体系结构　36
3．3　HDFS文件存储机制　36
3．4　HDFS Shell介绍　39
3．4．1　命令格式　39
3．4．2　HDFS用户命令　40
3．4．3　HDFS管理员命令　40
3．5　Hadoop项目创建　47
3．6　RPC通信原理　53
3．6．1　什么是Hadoop的RPC　53
3．6．2　RPC采用的模式　53
3．7　分布式文件系统操作类　59
本章小结　69
习题　69
第4章　计算系统MapReduce　70
4．1　MapReduce概念　70
4．1．1　MapReduce简介　70
4．1．2　MapReduce 数据类型与格式　71
4．1．3　数据类型Writable接口　71
4．1．4　Hadoop序列化机制　72
4．2　MapReduce架构　72
4．2．1　数据分片　72
4．2．2　MapReduce执行过程　73
4．2．3　Mapper执行过程　73
4．2．4　Reducer执行过程　74
4．2．5　Shuffle过程　75
4．3　第一个MapReduce案例　75
4．4　MapReduce接口类　79
4．4．1　MapReduce输入的处理类　79
4．4．2　MapReduce输出的处理类　80
本章小结　87
习题　87
第5章　计算模型Yarn　88
5．1　Yarn概述　88
5．1．1　Yarn简介　88
5．1．2　Yarn的组成　89
5．2　Yarn的执行过程　89
5．3　新旧MapReduce的对比　90
本章小结　101
习题　101
第6章　数据云盘　102
6．1　项目概述　102
6．2　功能需求　102
6．3　软件开发需求　102
6．4　效果展示　103
6．5　系统开发　104
本章小结　125
习题　125
提高篇
第7章　协调系统Zookeeper　126
7．1　Zookeeper概述　126
7．1．1　Zookeeper简介　126
7．1．2　Zookeeper数据模型　127
7．1．3　Zookeeper特征　127
7．1．4　Zookeeper工作原理　128
7．2　Zookeeper术语　129
7．2．1　节点　129
7．2．2　角色　129
7．2．3　顺序号　129
7．2．4　观察　129
7．2．5　Leader选举　129
7．3　事件　130
7．4　Zookeeper Shell操作　130
7．4．1　Zookeeper服务命令　130
7．4．2　Zookeeper客户端命令　134
7．5　Zookeeper API操作　137
本章小结　156
习题　156
第8章　Hadoop数据库Hbase　157
8．1　Hbase概述　157
8．1．1　Hbase简介　157
8．1．2　Hbase优势和特点　158
8．1．3　Hbase专业术语　158
8．2　Hbase架构　158
8．2．1　角色　159
8．2．2　Hbase物理存储和逻辑视图　160
8．3　Hbase Shell操作　163
8．4　Hbase API操作　168
8．5　Hbase 过滤器　182
8．5．1　过滤器的含义　182
8．5．2　过滤器的比较操作符　182
8．5．3　过滤器的比较器　183
本章小结　193
习题　193
第9章　Hadoop数据仓库Hive　194
9．1　Hive概述　194
9．1．1　Hive简介　194
9．1．2　Hive数据类型　194
9．1．3　Hive Metastore　195
9．1．4　Hive存储和压缩　195
9．1．5　Hive与传统数据库对比　195
9．2　Hive的系统架构　196
9．3　Hive的数据模型　200
9．3．1　内部表　200
9．3．2　外部表　200
9．3．3　分区表　201
9．3．4　桶表　201
9．4　Hive Shell操作　201
9．5　Hive API操作　208
9．6　Hive内置函数和UDF　215
9．6．1　内置函数　215
9．6．2　UDF函数　215
本章小结　222
习题　222
第10章　Hadoop数据采集Flume　223
10．1　Flume概述　223
10．1．1　Flume简介　223
10．1．2　Flume核心概念　223
10．1．3　Flume 系统要求　224
10．2　Flume架构　224
10．3　Flume常见操作命令　225
10．4　Flume环境搭建　226
10．4．1　设置一个Agent　226
10．4．2　启动Agent　226
本章小结　231
习题　231
第11章　OTA离线数据分析平台　232
11．1　项目概述　232
11．2　功能需求　233
11．3　软件开发关键技术　233
11．4　效果展示　233
11．5　平台搭建与测试　233
11．5．1　配置ssh免密码登录　233
11．5．2　配置JDK　234
11．5．3　配置Hadoop　236
11．5．4　配置Hive　242
11．6　数据收集　247
11．6．1　解压Flume　247
11．6．2　修改配置文件　248
11．6．3　启动Flume　248
11．6．4　校验数据　248
11．7　数据分析　249
11．7．1　数据清洗　249
11．7．2　ETL编程　256
11．7．3　业务分析　261
11．7．4　配置Sqoop　264
11．7．5　从HDFS导出数据至MySQL　267
11．8　数据展示　268
11．8．1　搭建Web开发环境　268
11．8．2　添加代码　272
11．8．3　项目结构　282
11．8．4　启动Tomcat　283
11．8．5　访问Web页面　283
本章小结　283
习题　284
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可以吧，在线实验也可以用，就是时间太短，每次一小时 项目的实验数据没有

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不错，条理清晰，大数据是趋势，必须努力学习，要跟上时代，还要学习很多的，慢慢来比较快。

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