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産品特色

編輯推薦

1、選取知識點核心實用，以互聯網+實現終身學習
2、以企業需求為設計導嚮，以任務驅動為講解方式
3、以案例為主綫組織知識點，以實戰項目來提升技術
4、充分考慮學習者的認知麯綫，由淺入深，邊講邊練

內容簡介

大數據技術讓我們以一種****的方式，對海量數據進行分析，從中獲得有巨大價值的産品和服務，最終形成變革之力。本書圍繞Hadoop和Spark兩個主流大數據技術進行講解，主要內容包括Hadoop環境配置、Hadoop分布式文件係統（HDFS）、Hadoop分布式計算框架MapReduce、Hadoop資源調度框架YARN與Hadoop新特性、Hadoop分布式數據庫HBase、數據倉庫Hive、大數據離綫處理輔助係統、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等知識。
本書緊密結閤實際應用，運用大量案例說明和實踐，提煉含金量十足的開發經驗。另外，本書配以多元的學習資源和支持服務，包括視頻教程、案例素材下載、學習交流社區、討論組等學習內容，為讀者帶來全方位的學習體驗。

作者簡介

肖睿任職於北京課工場教育科技有限公司。課工場是專注互聯網教育的生態平颱，匯聚瞭中國和北美數百位來自知名互聯網企業的行業大咖，嚮尋求就業和技術提升的人群提供直播、錄播、麵授等多模式教學場景，並通過遍布全國的綫下服務中心提供成熟的學習服務，形成完善的“互聯網+教育”解決方案。同時，課工場也為高校、企業、行業提供教育技術賦能，依托Transformer智能教育生態平颱，打造智慧校園、企業大學、行業培訓的教育場景，提供一站式教育解決方案。

目錄

序言
前言
關於引用作品的版權聲明
第　1章Hadoop初體驗　1
任務1初識大數據　2
1．1．1　大數據基本概念　2
1．1．2　大數據帶來的挑戰　3
任務2初識Hadoop　3
1．2．1　Hadoop概述　4
1．2．2　Hadoop生態圈　6
1．2．3　Hadoop應用案例　8
任務3安裝Hadoop平颱　9
1．3．1　安裝虛擬機　10
1．3．2　安裝Linux係統　13
1．3．3　安裝Hadoop僞分布式環境　30
本章總結　34
本章練習　34
第　2章Hadoop分布式文件係統　35
任務1HDFS入門　36
2．1．1　認識HDFS　36
2．1．2　HDFS基礎　38
2．1．3　HDFS架構　40
任務2HDFS基本操作　41
2．2．1　使用HDFS shell訪問　41
2．2．2　使用Java API訪問　45
任務3HDFS運行原理　48
2．3．1　HDFS讀寫流程　49
2．3．2　HDFS副本機製　50
2．3．3　HDFS負載均衡　51
2．3．4　HDFS機架感知　52
任務4HDFS高級知識　53
2．4．1　Hadoop序列化機製　53
2．4．2　SequenceFile　58
2．4．3　MapFile　63
本章總結　65
本章練習　66
第3章Hadoop分布式計算框架　67
任務1認識MapReduce編程模型　68
3．1．1　MapReduce基礎　68
3．1．2　MapReduce編程模型　69
3．1．3　MapReduce詞頻統計編程實例　70
任務2MapReduce應用開發　75
3．2．1　MapReduce輸入/輸齣類型　75
3．2．2　MapReduce輸入格式　76
3．2．3　MapReduce輸齣格式　78
3．2．4　Combiner操作　79
3．2．5　Partitioner操作　82
3．2．6　自定義RecordReader　86
任務3MapReduce高級應用　92
3．3．1　使用MapReduce實現join操作　93
3．3．2　使用MapReduce實現排序　100
3．3．3　使用MapReduce實現二次排序　103
3．3．4　使用MapReduce閤並小文件　108
本章總結　113
本章練習　113
第4章Hadoop新特性　115
任務1初識YARN　116
4．1．1　YARN産生背景　116
4．1．2　YARN簡介　117
4．1．3　YARN架構設計　119
任務2瞭解HDFS新特性　121
4．2．1　HDFS NameNode 高可用機製　121
4．2．2　HDFS NameNode Federation　129
4．2．3　HDFS Snapshots　130
4．2．4　HDFS REST API　134
4．2．5　DistCp工具　134
任務3瞭解YARN新特性　135
4．3．1　ResourceManager自動重啓　135
4．3．2　ResourceManager高可用機製　136
本章總結　139
本章練習　139
第5章Hadoop分布式數據庫　141
任務1認識HBase　142
5．1．1HBase簡介　142
5．1．2　HBase體係結構　143
5．1．3HBase數據模型　145
5．1．4HBase的安裝　148
任務2HBase　Shell操作　155
5．2．1　HBase Shell簡介　155
5．2．2　HBase Shell的使用　156
任務3HBase編程　162
5．3．1　開發HBase應用程序　162
5．3．2HBase數據存儲管理API　163
本章總結　175
本章練習　175
第6章Hadoop綜閤實戰——音樂排行榜　177
任務1MapReduce與HBase的集成　178
6．1．1　MapReduce與HBase的集成環境　178
6．1．2　批量數據導入（Bulk Loading）　181
任務2HBase　MapReduce API　182
6．2．1HBase　MapReduce API 簡介　182
6．2．2　TableMapper的使用　183
6．2．3　TableReducer的使用　195
任務3實現音樂排行榜　197
6．3．1　程序的結構與實現　198
6．3．2　HBase數據庫設計優化　205
6．3．3　MapReduce全局共享數據　205
本章總結　207
本章練習　207
第7章數據倉庫Hive　209
任務1Hive基礎　210
7．1．1　認識Hive　210
7．1．2　Hive架構設計　211
7．1．3　Hive與Hadoop　212
7．1．4　Hive與傳統關係型數據庫　212
7．1．5　Hive數據存儲模型　213
7．1．6　Hive部署　213
任務2掌握Hive操作　214
7．2．1　Hive DDL　214
7．2．2　Hive DML　217
7．2．3　Hive shell　222
任務3Hive高級應用　223
7．3．1　Hive函數　224
7．3．2　Hive調優策略　227
本章總結　232
本章練習　232
第8章大數據離綫處理輔助係統　233
任務1認識並使用數據遷移框架Sqoop　234
8．1．1　Sqoop簡介　234
8．1．2　使用Sqoop導入MySQL數據到HDFS　239
8．1．3　使用Sqoop導齣HDFS數據到MySQL　246
8．1．4　使用Sqoop導入MySQL數據到Hive　248
8．1．5　Sqoop Job　250
任務2使用Azkaban實現工作流調度　250
8．2．1　Azkaban概述　250
8．2．2　Azkaban環境部署　252
8．2．3　Azkaban應用實例　256
本章總結　259
本章練習　259
第9章Spark基礎　261
任務1Spark入門　262
9．1．1　Spark簡介　262
9．1．2　Spark優勢　262
9．1．3　Spark生態圈　264
任務2Scala基礎　267
9．2．1　Scala簡介　268
9．2．2　Scala函數定義　271
9．2．3　Scala麵嚮對象操作　272
9．2．4　Scala集閤的使用　275
9．2．5　Scala高階函數　278
任務3編譯Spark　281
9．3．1　下載Spark源碼　281
9．3．2　編譯Spark源碼　282
任務4Spark初體驗　284
9．4．1　Spark環境部署　284
9．4．2　spark-shell　285
本章總結　286
本章練習　286
第　10章Spark Core　287
任務1Spark　RDD　288
10．1．1　RDD介紹　288
10．1．2　RDD的創建　289
10．1．3　RDD的轉換算子　291
10．1．4　RDD的動作算子　293
10．1．5　RDD的依賴關係　295
任務2RDD高級應用　297
10．2．1　RDD緩存機製　297
10．2．2　共享變量　300
10．2．3　Spark架構設計　302
任務3基於RDD的Spark應用程序開發　303
10．3．1　準備工作　303
10．3．2　詞頻計數實例　304
10．3．3　年齡統計實例　308
本章總結　309
本章練習　309
第　11章Spark SQL　311
任務1認識Spark　SQL　312
11．1．1　SQL　312
11．1．2　SQL on Hadoop框架　312
11．1．3　Spark SQL簡介　314
任務2Spark　SQL編程基礎　315
11．2．1　Spark SQL編程入口　315
11．2．2　DataFrame基礎　317
11．2．3　DataFrame編程實例　318
任務3Spark　SQL編程進階　325
11．3．1　Spark SQL操作外部數據源　325
11．3．2　Spark SQL函數　329
11．3．3　Spark SQL調優　332
本章總結　334
本章練習　335
第　12章Spark Streaming　337
任務1流處理框架及Spark　Streaming　338
12．1．1　流處理框架簡介　338
12．1．2　Spark Streaming簡介　340
任務2使用Spark　Streaming編程　343
12．2．1　Spark Streaming核心　343
12．2．2　Spark Streaming編程實例　348
任務3Spark　Streaming高級應用　352
12．3．1　使用Spark Streaming整閤Flume　353
12．3．2　使用Spark Streaming整閤Kafka　356
12．3．3　Spark Streaming優化策略　361
本章總結　363
本章練習　363
附錄　365
基於Hadoop與Spark的大數據開發實戰 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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