本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书共分为13章，涵盖的主要内容有：集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群；游戏玩家的用户行为分析——特征提取；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；初识Hadoop核心源码；Hadoop通信机制和内部协议；Hadoop分布式文件系统剖析；ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台；Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据；Hadoop拓展——Kafka剖析。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书。

前言 
D1章 集群及开发环境搭建1 
1.1 环境准备1 
1.1.1 基础软件下载1 
1.1.2 准备Linux操作系统2 
1.2 安装Hadoop4 
1.2.1 基础环境配置4 
1.2.2 Zookeeper部署7 
1.2.3 Hadoop部署9 
1.2.4 效果验证21 
1.2.5 集群架构详解24 
1.3 Hadoop版Hello World25 
1.3.1 Hadoop Shell介绍25 
1.3.2 WordCount初体验27 
1.4 开发环境28 
1.4.1 搭建本地开发环境28 
1.4.2 运行及调试预览31 
1.5 小结34 
D2章 实战：快速构建一个Hadoop项目并线上运行35 
2.1 构建一个简单的项目工程35 
2.1.1 构建Java Project结构工程35 
2.1.2 构建Maven结构工程36 
2.2 操作分布式文件系统（HDFS）39 
2.2.1 基本的应用接口操作39 
2.2.2 在高可用平台上的使用方法42 
2.3 利用IDE提交MapReduce作业43 
2.3.1 在单点上的操作43 
2.3.2 在高可用平台上的操作46 
2.4 编译应用程序并打包51 
2.4.1 编译Java Project工程并打包51 
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