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Hadoop大數據技術原理與應用（簡體書）
- 系列名：大數據技術與應用叢書
- ISBN13：9787302524403
- 出版社：清華大學出版社(大陸)
- 作者：黑馬程序員 編著
- 裝訂／頁數：平裝／290頁
- 規格：26cm*19cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2019/05/01
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商品簡介
目次
商品簡介
《Hadoop大數據技術原理與應用》圍繞Hadoop生態圈相關系統介紹大數據處理架構。全書共11章，其中，第1、2章主要帶領大家認識Hadoop以及學會搭建Hadoop集群；第3～5章講解分布式文件系統（HDFS）、分布式計算框架MapReduce以及分布式協調服務；第6章講解Hadoop 2.0新特性，包含YARN和高可用特性;第7～10章主要講解Hadoop生態圈的相關輔助系統，包括Hive、Flume、Azkaban和Sqoop;第11章是一個綜合項目――網站流量日誌數據分析系統，目的是教會大家如何利用Hadoop生態圈技術構建大數據系統架構並進行開發，同時加深對Hadoop技術的理解。
《Hadoop大數據技術原理與應用》附有配套視頻、源代碼、習題、教學設計、教學課件等資源。同時，為了幫助初學者更好地學習書中的內容，還提供了在線答疑，歡迎讀者關注。
《Hadoop大數據技術原理與應用》可作為高等院校本、專科計算機相關專業，信息管理等相關專業的大數據課程教材，也可供相關技術人員參考，是一本適合廣大計算機編程愛好者的優秀讀物。
《Hadoop大數據技術原理與應用》附有配套視頻、源代碼、習題、教學設計、教學課件等資源。同時，為了幫助初學者更好地學習書中的內容，還提供了在線答疑，歡迎讀者關注。
《Hadoop大數據技術原理與應用》可作為高等院校本、專科計算機相關專業，信息管理等相關專業的大數據課程教材，也可供相關技術人員參考，是一本適合廣大計算機編程愛好者的優秀讀物。
目次
第1章 初識Had00p
1.1 大數據概述
1.1.1 什麼是大數據
1.1.2 大數據的特徵
1.1.3 研究大數據的意義
1.2 大數據的應用場景
1.2.1 醫療行業的應用
1.2.2 金融行業的應用
1.2.3 零售行業的應用
1.3 HadOOp概述
1.3.1 Hadoop的前世今生
1.3.2 Hadoop的優勢
1.3.3 HadOOp的生態體系
1.3.4 Hadoop的版本
1.4 本章小結
1.5 課後習題
第2章 搭建Hadoop集群
2.1 安裝準備
2.1.1 虛擬機安裝
2.1.2 虛擬機克隆
2.1.3 Linux系統網絡配置
2.1.4 SSH服務配置
2.2 HadOOp集群搭建
2.2.1 HadoOp集群部署模式
2.2.2 JDK安裝
2.2.3 Hadoop安裝
2.2.4 Hadoop集群配置
2.3 Hadoop集群測試
2.3.1 格式化文件系統
2.3.2 啟動和關閉Hadoop集群
2.3.3 通過UI查看Hadoop運行狀態
2.4 Hadoop集群初體驗
2.5 本章小結
2.6 課後習題
第3章 HDFS分布式文件系統
3.1 HDFS的簡介
3.1.1 HDFS的演變
3.1.2 HDFS的基本概念
3.1.3 HDFS的特點
3.2 HDFS的架構和原理
3.2.1 HDFS存儲架構
3.2.2 HDFS文件讀寫原理
3.3 HDFS的Shell操作
3.3.1 HDFS Shell介紹
3.3.2 案例――Shell定時採集數據到HDFS
3.4 HDFS的Java API操作
3.4.1 HDFS Java API介紹
3.4.2 案例――使用Java API操作HDFS
3.5 本章小結
3.6 課後習題
第4章 MapReduce分布式計算框架
4.1 MapReduce概述
4.1.1 MapReduce核心思想
4.1.2 MapRedLlee編程模型
4.1.3 MapRedLice編程實例――詞頻統計
4.2 MapReduce工作原理
4.2.1 MapReduce工作過程
4.2.2 MapTask工作原理
4.2.3 RedLiceTask工作原理
4.2.4 shuffle工作原理
4.3 MapReduce編程組件
4.3.1 InputFormat組件
4.3.2 Mapper組件
4.3.3 Reducer組件
4.3.4 Partitioner組件
4.3.5 Combiner組件
……
第5章 Zookeeper分布式協調服務
第6章 Hadoop 2.0新特性
第7章 Hive數據倉庫
第8章 Flume日誌採集系統
第9章 工作流管理器(Azkaban)
0章 Sqoop數據遷移
1章 綜合項目――網站流量日誌數據分析系統
1.1 大數據概述
1.1.1 什麼是大數據
1.1.2 大數據的特徵
1.1.3 研究大數據的意義
1.2 大數據的應用場景
1.2.1 醫療行業的應用
1.2.2 金融行業的應用
1.2.3 零售行業的應用
1.3 HadOOp概述
1.3.1 Hadoop的前世今生
1.3.2 Hadoop的優勢
1.3.3 HadOOp的生態體系
1.3.4 Hadoop的版本
1.4 本章小結
1.5 課後習題
第2章 搭建Hadoop集群
2.1 安裝準備
2.1.1 虛擬機安裝
2.1.2 虛擬機克隆
2.1.3 Linux系統網絡配置
2.1.4 SSH服務配置
2.2 HadOOp集群搭建
2.2.1 HadoOp集群部署模式
2.2.2 JDK安裝
2.2.3 Hadoop安裝
2.2.4 Hadoop集群配置
2.3 Hadoop集群測試
2.3.1 格式化文件系統
2.3.2 啟動和關閉Hadoop集群
2.3.3 通過UI查看Hadoop運行狀態
2.4 Hadoop集群初體驗
2.5 本章小結
2.6 課後習題
第3章 HDFS分布式文件系統
3.1 HDFS的簡介
3.1.1 HDFS的演變
3.1.2 HDFS的基本概念
3.1.3 HDFS的特點
3.2 HDFS的架構和原理
3.2.1 HDFS存儲架構
3.2.2 HDFS文件讀寫原理
3.3 HDFS的Shell操作
3.3.1 HDFS Shell介紹
3.3.2 案例――Shell定時採集數據到HDFS
3.4 HDFS的Java API操作
3.4.1 HDFS Java API介紹
3.4.2 案例――使用Java API操作HDFS
3.5 本章小結
3.6 課後習題
第4章 MapReduce分布式計算框架
4.1 MapReduce概述
4.1.1 MapReduce核心思想
4.1.2 MapRedLlee編程模型
4.1.3 MapRedLice編程實例――詞頻統計
4.2 MapReduce工作原理
4.2.1 MapReduce工作過程
4.2.2 MapTask工作原理
4.2.3 RedLiceTask工作原理
4.2.4 shuffle工作原理
4.3 MapReduce編程組件
4.3.1 InputFormat組件
4.3.2 Mapper組件
4.3.3 Reducer組件
4.3.4 Partitioner組件
4.3.5 Combiner組件
……
第5章 Zookeeper分布式協調服務
第6章 Hadoop 2.0新特性
第7章 Hive數據倉庫
第8章 Flume日誌採集系統
第9章 工作流管理器(Azkaban)
0章 Sqoop數據遷移
1章 綜合項目――網站流量日誌數據分析系統
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