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  • Hadoop大数据处理与分析教程(慕课版) 王秀友 丁小娜 刘运 人民邮电出版社 9787115530080

Hadoop大数据处理与分析教程(慕课版) 王秀友 丁小娜 刘运 人民邮电出版社 9787115530080

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  • 出版时间: 
  • 装帧:    线装
  • ISBN:  9787115530080
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售价 17.10

品相 九品

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      4516897
      商品描述:
      温馨提示:亲!旧书库存变动比较快,有时难免会有断货的情况,为保证您的利益,拍前请务必联系卖家咨询库存情况!谢谢!书名:Hadoop大数据处理与分析教程(慕课版)
      编号:4516897
      ISBN:9787115530080[十位:]
      作者:王秀友 丁小娜 刘运
      出版社:人民邮电出版社
      出版日期:2021年02月
      页数:0
      定价:59.80 元
      参考重量:0.400Kg
      -------------------------
      新旧程度:6-9成新左右,不影响阅读,详细情况请咨询店主
      如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *第1章 绪论 1 1.1 认识大数据 2 1.1.1 大数据的定义 2 1.1.2 大数据的特点 2 1.1.3 大数据行业应用 3 1.1.4 Hadoop与大数据 5 1.1.5 其他大数据处理平台 5 1.1.6 大数据人才 7 1.2 什么是Hadoop 8 1.2.1 Hadoop简介 8 1.2.2 Hadoop的发展历史 8 1.2.3 Hadoop的特点 9 1.3 Hadoop核心 10 1.3.1 分布式文件系统—HDFS 11 1.3.2 分布式计算框架—MapReduce 13 1.4 Hadoop常用组件 14 1.5 Hadoop在国内外的应用情况 16 小结 16 习题 16 第2章 Linux操作系统的安装 17 2.1 VirtualBox虚拟机的安装 18 2.1.1 VirtualBox的下载和安装 18 2.1.2 设置VirtualBox存储文件夹 22 2.1.3 在VirtualBox中创建虚拟机 24 2.2 Linux操作系统简介 28 2.2.1 概述 28 2.2.2 特点 28 2.2.3 Linux操作系统的组成 29 2.2.4 Linux基本命令 31 2.2.5 Linux操作系统的版本 34 2.3 Linux操作系统(Ubuntu)的安装 34 2.3.1 Linux操作系统(Ubuntu)的 下载 34 2.3.2 安装Ubuntu 36 2.3.3 启动Ubuntu 41 2.3.4 设置终端 42 2.3.5 设置共享剪贴板 45 2.3.6 设置共享文件夹 49 小结 52 习题 52 第3章 Hadoop的伪分布式 安装 53 3.1 JDK的检查与安装 54 3.1.1 检查是否安装JDK 54 3.1.2 安装JDK 54 3.2 配置SSH无密码登录 58 3.3 Hadoop的下载与安装 61 3.3.1 Hadoop的安装模式 61 3.3.2 Hadoop的下载 62 3.3.3 Hadoop的安装 63 3.3.4 配置Hadoop前准备 65 3.4 Hadoop环境配置 66 3.4.1 设置Hadoop环境变量 66 3.4.2 修改Hadoop配置文件 68 3.4.3 创建并格式化文件系统 73 3.5 启动Hadoop 73 3.6 查看HDFS Web页面 75 3.7 查看YARN Web页面 76 小结 77 习题 77 第4章 Hadoop集群的搭建及 配置 78 4.1 Hadoop集群中节点角色 79 4.2 设置集群前的准备工作 80 4.2.1 集群中节点的规划 80 4.2.2 设置网络 81 4.3 设置服务器 83 4.3.1 设置Master服务器 83 4.3.2 复制虚拟机 89 4.3.3 设置Slave服务器 92 4.3.4 设置Master服务器到Slave服务器的SSH无密码登 95 4.3.5 格式化文件系统 96 4.4 启动和关闭Hadoop集群 97 4.4.1 启动和关闭Hadoop集群 97 4.4.2 验证Hadoop集群是否启动成功 98 4.5 查看Hadoop集群的基本信息 99 4.5.1 查看集群的HDFS信息 99 4.5.2 查看集群的YARN信息 101 4.6 在Hadoop集群中运行程序 102 小结 103 习题 103 第5章 Hadoop HDFS命令 104 5.1 HDFS常用命令总览 105 5.2 创建与查看HDFS目录 105 5.2.1 创建HDFS目录 105 5.2.2 查看HDFS目录 106 5.3 本地计算机和HDFS之间的文件 复制 107 5.3.1 从本地计算机复制文件到 HDFS 107 5.3.2 将HDFS上的文件复制到本地 计算机 110 5.4 复制与删除HDFS文件 112 5.5 查看HDFS文件内容 113 小结 114 习题 114 第6章 MapReduce编程 入门 115 6.1 认识MapReduce 116 6.1.1 MapReduce的编程思想 116 6.1.2 MapReduce的运行环境 118 6.2 使用Eclipse创建MapReduce工程 122 6.2.1 下载与安装Eclipse 122 6.2.2 配置MapReduce环境 127 6.3 *个MapReduce程序: WordCount 131 6.3.1 WordCount的设计思路 131 6.3.2 编写WordCount 132 6.3.3 分析WordCount程序 140 6.3.4 运行程序 142 小结 144 习题 144 第7章 Hive 145 7.1 Hive简介 146 7.1.1 什么是Hive 146 7.1.2 为什么使用Hive 146 7.1.3 Hive的体系结构 146 7.1.4 Hive与关系型数据库的区别 147 7.2 安装元数据库 148 7.2.1 下载和安装MySQL数据库 148 7.2.2 登录MySQL数据库 153 7.2.3 使用MySQL数据库 153 7.3 安装与配置Hive 156 7.3.1 准备工作 156 7.3.2 下载Hive 156 7.3.3 安装Hive 157 7.3.4 配置Hive 158 7.3.5 启动并验证Hive 161 7.4 数据类型和存储格式 162 7.4.1 基本数据类型 162 7.4.2 复杂数据类型 162 7.4.3 存储格式 163 7.4.4 数据格式 163 7.5 Hive中的数据定义 164 7.5.1 操作数据库 164 7.5.2 查看与创建数据表 166 7.5.3 Hive中其他的数据表 169 7.5.4 修改数据表 170 7.5.5 删除数据表 171 7.6 Hive中的数据操作 171 7.6.1 加载数据 171 7.6.2 插入数据 174 7.6.3 导出数据 178 小结 179 习题 179 第8章 Sqoop 180 8.1 安装并配置Sqoop 181 8.1.1 下载并安装Sqoop 181 8.1.2 配置Sqoop 183 8.1.3 验证Sqoop 185 8.1.4 测试Sqoop与MySQL的连接 185 8.2 Sqoop命令 186 8.3 Sqoop导入 188 8.3.1 使用Sqoop把MySQL数据导入HDFS 189 8.3.2 使用Sqoop把MySQL数据导入Hive 191 8.3.3 有选择地导入数据 192 8.4 Sqoop导出 193 8.4.1 使用Sqoop将Hadoop数据导出到MySQL 194 8.4.2 使用Sqoop将Hive数据导出到MySQL 195 小结 197 习题 197 第9章 HBase 198 9.1 ZooKeeper集群的安装与配置 199 9.1.1 ZooKeeper简介 199 9.1.2 ZooKeeper安装 199 9.1.3 配置ZooKeeper集群 201 9.1.4 启动ZooKeeper集群 204 9.2 HBase集群的安装与配置 206 9.2.1 下载并安装HBase 206 9.2.2 配置HBase 207 9.2.3 启动并验证HBase 211 9.3 HBase的基本应用 212 9.3.1 创建表 212 9.3.2 插入数据 213 9.3.3 扫描全表的数据 213 9.3.4 获取某一行的数据 213 9.3.5 删除表 213 小结 213 习题 214 第10章 Spark的介绍与 安装 215 10.1 Spark概述 216 10.1.1 Spark系统架构 216 10.1.2 Spark运行流程 217 10.2 安装与配置Scala 218 10.2.1 下载Scala 218 10.2.2 安装Scala 219 10.2.3 启动与应用Scala 220 10.3 安装与配置Spark 222 10.3.1 安装模式 222 10.3.2 安装Spark 222 10.3.3 配置环境变量 224 10.3.4 启动并验证Spark 226 10.4 运行Spark程序 227 小结 228 习题 228 第11章 综合案例—网络爬虫大数据分析 229 11.1 网络爬虫概述 230 11.1.1 网络爬虫 230 11.1.2 网络爬虫—快手爬票 230 11.1.3 开发语言选择 231 11.2 搭建Python开发环境 231 11.2.1 开发环境概述 231 11.2.2 安装Python 232 11.3 搭建Qt环境 235 11.3.1 安装Qt 235 11.3.2 安装PyCharm开发工具 237 11.4 主窗体设计 244 11.4.1 Qt拖曳控件 244 11.4.2 代码调试细节 248 11.5 分析网页请求参数 251 11.6 下载站名文件 253 11.7 车票信息的请求与显示 255 11.7.1 发送与分析车票信息的查询 请求 255 11.7.2 主窗体中显示查票信息 258 11.8 Hadoop中的网络爬虫 261 小结 262 习题 262

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