Hadoop大数据开发基础项目化教程(高等职业教育大数据技术专业系列教材)

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作者: 陈秀玲，王德选，陈井霞主编
出版社: 化学工业出版社
ISBN: 9787122387110

出版时间: 2021-06
装帧: 平装
开本: 16开

作者: 陈秀玲，王德选，陈井霞主编
出版社: 化学工业出版社

ISBN: 9787122387110
出版时间: 2021-06

装帧: 平装
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教材教辅考试 > 考试 > 会计类考试

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目录
项目1  大数据时代1
任务1  认识大数据1
1.1.1  大数据定义2
1.1.2  大数据核心特征2
1.1.3  大数据体系架构3
任务2   大数据关键技术4
1.2.1  大数据技术分类4
1.2.2  大数据存储基础5
1.2.3  大数据与云计算、物联网6
任务3   大数据的应用6
1.3.1  大数据典型应用—— 霍廷6
1.3.2  大数据典型应用——亚马逊7
1.3.3  大数据典型应用——城管通7
1.3.4  大数据典型应用——智能公交站牌7
1.3.5  大数据典型应用——金融分析7
1.3.6  大数据典型应用——医疗决策7
1.3.7  大数据典型应用——农业防稻瘟8
1.3.8  大数据典型应用——社会治理8
1.3.9  大数据典型应用——疫情阻击8
习题8

项目2  Hadoop基础环境                                  10
任务1   熟悉Linux10
2.1.1  Linux简介11
2.1.2  Linux发行版11
2.1.3  Linux文件11
2.1.4  Linux常用命令应用12
任务2   认识Hadoop15
2.2.1  Hadoop简介15
2.2.2  Hadoop发展史16
2.2.3  Hadoop发行版本16
2.2.4  Hadoop基本概念17
2.2.5  Hadoop的优点18
2.2.6  Hadoop基本使用19
任务3   准备Linux环境20
2.3.1  虚拟机简介20
2.3.2  VMware虚拟机20
2.3.3  安装虚拟机20
任务4   Hadoop基础环境搭建21
2.4.1  Hadoop核心知识21
2.4.2  Hadoop生态社区22
2.4.3  安装主机master24
2.4.4  拍快照保留历史数据28
2.4.5  更改主机名称29
2.4.6  设置共享文件夹32
2.4.7  安装Java并配置环境35
任务5   Notepad++实现共享编辑37
2.5.1  Notepad++简介37
2.5.2  下载并编辑Notepad++37
2.5.3  实现远程连接Linux39
习题43

项目3  Hadoop环境搭建                                   45
任务1   Hadoop单节点环境搭建45
3.1.1  单节点基础46
3.1.2  单节点安装46
3.1.3  单节点配置环境及检验47
任务2   Hadoop伪分布式环境搭建49
3.2.1  伪分布式环境基础49
3.2.2  伪分布式环境安装51
3.2.3  伪分布式环境配置及测试53
任务3   Hadoop完全分布式环境搭建60
3.3.1  完全分布式环境基础61
3.3.2  完全分布式环境安装62
3.3.3  完全分布式环境配置72
任务4   使用Xshell远程终端模拟器78
3.4.1  Xshell简介78
3.4.2  Xshell特点78
3.4.3  Xshell下载和安装78
3.4.4  Xshell远程连接虚拟机79
任务5   使用MobaXterm终端软件83
3.5.1  MobaXterm简介83
3.5.2  MobaXterm特点84
3.5.3  MobaXterm下载并安装84
3.5.4  使用MobaXterm连接虚拟机85
习题88

项目4  分布式存储HDFS                                   90
任务1   HDFS的组成与工作机制90
4.1.1  HDFS简介91
4.1.2  机架感知与副本冗余存储策略91
4.1.3  HDFS体系结构92
4.1.4  NameNode工作原理93
4.1.5  查看NameNode格式化后的数据文件94
任务2   HDFS数据操作96
4.2.1  HDFS shell简介96
4.2.2  HDFS用户命令97
4.2.3  启动并查看HDFS进程97
4.2.4  借助浏览器查看98
4.2.5  HDFS管理员命令99
4.2.6  HDFS完成数据文件的简单操作100
4.2.7  使用HDFS管理员命令完成相关服务操作102
任务3   创建HDFS项目103
4.3.1  IDEA开发工具使用103
4.3.2  IDEA安装104
4.3.3  借助IDEA创建Maven项目107
任务4   HDFS的文件读写109
4.4.1  HDFS文件读写流程110
4.4.2  启动Hadoop进程111
4.4.3  客户端向HDFS写文件112
4.4.4  客户端向HDFS读文件114
习题115

项目5  MapReduce分布式编程                           117
任务1   认识MapReduce117
5.1.1  MapReduce介绍117
5.1.2  Wordcount程序体验118
任务2   MapReduce编程模型124
5.2.1  MapReduce 设计构思和框架结构124
5.2.2  MapReduce 编程规范126
5.2.3  编写自己的单词统计程序126
任务3   MapReduce案例实战—— 去重137
5.3.1  数据去重思想137
5.3.2  MapReduce数据去重程序编写138
任务4   MapReduce案例实战—— 排序145
5.4.1  MapReduce数据排序145
5.4.2  Shuffle工作原理146
任务5   MapReduce案例实战—— Map端join153
5.5.1  Map端join的使用场景154
5.5.2  Map端join的执行流程154
任务6   MapReduce优化162
5.6.1  资源相关参数162
5.6.2  容错相关参数163
5.6.3  效率与稳定性参数163
习题163

项目6  Hadoop数据仓库Hive                           165
任务1   Hive环境搭建165
6.1.1  Hive简介166
6.1.2  Hive优点166
6.1.3  安装Mysql166
6.1.4  Mysql基本应用167
6.1.5  安装Hive173
6.1.6  配置Hive环境174
6.1.7  启动Hive177
任务2   Hive数据库基本操作178
6.2.1  数据库相关知识179
6.2.2  数据库操作179
任务3   Hive表基本操作181
6.3.1  表的相关知识181
6.3.2  Hive内置函数182
6.3.3  Hive元数据存储182
6.3.4  表操作184
习题189

项目7  Hadoop数据库HBase                            190
任务1   HBase安装配置基础190
7.1.1  HBase简介191
7.1.2  HBase发展历史191
7.1.3  HBase基本概念191
7.1.4  HBase特点192
7.1.5  HBase安装前的准备193
任务2   HBase多种模式安装195
7.2.1  HBase安装模式195
7.2.2  HBase常用命令195
7.2.3  HBase伪分布式安装及配置196
7.2.4  HBase完全分布式安装及配置201
任务3   HBase创建用户表205
7.3.1  HBase数据模型205
7.3.2  HBase存储机制206
7.3.3  HBase存储架构206
7.3.4  HBase表的基本命令207
7.3.5  创建用户表207
任务4   操作表信息209
7.4.1  对表的操作命令209
7.4.2  增加表记录209
7.4.3  查看表信息210
7.4.4  修改表结构211
7.4.5  更新表记录213
7.4.6  删除记录/表214
习题215

项目8  协调系统Zookeeper                              216
任务1   Zookeeper基础知识216
8.1.1  Zookeeper概述217
8.1.2  Zookeeper基本概念217
8.1.3  Zookeeper应用场景218
任务2   Zookeeper安装基础218
8.2.1  Zookeeper安装模式218
8.2.2  Zookeeper角色219
8.2.3  Zookeeper常用命令219
8.2.4  Zookeeper安装前准备220
任务3   Zookeeper多种模式安装222
8.3.1  Zookeeper配置中的参数222
8.3.2  单节点模式安装及配置222
8.3.3  伪集群模式安装及配置227
8.3.4  完全分布式模式安装及配置232
习题235

参考文献      237

内容摘要
Hadoop是当前热门的大数据处理与分析平台。《Hadoop大数据开发基础项目化教程》将大数据平台相关内容划分为8个项目，分别是大数据时代、Hadoop基础环境、Hadoop环境搭建、分布式存储HDFS、MapReduce分布式编程、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据库HBas、协调系统Zookeeper，每个项目按照知识点拆解分为相关的多个任务，每个任务都有详细的操作步骤实现，由浅入深、将理论和实践相融合，循序渐进地介绍Hadoop集群的相关知识点，使读者能够学以致用，融会贯通，快速理解和掌握。
本书可作为高职高专院校大数据技术及应用等计算机相关专业的教材使用，也适用于应用型本科院校数据科学与大数据、大数据管理与应用等专业的师生使用，还可供大数据零基础的初学者入门和进阶、大数据相关领域的广大程序设计人员参考。
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