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  • Hadoop大数据开发技术/大数据系列丛书 清华大学出版社 9787302579700 申时全,陈强 编
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新华书店全新正版书籍图书 保证_可开发票_极速发货支持7天无理由

  • 出版时间: 
  • 装帧:    平装
  • 开本:    16开
  • ISBN:  9787302579700
  • 出版时间: 
  • 装帧:  平装
  • 开本:  16开

售价 37.20 6.2折

定价 ¥59.80 

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      31214634
      商品描述:
      作者简介
      申时全,1953年6月生,贵州毕节人,,学士学位,教授, CNCIW认证软件开发。广东科技学院计算机系网络工程专业负责人。 讲授课程:计算机网络、Linux原理与应用、C语言程序设计、操作系统原理、统一建模语言UML、Linux编程、Java语言程序设计。 


      目录
      第1篇  大数据开发技术平台Hadoop
        第1章  Hadoop概述
          1.1  大数据与Hadoop
            1.1.1  大数据概述
            1.1.2  什么是Hadoop
            1.1.3  大数据与Hadoop的关系
          1.2  Hadoop的发展历史
            1.2.1  Hadoop的产生
            1.2.2  Hadoop的发展阶段
          1.3  Hadoop的体系结构
            1.3.1  Hadoop的Common
            1.3.2  Hadoop的HDFS
            1.3.3  Hadoop的YARN
            1.3.4  Hadoop的MapReduce
            1.3.5  Hadoop家族的其他成员
          1.4  本章小结
          习题
        第2章  大数据开发平台Hadoop环境的搭建
          2.1  Linux系统下的参数配置
            2.1.1  Linux系统的网络配置
            2.1.2  为Hadoop设置专门用户
            2.1.3  设置无密码登录用户
          2.2  基于Linux系统的JDK安装与配置
            2.2.1  Java开发工具JDK的下载与安装
            2.2.2  配置与Java有关的环境参数
            2.2.3  基于Linux系统下Eclipse的安装与配置
            2.2.4  Eclipse集成环境——Java程序开发实例
          2.3  Hadoop环境的搭建
            2.3.1  单机模式
            2.3.2  伪集群模式
            2.3.3  集群模式
          2.4  Hadoop服务的启动与测试
          2.5  本章小结
          习题
        第3章  Hadoop通用命令与应用编程原理
          3.1  Hadoop命令概述
          3.2  Hadoop管理命令
            3.2.1  命令功能与命令格式
            3.2.2  命令应用实例
          3.3  Hadoop用户命令
            3.3.1  建立与查看Hadoop的文档
            3.3.2  检查Hadoop本地代码可用性
            3.3.3  classpath命令
            3.3.4  credential命令
            3.3.5  递归复制文件和目录命令distcp
            3.3.6  Hadoop的fs命令
            3.3.7  Hadoop的jar命令
            3.3.8  Hadoop的key命令
            3.3.9  Hadoop的其他用户命令
          3.4  Hadoop编程原理

      内容摘要
      本书较为全面地介绍了大数据开发技术平台Hadoop及其生态系统的相关知识。全书共12章,包括Hadoop概述、大数据开发平台Hadoop环境的搭建、
      Hadoop通用命令与编程原
      理、Hadoop分布式文件存储HDFS、作业调度与集群资源管理框架YARN、
      Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop数据库HBase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据的快速通用计算引擎Spark,以及大数据应用开发综合实例。本书从应用角度出发,重点培养学生应用大数据技术平台Hadoop解决实际问题的能力。
      本书内容新颖,简明易懂,可操作性强,可作为普通高等学校、高职高专院校数据科学与大数据、软件工程等计算机相关专业和信息管理类专业“大数据开发技
      术”课程的教材,也可作为大数据技术培训的教材,还适合大数据技术研发人员和广大计算机爱好者自学使用。

      主编推荐
      本书分为三大部分,部分主要介绍大数据开发技术平台Hadoop,分为6章,介绍Hadoop各部分的主要技术及其应用,包括Hadoop架构及组成、平台搭建、HDFS、YARN、MapReduce等内容;第二部分介绍Hadoop 家族的其他几个重要项目,这些都与基本的大数据开发应用紧密相关,包括数据库HBase、数据仓库Hive、Spark;第三部分介绍大数据应用开发综合实例,介绍了编程环境与数据准备、大数据分析与数据可视化、一个具体大数据应用领域“电影推荐”的具体实施方法。

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