Hadoop大數(shù)據實戰(zhàn)權威指南

目 錄
第一篇 大數(shù)據的基本概念和技術
第1章 緒論\t3
1．1 時代背景\t3
1．1．1 全球大數(shù)據浪潮\t3
1．1．2 我國的大數(shù)據國家戰(zhàn)略\t5
1．2 大數(shù)據的概念\t7
1．2．1 概念\t7
1．2．2 特征\t8
1．3 技術支撐體系\t9
1．3．1 概覽\t9
1．3．2 大數(shù)據采集層\t9
1．3．3 大數(shù)據存儲層\t10
1．3．4 大數(shù)據分析（處理與服務）層\t11
1．3．5 大數(shù)據應用層\t11
1．3．6 垂直視圖\t13
1．4 大數(shù)據人才及其能力要求\t14
1．4．1 首席數(shù)據官\t14
1．4．2 數(shù)據科學家（數(shù)據分析師）\t15
1．4．3 大數(shù)據開發(fā)工程師\t16
1．4．4 大數(shù)據運維工程師\t17
1．5 本章小結\t17
第2章 Hadoop大數(shù)據關鍵技術\t19
2．1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)\t19
2．1．1 架構的基本理論\t19
2．1．2 主要組件及其關系\t21
2．2 數(shù)據采集\t24
2．2．1 結構化數(shù)據采集工具\t24
2．2．2 日志文件采集工具與技術\t25
2．3 大數(shù)據存儲技術\t29
2．3．1 相關概念\t29
2．3．2 分布式文件存儲系統(tǒng)\t34
2．3．3 數(shù)據庫與數(shù)據倉庫\t38
2．4 分布式計算框架\t43
2．4．1 離線計算框架\t43
2．4．2 實時流計算平臺\t50
2．5 數(shù)據分析平臺與工具\t57
2．5．1 面向大數(shù)據的數(shù)據挖掘與分析工具\t57
2．5．2 機器學習\t61
2．6 本章小結\t66
第二篇 Hadoop大數(shù)據平臺搭建與基本應用
第3章 Linux操作系統(tǒng)與集群搭建\t69
3．1 Linux操作系統(tǒng)\t69
3．1．1 概述\t69
3．1．2 特點\t70
3．1．3 Linux的組成\t72
3．2 Linux安裝與集群搭建\t75
3．2．1 安裝VMware Workstation\t75
3．2．2 在VMware上安裝Linux（CentOS7）\t79
3．3 集群的配置\t91
3．3．1 設置主機名\t91
3．3．2 網絡設置\t93
3．3．3 關閉防火墻\t98
3．3．4 安裝JDK\t99
3．3．5 免密鑰登錄配置\t102
3．4 Linux基本命令\t105
3．5 本章小結\t112
第4章 HDFS安裝與基本應用\t113
4．1 HDFS概述\t113
4．1．1 特點\t113
4．1．2 主要組件與架構\t114
4．2 HDFS架構分析\t114
4．2．1 數(shù)據塊\t114
4．2．2 NameNode\t115
4．2．3 DataNode\t116
4．2．4 SecondaryNameNode\t117
4．2．5 數(shù)據備份\t117
4．2．6 通信協(xié)議\t118
4．2．7 可靠性保證\t118
4．3 文件操作過程分析\t119
4．3．1 讀文件\t119
4．3．2 寫文件\t120
4．3．3 刪除文件\t122
4．4 Hadoop HDFS安裝與配置\t122
4．4．1 解壓Hadoop安裝包\t122
4．4．2 配置Hadoop環(huán)境變量\t123
4．4．3 配置Yarn環(huán)境變量\t124
4．4．4 配置核心組件文件\t125
4．4．5 配置文件系統(tǒng)\t125
4．4．6 配置yarn-site．xml文件\t126
4．4．7 配置MapReduce計算框架文件\t128
4．4．8 配置Master的slaves文件\t129
4．4．9 復制Master上的Hadoop到Slave節(jié)點\t129
4．5 Hadoop集群的啟動\t130
4．5．1 配置操作系統(tǒng)環(huán)境變量\t130
4．5．2 創(chuàng)建Hadoop數(shù)據目錄\t131
4．5．3 格式化文件系統(tǒng)\t132
4．5．4 啟動和關閉Hadoop\t133
4．5．5 驗證Hadoop是否啟動成功\t133
4．6 Hadoop集群的基本應用\t136
4．6．1 HDFS基本命令\t136
4．6．2 在Hadoop集群中運行程序\t139
4．7 本章小結\t141
第5章 MapReduce與Yarn\t143
5．1 MapReduce程序的概念\t143
5．1．1 基本編程模型\t143
5．1．2 計算過程分析\t144
5．2 深入理解Yarn\t147
5．2．1 Yarn的基本架構\t147
5．2．2 Yarn的工作流程\t151
5．3 在Linux平臺安裝Eclipse\t152
5．3．1 Eclipse簡介\t153
5．3．2 安裝并啟動Eclipse\t154
5．4 開發(fā)MapReduce程序的基本方法\t155
5．4．1 為Eclipse安裝Hadoop插件\t156
5．4．2 WordCount：第一個MapReduce程序\t160
5．5 本章小結\t175
第6章 Hive和HBase的安裝與應用\t177
6．1 在CentOS7下安裝MySQL\t177
6．1．1 下載或復制MySQL安裝包\t177
6．1．2 執(zhí)行安裝命令\t178
6．1．3 啟動MySQL\t179
6．1．4 登錄MySQL\t179
6．1．5 使用MySQL\t181
6．1．6 問題與解決辦法\t182
6．2 Hive安裝與應用\t183
6．2．1 下載并解壓Hive安裝包\t183
6．2．2 配置Hive\t184
6．2．3 啟動并驗證Hive\t187
6．2．4 Hive的基本應用\t189
6．3 ZooKeeper集群安裝\t190
6．3．1 ZooKeeper簡介\t190
6．3．2 安裝ZooKeeper\t191
6．3．3 配置ZooKeeper\t191
6．3．4 啟動和測試\t193
6．4 HBase的安裝與應用\t195
6．4．1 解壓并安裝HBase\t195
6．4．2 配置HBase\t196
6．4．3 啟動并驗證HBase\t199
6．4．4 HBase的基本應用\t200
6．4．5 應用HBase中常見問題及其解決辦法\t203
6．5 本章小結\t204
第7章 Sqoop和Kafka的安裝與應用\t205
7．1 安裝部署Sqoop\t205
7．1．1 下載或復制Sqoop安裝包\t205
7．1．2 解壓并安裝Sqoop\t206
7．1．3 配置Sqoop\t206
7．1．4 啟動并驗證Sqoop\t208
7．1．5 測試Sqoop與MySQL的連接\t209
7．2 安裝部署Kafka集群\t211
7．2．1 下載或復制Kafka安裝包\t211
7．2．2 解壓縮Kafka安裝包\t211
7．2．3 配置Kafka集群\t211
7．2．4 Kafka的初步應用\t213
7．3 本章小結\t218
第8章 Spark集群安裝與開發(fā)環(huán)境配置\t219
8．1 深入理解Spark\t219
8．1．1 Spark系統(tǒng)架構\t219
8．1．2 關鍵概念\t221
8．2 安裝與配置Scala\t224
8．2．1 下載Scala安裝包\t225
8．2．2 安裝Scala\t225
8．2．3 啟動并應用Scala\t226
8．3 Spark集群的安裝與配置\t226
8．3．1 安裝模式\t226
8．3．2 Spark的安裝\t227
8．3．3 啟動并驗證Spark\t230
8．3．4 幾點說明\t234
8．4 開發(fā)環(huán)境安裝與配置\t236
8．4．1 IDEA簡介\t236
8．4．2 IDEA的安裝\t236
8．4．3 IDEA的配置\t238
8．5 本章小結\t243
第9章 Spark應用基礎\t245
9．1 Spark程序的運行模式\t245
9．1．1 Spark on Yarn-cluster\t245
9．1．2 Spark on Yarn-client\t246
9．2 Spark應用設計\t247
9．2．1 分布式估算圓周率\t248
9．2．2 基于Spark MLlib的貸款風險預測\t265
9．3 本章小結\t285
第三篇 數(shù)據處理與項目開發(fā)術
第10章 交互式數(shù)據處理\t289
10．1 數(shù)據預處理\t289
10．1．1 查看數(shù)據\t289
10．1．2 數(shù)據擴展\t291
10．1．3 數(shù)據過濾\t292
10．1．4 數(shù)據上傳\t293
10．2 創(chuàng)建數(shù)據倉庫\t294
10．2．1 創(chuàng)建Hive數(shù)據倉庫的基本命令\t294
10．2．2 創(chuàng)建Hive分區(qū)表\t296
10．3 數(shù)據分析\t299
10．3．1 基本統(tǒng)計\t299
10．3．2 用戶行為分析\t301
10．3．3 實時數(shù)據\t303
10．4 本章小結\t304
第11章 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)\t305
11．1 推薦算法概述\t305
11．1．1 基于人口統(tǒng)計學的推薦\t305
11．1．2 基于內容的推薦\t306
11．1．3 協(xié)同過濾推薦\t307
11．2 協(xié)同過濾推薦算法分析\t308
11．2．1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦\t308
11．2．2 基于物品的協(xié)同過濾推薦\t310
11．3 Spark MLlib推薦算法應用\t312
11．3．1 ALS算法原理\t312
11．3．2 ALS的應用設計\t315
11．4 本章小結\t329
第12章 銷售數(shù)據分析系統(tǒng)\t331
12．1 數(shù)據采集\t331
12．1．1 在Windows下安裝JDK\t331
12．1．2 在Windows下安裝Eclipse\t334
12．1．3 將WebCollector項目導入Eclipse\t335
12．1．4 在Windows下安裝MySQL\t336
12．1．5 連接JDBC\t339
12．1．6 運行爬蟲程序\t340
12．2 在HBase集群上準備數(shù)據\t342
12．2．1 將數(shù)據導入到MySQL\t342
12．2．2 將MySQL表中的數(shù)據導入到HBase表中\(zhòng)t344
12．3 安裝Phoenix中間件\t347
12．3．1 Phoenix架構\t347
12．3．2 解壓安裝Phoenix\t348
12．3．3 Phoenix環(huán)境配置\t349
12．3．4 使用Phoenix\t350
12．4 基于Web的前端開發(fā)\t353
12．4．1 將Web前端項目導入Eclipse\t353
12．4．2 安裝Tomcat\t355
12．4．3 在Eclipse中配置Tomcat\t355
12．4．4 在Web瀏覽器中查看執(zhí)行結果\t359
12．5 本章小結\t361