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大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用基礎(chǔ)項目教程

大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用基礎(chǔ)項目教程

定　價：￥49.80

作　者： 李俊杰，謝志明 著
出版社： 人民郵電出版社
叢編項： 21世紀高等院校云計算和大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)規(guī)劃教材
標　簽： 暫缺
ISBN： 9787115473332 出版時間： 2017-12-01 包裝： 平裝
開本： 16開 頁數(shù)： 298 字數(shù)：  

內(nèi)容簡介

　　全書共十個項目，除了項目一介紹大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)理論外，其余項目均以實戰(zhàn)為主線，內(nèi)容循序漸進，逐步深入，圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)的應用層層展開。內(nèi)容主要包括大數(shù)據(jù)的基本概念、Ubuntu及服務安裝配置、Hadoop集群部署、MapReduce編程、HBase數(shù)據(jù)庫部署與應用、Hive數(shù)據(jù)倉庫安裝與應用、Pig數(shù)據(jù)分析、Sqoop數(shù)據(jù)遷移、Spark部署及數(shù)據(jù)分析等知識，最后以大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體應用介紹了MapReduce大數(shù)據(jù)編程、Mahout的K-Means計算、決策樹和隨機森林的分類預測、頻繁項集運算和關(guān)聯(lián)分析等知識。本書秉承“實踐為主、理論夠用，注重實用”原則，將實驗環(huán)節(jié)及實操內(nèi)容融入各個知識點與課程教學中，以便讀者能更好地學習和掌握大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)。

作者簡介

　　李俊杰，雙師型骨干教師，華中科技大學軟件工程碩士，汕尾職業(yè)技術(shù)學院云計算技術(shù)與應用教研室主任，汕尾市創(chuàng)新工業(yè)設(shè)計研究院云計算與數(shù)據(jù)中心工程設(shè)計研究所首席技術(shù)專家，廣東省高等教育學會高職高專云計算與大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會秘書處干事。從事計算機相關(guān)專業(yè)教學和教科研工作十多年，培養(yǎng)和輔導學生參加省級、***云計算和大數(shù)據(jù)比賽多次獲獎。

圖書目錄

項目一　走進大數(shù)據(jù)　　1
任務1　概述大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵　2
任務2　關(guān)注大數(shù)據(jù)的影響　6
任務3　認識常見的大數(shù)據(jù)計算模式　11
任務4　厘清大數(shù)據(jù)處理的基本流程　14
任務5　大數(shù)據(jù)應用大顯神通　15
任務6　大數(shù)據(jù)的發(fā)展及面臨的挑戰(zhàn)　18
【同步訓練】　22
項目二　Ubuntu及服務安裝配置　23
任務1　安裝Ubuntu Server　24
任務2　搭建FTP系統(tǒng)　33
任務3　搭建MySQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)　37
任務4　安裝Ubuntu Desktop　41
【同步訓練】　47
項目三　Hadoop集群部署　48
任務1　構(gòu)建集群系統(tǒng)　49
任務2　SSH證書登錄　54
任務3　Hadoop部署與使用　56
【同步訓練】　76
項目四　MapReduce編程　77
任務1　搭建MapReduce開發(fā)平臺　78
任務2　編寫單詞計數(shù)程序　82
任務3　編寫氣象數(shù)據(jù)分析程序　96
【同步訓練】　111
項目五　HBase數(shù)據(jù)庫部署與應用　112
任務1　HBase部署　113
任務2　HBase Shell　125
任務3　HBase編程　136
任務4　MapReduce與HBase集成　144
【同步訓練】　154
項目六　Hive數(shù)據(jù)倉庫安裝與應用　155
任務1　安裝Hive　155
任務2　Hive CLI　168
任務3　Hive編程　182
任務4　Hive與HBase集成　186
【同步訓練】　187
項目七　Pig數(shù)據(jù)分析　188
任務1　Pig安裝及使用　188
任務2　Pig高級編程　200
【同步訓練】　209
項目八　Sqoop數(shù)據(jù)遷移　210
任務1　Sqoop安裝及MySQL與HDFS數(shù)據(jù)遷移　210
任務2　MySQL與Hive/HBase數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移　216
【同步訓練】　218
項目九　Spark部署及數(shù)據(jù)分析　219
任務1　Spark部署　220
任務2　Spark數(shù)據(jù)分析　229
任務3　Spark編程　241
【同步訓練】　252
項目十　大數(shù)據(jù)綜合實例編程　253
任務1　MapReduce大數(shù)據(jù)處理　254
任務2　Mahout的K-Means計算　266
任務3　決策樹和隨機森林的分類預測　272
任務4　頻繁項集計算與關(guān)聯(lián)分析　287
【同步訓練】　297
參考文獻　298

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