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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》為國(guó)家職業(yè)教育大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)教學(xué)資源庫(kù)配套教材，也是高等職業(yè)教育計(jì)算機(jī)類課程新形態(tài)一體化教材。\n《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》對(duì)大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷史、背景以及Hadoop的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了介紹。從一個(gè)真實(shí)的大數(shù)據(jù)離線分析項(xiàng)目開始，引導(dǎo)讀者完成大數(shù)據(jù)離線分析平臺(tái)的搭建工作，使得讀者對(duì)大數(shù)據(jù)離線分析環(huán)境有一個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。另外，還以工作任務(wù)的形式引導(dǎo)讀者完成大數(shù)據(jù)離線分析平臺(tái)的HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Flume、Sqoop、Azkaban等組件的安裝部署工作，同時(shí)還介紹了一些大數(shù)據(jù)技術(shù)必要的理論知識(shí)。\n《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》配套有微課、教學(xué)課件、源代碼、教學(xué)案例等數(shù)字化教學(xué)資源。\n與《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》配套的數(shù)字課程“大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署”已在“智慧職教”平臺(tái)（www.icve.com.cn）上線，學(xué)習(xí)者可以登錄平臺(tái)進(jìn)行在線開放課程的學(xué)習(xí)，授課教師可以調(diào)用本課程構(gòu)建符合自身教學(xué)特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務(wù)指南。讀者可登錄平臺(tái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，也可發(fā)郵件至編輯郵箱獲取相關(guān)資源。\n《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》緊跟信息社會(huì)發(fā)展動(dòng)態(tài)，內(nèi)容新穎、結(jié)構(gòu)清晰，具有很強(qiáng)的趣味性和實(shí)用性。\n《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》可作為高等職業(yè)院校大數(shù)據(jù)技術(shù)等相關(guān)專業(yè)的教材，也可作為大數(shù)據(jù)技術(shù)愛(ài)好者的自學(xué)用書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《大數(shù)據(jù)離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論\n
1．1 數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展概述\n
1．2 初識(shí)Hadoop\n
1．2．1 Hadoop的誕生\n
1．2．2 了解Hadoop\n
1．2．3 Hadoop技術(shù)生態(tài)組件\n
1．2．4 Hadoop發(fā)行版\n
1．3 本書結(jié)構(gòu)介紹\n
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第2章 Hadoop集群的構(gòu)建與安裝\n
2．1 從一個(gè)項(xiàng)目需求開始\n
2．2 Hadoop集群搭建基礎(chǔ)\n
2．2．1 運(yùn)行平臺(tái)支持\n
2．2．2 所需軟件\n
2．2．3 Hadoop集群構(gòu)建流程\n
2．3 Hadoop集群規(guī)劃\n
2．3．1 主機(jī)規(guī)劃\n
2．3．2 軟件規(guī)劃\n
2．3．3 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)規(guī)劃\n
2．3．4 集群規(guī)劃\n
2．4 運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建\n
2．4．1 修改主機(jī)名稱\n
2．4．2 配置IP地址\n
2．4．3 配置域名解析規(guī)則\n
2．4．4 配置防火墻\n
2．5 安裝配置支持軟件\n
2．5．1 配置免密登錄\n
2．5．2 安裝JDK\n
2．6 安裝配置Hadoop\n
2．6．1 安裝Hadoop\n
2．6．2 Hadoop環(huán)境變量配置\n
2．6．3 配置主節(jié)點(diǎn)Hadoop運(yùn)行參數(shù)\n
2．6．4 配置各從節(jié)點(diǎn)Hadoop運(yùn)行參數(shù)\n
2．6．5 第1次啟動(dòng)Hadoop\n
2．7 驗(yàn)證Hadoop\n
2．7．1 啟動(dòng)Hadoop\n
2．7．2 驗(yàn)證Hadoop進(jìn)程\n
2．7．3 驗(yàn)證Web頁(yè)面訪問(wèn)\n
2．7．4 驗(yàn)證集群功能\n
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第3章深入理解Hadoop\n
3．1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS\n
3．1．1 HDFS的重要概念\n
3．1．2 HDFS架構(gòu)\n
3．1．3 訪問(wèn)HDFS\n
3．2 Hadoop分布式計(jì)算框架MapReduce\n
3．2．1 MapReduce的重要概念\n
3．2．2 MapReduce運(yùn)行原理\n
3．2．3 運(yùn)行簡(jiǎn)單的MapReduce程序\n
3．3 Hadoop集群資源管理系統(tǒng)YARN\n
3．3．1 YARN的重要概念\n
3．3．2 YARN的任務(wù)調(diào)度\n
3．3．3 在YARN中運(yùn)行MapReduce程序\n
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第4章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive\n
4．1 Hive搭建基礎(chǔ)\n
4．1．1 Hive版本的選擇\n
4．1．2 Hive集群的規(guī)劃\n
4．1．3 安裝MySQL\n
4．2 在Hadoop集群新增Hive組件\n
4．2．1 安裝Hive\n
4．2．2 配置Hive\n
4．2．3 初始化元數(shù)據(jù)\n
4．2．4 Hive運(yùn)行狀態(tài)驗(yàn)證\n
4．3 深入理解Hive\n
4．3．1 Hive的重要概念\n
4．3．2 Hive體系結(jié)構(gòu)\n
4．4 Hive應(yīng)用案例\n
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第5章海量日志采集、聚合及傳輸系統(tǒng)Flume\n
5．1 在Hadoop集群安裝Flume組件\n
5．1．1 安裝Flume\n
5．1．2 驗(yàn)證Flume安裝\n
5．2 深入理解Flume\n
5．2．1 Flume的重要概念\n
5．2．2 Flume的Source\n
5．2．3 Flume的Channel\n
5．2．4 Flume的Sink\n
5．2．5 Flume運(yùn)行機(jī)制\n
5．3 Flume應(yīng)用實(shí)例\n
5．3．1 場(chǎng)景一\n
5．3．2 場(chǎng)景二\n
5．3．3 場(chǎng)景三\n
5．3．4 場(chǎng)景四\n
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第6章海量數(shù)據(jù)傳輸工具Sqoop\n
6．1 在Hadoop集群安裝Sqoop組件\n
6．1．1 安裝Sqoop\n
6．1．2 驗(yàn)證Sqoop\n
6．1．3 配置JDBC\n
6．1．4 測(cè)試Sqoop遠(yuǎn)程連接數(shù)據(jù)庫(kù)\n
6．2 深入了解Sqoop\n
6．2．1 Sqoop架構(gòu)\n
6．2．2 深入理解數(shù)據(jù)導(dǎo)入\n
6．2．3 深入理解數(shù)據(jù)導(dǎo)出\n
6．3 Sqoop應(yīng)用實(shí)例\n
6．3．1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入\n
6．3．2 數(shù)據(jù)導(dǎo)出\n
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第7章批量工作流任務(wù)調(diào)度器Azkaban\n
7．1 安裝部署Azkaban\n
7．1．1 Azkaban的安裝\n
7．1．2 導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)\n
7．1．3 配置運(yùn)行Azkaban\n
7．1．4 驗(yàn)證Azkaban運(yùn)行情況\n
7．2 構(gòu)建工作流\n
7．2．1 設(shè)計(jì)工作流程\n
7．2．2 編寫各階段Job\n
7．2．3 配置工作流并執(zhí)行\(zhòng)n
7．2．4 工作流執(zhí)行監(jiān)控\n
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參考文獻(xiàn)