Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2020-08-17 10:33
來(lái)源：京東
作者：京東
Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)
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內容簡(jiǎn)介: 《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》圍繞Hadoop生態(tài)圈相關(guān)系統介紹大數據處理架構。全書(shū)共11章，其中，第1、2章主要帶領(lǐng)大家認識Hadoop以及學(xué)會(huì )搭建Hadoop集群；第3～5章講解分布式文件系統（HDFS）、分布式計算框架MapReduce以及分布式協(xié)調服務(wù)；第6章講解Hadoop2.0新特性，包含YARN和高可用特性；第7～10章主要講解Hadoop生態(tài)圈的相關(guān)輔助系統，包括Hive、Flume、Azkaban和Sqoop；第11章是一個(gè)綜合項目——網(wǎng)站流量日志數據分析系統，目的是教會(huì )大家如何利用Hadoop生態(tài)圈技術(shù)構建大數據系統架構并進(jìn)行開(kāi)發(fā)，同時(shí)加深對Hadoop技術(shù)的理解。
《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》附有配套視頻、源代碼、習題、教學(xué)設計、教學(xué)課件等資源。同時(shí)，為了幫助初學(xué)者更好地學(xué)習《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》中的內容，還提供了在線(xiàn)答疑，歡迎讀者關(guān)注。
《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》可作為高等院校本、專(zhuān)科計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)，信息管理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的大數據課程教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員參考，是一本適合廣大計算機編程愛(ài)好者的優(yōu)秀讀物。
《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》附有配套視頻、源代碼、習題、教學(xué)設計、教學(xué)課件等資源。同時(shí)，為了幫助初學(xué)者更好地學(xué)習《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》中的內容，還提供了在線(xiàn)答疑，歡迎讀者關(guān)注。
《Hadoop大數據技術(shù)原理與應用/大數據技術(shù)與應用叢書(shū)》可作為高等院校本、專(zhuān)科計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)，信息管理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的大數據課程教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員參考，是一本適合廣大計算機編程愛(ài)好者的優(yōu)秀讀物。
作者簡(jiǎn)介:
目錄:第1章 初識Had00p
1．1 大數據概述
1．1．1 什么是大數據
1．1．2 大數據的特征
1．1．3 研究大數據的意義
1．2 大數據的應用場(chǎng)景
1．2．1 醫療行業(yè)的應用
1．2．2 金融行業(yè)的應用
1．2．3 零售行業(yè)的應用
1．3 HadOOp概述
1．3．1 Hadoop的前世今生
1．3．2 Hadoop的優(yōu)勢
1．3．3 HadOOp的生態(tài)體系
1．3．4 Hadoop的版本
1．4 本章小結
1．5 課后習題
第2章 搭建Hadoop集群
2．1 安裝準備
2．1．1 虛擬機安裝
2．1．2 虛擬機克隆
2．1．3 Linux系統網(wǎng)絡(luò )配置
2．1．4 SSH服務(wù)配置
2．2 HadOOp集群搭建
2．2．1 HadoOp集群部署模式
2．2．2 JDK安裝
2．2．3 Hadoop安裝
2．2．4 Hadoop集群配置
2．3 Hadoop集群測試
2．3．1 格式化文件系統
2．3．2 啟動(dòng)和關(guān)閉Hadoop集群
2．3．3 通過(guò)UI查看Hadoop運行狀態(tài)
2．4 Hadoop集群初體驗
2．5 本章小結
2．6 課后習題
第3章 HDFS分布式文件系統
3．1 HDFS的簡(jiǎn)介
3．1．1 HDFS的演變
3．1．2 HDFS的基本概念
3．1．3 HDFS的特點(diǎn)
3．2 HDFS的架構和原理
3．2．1 HDFS存儲架構
3．2．2 HDFS文件讀寫(xiě)原理
3．3 HDFS的Shell操作
3．3．1 HDFS Shell介紹
3．3．2 案例——Shell定時(shí)采集數據到HDFS
3．4 HDFS的Java API操作
3．4．1 HDFS Java API介紹
3．4．2 案例——使用Java API操作HDFS
3．5 本章小結
3．6 課后習題
第4章 MapReduce分布式計算框架
4．1 MapReduce概述
4．1．1 MapReduce核心思想
4．1．2 MapRedLlee編程模型
4．1．3 MapRedLice編程實(shí)例——詞頻統計
4．2 MapReduce工作原理
4．2．1 MapReduce工作過(guò)程
4．2．2 MapTask工作原理
4．2．3 RedLiceTask工作原理
4．2．4 shuffle工作原理
4．3 MapReduce編程組件
4．3．1 InputFormat組件
4．3．2 Mapper組件
4．3．3 Reducer組件
4．3．4 Partitioner組件
4．3．5 Combiner組件
……
第5章 Zookeeper分布式協(xié)調服務(wù)
第6章 Hadoop 2．0新特性
第7章 Hive數據倉庫
第8章 Flume日志采集系統
第9章 工作流管理器（Azkaban）
第10章 Sqoop數據遷移
第11章 綜合項目——網(wǎng)站流量日志數據分析系統
1．1 大數據概述
1．1．1 什么是大數據
1．1．2 大數據的特征
1．1．3 研究大數據的意義
1．2 大數據的應用場(chǎng)景
1．2．1 醫療行業(yè)的應用
1．2．2 金融行業(yè)的應用
1．2．3 零售行業(yè)的應用
1．3 HadOOp概述
1．3．1 Hadoop的前世今生
1．3．2 Hadoop的優(yōu)勢
1．3．3 HadOOp的生態(tài)體系
1．3．4 Hadoop的版本
1．4 本章小結
1．5 課后習題
第2章 搭建Hadoop集群
2．1 安裝準備
2．1．1 虛擬機安裝
2．1．2 虛擬機克隆
2．1．3 Linux系統網(wǎng)絡(luò )配置
2．1．4 SSH服務(wù)配置
2．2 HadOOp集群搭建
2．2．1 HadoOp集群部署模式
2．2．2 JDK安裝
2．2．3 Hadoop安裝
2．2．4 Hadoop集群配置
2．3 Hadoop集群測試
2．3．1 格式化文件系統
2．3．2 啟動(dòng)和關(guān)閉Hadoop集群
2．3．3 通過(guò)UI查看Hadoop運行狀態(tài)
2．4 Hadoop集群初體驗
2．5 本章小結
2．6 課后習題
第3章 HDFS分布式文件系統
3．1 HDFS的簡(jiǎn)介
3．1．1 HDFS的演變
3．1．2 HDFS的基本概念
3．1．3 HDFS的特點(diǎn)
3．2 HDFS的架構和原理
3．2．1 HDFS存儲架構
3．2．2 HDFS文件讀寫(xiě)原理
3．3 HDFS的Shell操作
3．3．1 HDFS Shell介紹
3．3．2 案例——Shell定時(shí)采集數據到HDFS
3．4 HDFS的Java API操作
3．4．1 HDFS Java API介紹
3．4．2 案例——使用Java API操作HDFS
3．5 本章小結
3．6 課后習題
第4章 MapReduce分布式計算框架
4．1 MapReduce概述
4．1．1 MapReduce核心思想
4．1．2 MapRedLlee編程模型
4．1．3 MapRedLice編程實(shí)例——詞頻統計
4．2 MapReduce工作原理
4．2．1 MapReduce工作過(guò)程
4．2．2 MapTask工作原理
4．2．3 RedLiceTask工作原理
4．2．4 shuffle工作原理
4．3 MapReduce編程組件
4．3．1 InputFormat組件
4．3．2 Mapper組件
4．3．3 Reducer組件
4．3．4 Partitioner組件
4．3．5 Combiner組件
……
第5章 Zookeeper分布式協(xié)調服務(wù)
第6章 Hadoop 2．0新特性
第7章 Hive數據倉庫
第8章 Flume日志采集系統
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