《Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 在线实验+在线自测》PDF下载

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  • 作  者:西普教育研究院,时允田,林雪纲
  • 出 版 社:人民邮电出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787115453600
  • 页数:284 页
图书介绍:本书分基础篇和提高篇两部分,共12章。基础篇包括第1~6章,具体包含Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算模型MapReduce、计算模型Yarn、项目实战——简易网盘。提高篇包括第7~12章,具体包含协调系统Zookeeper、数据库Hbase、数据仓库Hive、数据采集Flume、数据迁移Sqoop、项目实战——OTA旅游网离线数据分析平台。

基础篇 1

第1章 Hadoop概述 1

1.1 Hadoop简介 1

1.2 Hadoop相关项目 2

1.3 Hadoop来源 3

1.4 Hadoop的发展史 4

1.5 Hadoop特点 5

1.6 Hadoop体系架构 6

1.6.1 HDFS体系结构 7

1.6.2 MapReduce体系结构 7

本章小结 8

习题 8

第2章 Hadoop基础环境配置 9

2.1 准备Linux环境 9

2.1.1 安装VMware12虚拟机 9

2.1.2 部署CentOS 64位操作系统 11

2.2 Linux配置 16

2.2.1 什么是Linux 16

2.2.2 Linux发行版 16

2.2.3 配置网络 16

2.2.4 Linux终端 17

2.3 Hadoop环境搭建 21

2.3.1 JDK安装和测试 21

2.3.2 Hadoop安装和配置 25

2.3.3 SSH免密码配置 31

本章小结 33

习题 34

第3章 分布式存储HDFS 35

3.1 HDFS概念 35

3.1.1 HDFS简介 35

3.1.2 HDFS设计思路和理念 35

3.2 HDFS体系结构 36

3.3 HDFS文件存储机制 36

3.4 HDFS Shell介绍 39

3.4.1 命令格式 39

3.4.2 HDFS用户命令 40

3.4.3 HDFS管理员命令 40

3.5 Hadoop项目创建 47

3.6 RPC通信原理 53

3.6.1 什么是Hadoop的RPC 53

3.6.2 RPC采用的模式 53

3.7 分布式文件系统操作类 59

本章小结 69

习题 69

第4章 计算系统MapReduce 70

4.1 MapReduce概念 70

4.1.1 MapReduce简介 70

4.1.2 MapReduce数据类型与格式 71

4.1.3 数据类型Writable接口 71

4.1.4 Hadoop序列化机制 72

4.2 MapReduce架构 72

4.2.1 数据分片 72

4.2.2 MapReduce执行过程 73

4.2.3 Mapper执行过程 73

4.2.4 Reducer执行过程 74

4.2.5 Shuffle过程 75

4.3 第一个MapReduce案例 75

4.4 MapReduce接口类 79

4.4.1 MapReduce输入的处理类 79

4.4.2 MapReduce输出的处理类 80

本章小结 87

习题 87

第5章 计算模型Yarn 88

5.1 Yarn概述 88

5.1.1 Yarn简介 88

5.1.2 Yarn的组成 89

5.2 Yarn的执行过程 89

5.3 新旧MapReduce的对比 90

本章小结 101

习题 101

第6章 数据云盘 102

6.1 项目概述 102

6.2 功能需求 102

6.3 软件开发需求 102

6.4 效果展示 103

6.5 系统开发 104

本章小结 125

习题 125

提 高篇 126

第7章 协调系统Zookeeper 126

7.1 Zookeeper概述 126

7.1.1 Zookeeper简介 126

7.1.2 Zookeeper数据模 127

7.1.3 Zookeeper特征 127

7.1.4 Zookeeper 工作原理 128

7.2 Zookeeper术语 129

7.2.1 节点 129

7.2.2 角色 129

7.2.3 顺序号 129

7.2.4 观察 129

7.2.5 Leader选举 129

7.3 事件 130

7.4 Zookeeper Shell操作 130

7.4.1 Zookeeper服务命令 130

7.4.2 Zookeeper客户端命令 134

7.5 Zookeeper API操作 137

本章小结 156

习题 156

第8章 Hadoop数据库Hbase 157

8.1 Hbase概述 157

8.1.1 Hbase简介 157

8.1.2 Hbase优势和特点 158

8.1.3 Hbase专业术语 158

8.2 Hbase架构 158

8.2.1 角色 159

8.2.2 Hbase物理存储和逻辑视图 160

8.3 Hbase Shell操作 163

8.4 Hbase API操作 168

8.5 Hbase过滤器 182

8.5.1 过滤器的含义 182

8.5.2 过滤器的比较操作符 182

8.5.3 过滤器的比较器 183

本章小结 193

习题 193

第9章 Hadoop数据仓库Hive 194

9.1 Hive概述 194

9.1.1 Hive简介 194

9.1.2 Hive数据类型 194

9.1.3 Hive Metastore 195

9.1.4 Hive存储和压缩 195

9.1.5 Hive与传统数据库对比 195

9.2 Hive的系统架构 196

9.3 Hive的数据模型 200

9.3.1 内部表 200

9.3.2 外部表 200

9.3.3 分区表 201

9.3.4 桶表 201

9.4 Hive Shell操作 201

9.5 Hive API操作 208

9.6 Hive内置函数和UDF 215

9.6.1 内置函数 215

9.6.2 UDF函数 215

本章小结 222

习题 222

第10章 Hadoop数据采集Flume 223

10.1 Flume概述 223

10.1.1 Flume简介 223

10.1.2 Flume核心概念 223

10.1.3 Flume系统要求 224

10.2 Flume架构 224

10.3 Flume常见操作命令 225

10.4 Flume环境搭建 226

10.4.1 设置一个Agent 226

10.4.2 启动Agent 226

本章小结 231

习题 231

第11章 OTA离线数据分析平台 232

11.1 项目概述 232

11.2 功能需求 233

11.3 软件开发关键技术 233

11.4 效果展示 233

11.5 平台搭建与测试 233

11.5.1 配置ssh免密码登录 233

11.5.2 配置JDK 234

11.5.3 配置Hadoop 236

11.5.4 配置Hive 242

11.6 数据收集 247

11.6.1 解压Flume 247

11.6.2 修改配置文件 248

11.6.3 启动Flume 248

11.6.4 校验数据 248

11.7 数据分析 249

11.7.1 数据清洗 249

11.7.2 ETL编程 256

11.7.3 业务分析 261

11.7.4 配置Sqoop 264

11.7.5 从HDFS导出数据至MySQL 267

11.8 数据展示 268

11.8.1 搭建Web开发环境 268

11.8.2 添加代码 272

11.8.3 项目结构 282

11.8.4 启动Tomcat 283

11.8.5 访问Web页面 283

本章小结 283

习题 284