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  • LINUX系统与大数据应用(提供课后习题答案.每章节案例代码.实验代码)/夏辉等 夏辉 杨伟吉 金鑫 著 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 夏辉 杨伟吉 金鑫著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2019-09-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 夏辉 杨伟吉 金鑫著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2019-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-09-20
    • 字数:449
    • 页数:283
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111631927
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    LINUX系统与大数据应用(提供课后习题答案.每章节案例代码.实验代码)/夏辉等

    作  者:夏辉 杨伟吉 金鑫 著
    定  价:59
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2019年09月01日
    页  数:283
    装  帧:简装
    ISBN:9787111631927
    主编推荐

    本书配有电子课件、课后习题答案、每章节案例代码、实验代码。各个章节穿插了很多案例,提供了大数据应用开发从入门到实际应用所推荐的知识。每章都配备有课后习题,并且每章都有综合案例和实验的题目。本书中所介绍的实例都已在Windows 10操作系统下调试运行通过。

    内容简介

    《Linux系统与大数据应用》主要内容包括Linux基本命令,大数据主要框架Hadoop的搭建和应用,Spark框架的应用,大数据科学计算、Python语言、网络爬虫分析等主要大数据分析应用的工具等。本书分别从系统使用者、网络管理者、shell程序开发者、应用程序开发者和内核开发者的角度,全方位地介绍Linux操作环境、操作命令,以及基本的开发方法;同时,本书面向大数据应用的开发者,介绍基于Linux系统的大数据计算平台、存储平台,以及几个广泛使用的应用开发和分析工具;之后是综合案例和应用,使读者初步认识Linux,熟练使用shell 命令,掌握系统管理原理,熟悉基于Linux的大数据开发平台,并学会几种典型的大数据存储和开发方法。《Linux系统与大数据应用》既可作为高等学校计算机软件技术课程的教材,也可作为管理信息系统开发人员的技术参考书。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言 第1章 Linux系统概述1.1 认识Linux系统1.1.1 Linux系统版本1.1.2 文件与目录1.2 Linux系统的发展1.2.1 早期的Linux系统1.2.2 Linux系统发展1.2.3 Linux系统举例1.2.4 Linux基本思想和特征1.3 Ubuntu介绍1.3.1 Ubuntu概述1.3.2 Ubuntu的版本与应用1.3.3 Ubuntu下载安装1.3.4 Ubuntu评价1.4 Linux系统下大数据平台1.4.1 Linux系统下大数据平台介绍1.4.2 Linux系统下大数据平台架构1.4.3 大数据平台发展前景1.5 本章小结实践与练习第2章 Hadoop平台常用的Linux命令2.1 文件和目录2.1.1 Ubuntu系统目录结构2.1.2 创建/删除目录2.1.3 查看文件2.1.4 查看路径2.1.5 tree命令2.2 文件操作2.2.1 创建文件2.2.2 查看文件内容2.2.3 清屏2.3 帮助和历史2.3.1 help命令2.3.2 man命令2.3.3 自动补全Tab2.3.4 查看历史history2.4 文件的其他操作2.4.1 复制/剪切命令2.4.2 重命名2.4.3 重定向2.4.4 管道命令2.4.5 链接快捷方式2.4.6 文件搜索2.4.7 压缩文件和解压缩2.5 系统常用操作2.5.1 日历cal2.5.2 时间date2.5.3 进程操作2.5.4 系统状态查看和操作2.6 本章小结实践与练习第3章 Linux系统用户与组管理3.1 用户与组账号3.1.1 添加账号3.1.2 切换账号3.1.3 远程登录3.2 超级用户root3.2.1 切换超级用户3.2.2 加入用户组3.2.3 退出3.3 用户操作权限3.3.1 文件权限管理概述3.3.2 修改权限3.4 系统的安全性3.4.1 账号的安全性3.4.2 常见漏洞的安全性3.4.3 SELinux3.5 应用案例:Hadoop集群创建的用户3.6 本章小结实践与练习第4章 Linux系统编辑器和软件安装4.1 Linux主要编辑器介绍4.1.1 gedit编辑器4.1.2 vim编辑器4.2 HTTP Server的介绍和安装4.2.1 Apache HTTP Server4.2.2 安装与配置实例4.3 Linux大数据包导入库4.3.1 pip安装4.3.2 自带工具4.3.3 导入大数据计算库4.4 应用案例:Hadoop集群修改配置文件4.5 本章小结实践与练习第5章 Linux系统网络及其服务配置5.1 网络配置5.1.1 IP地址查看和配置5.1.2 SSH和Telnet5.1.3 SSH工具5.2 Xshell工具5.2.1 服务器配置与连接5.2.2 客户端与服务器通信5.3 FTP服务器5.3.1 FTP服务器简介5.3.2 FTP服务器安装配置5.4 Samba服务器5.4.1 Samba简介5.4.2 安装与配置实例5.5 Apache Web服务器5.5.1 Apache Web服务器简介5.5.2 Apache Web服务器安装与配置5.5.3 虚拟主机配置5.6 应用案例:Hadoop平台的网络和服务器配置5.7 本章小结实践与练习第6章 大数据挖掘的shell基础6.1 大数据开发的shell基础6.2 shell的模式和类型6.2.1 shell的运行模式6.2.2 shell的类型6.3 shell编程6.3.1 bash简介6.3.2 shell命令行6.3.3 shell脚本语句和命令6.4 应用案例:shell编程的数据挖掘6.5 本章小结实践与练习第7章 Linux系统下的Python基础7.1 Linux中的Python7.2 Python基础7.2.1 基本数据类型7.2.2 流程控制语句7.3 Python函数7.4 Python类和对象7.4.1 面向对象7.4.2 类和对象7.4.3 构造函数7.4.4 继承7.5 文件的操作7.6 Python的类库7.7 应用案例:数据挖掘相关Python类库应用7.8 其他相关知识7.9 本章小结实践与练习第8章 大数据开发平台8.1 大数据开发平台简介8.1.1 大数据的应用与前景8.1.2 Hadoop简介8.2 Hadoop框架介绍8.2.1 Hadoop框架及组件介绍8.2.2 Hadoop的核心组件8.2.3 Hadoop的安全性8.3 Hadoop安装与配置8.3.1 下载安装Hadoop8.3.2 Hadoop配置8.3.3 词频统计示例8.4 Spark简介8.4.1 Spark特点8.4.2 Spark生态系统8.5 Spark安装与配置8.5.1 下载与安装Spark8.5.2 Spark集群配置8.6 本章小结实践与练习第9章 大数据应用开发工具9.1 数据抽取ETL9.1.1 ETL概述9.1.2 ETL工具9.1.3 网络爬虫技术及应用9.2 Hbase原理和模型9.2.1 Hbase安装和部署9.2.2 Hbase应用9.2.3 Hbase优化和存储9.3 Hive基础与应用9.3.1 Hive安装9.3.2 Hive数据模型和查询语言9.3.3 Hive数据分析9.4 本章小结实践与练习第10章 大数据应用与案例10.1 数据挖掘工具和主要算法10.1.1 Mahout安装和配置10.1.2 K-Means算法和Canopy算法10.1.3 贝叶斯算法10.2 Hadoop应用案例:World count词频统计案例10.2.1 实训目的和要求10.2.2 运用10.3 Spark应用案例:Spark进行电商数据检索10.3.1 实训目的和要求10.3.2 运用10.4 本章小结实践与练习参考文献

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