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  • 全新正版Hadoop大数据分析技术9787302620990清华大学出版社
    • 作者: 迟殿委,陈鹏程主编著 | 迟殿委,陈鹏程主编编 | 迟殿委,陈鹏程主编译 | 迟殿委,陈鹏程主编绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-11
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    • 作者: 迟殿委,陈鹏程主编著| 迟殿委,陈鹏程主编编| 迟殿委,陈鹏程主编译| 迟殿委,陈鹏程主编绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-11
    • 版次:1
    • 字数:418000
    • 页数:248
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302620990
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:迟殿委,陈鹏程主编
    • 著:迟殿委,陈鹏程主编
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787302620990
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-11
    • 页数:248
    • 外部编号:11847428
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 Hadoop概述与大数据环境准备 1


    1.1 大数据定义 2


    1.2 Hadoop生态介绍 2


    1.2.1 Hadoop简介 2


    1.2.2 Hadoop版本简介 4


    1.. Hadoop生态系统和组件介绍 6


    1.3 Hadoop 3新 7


    1.4 虚拟机安装 9


    1.5 安装Linux作系统 10


    1.6 SSH工具与使用 15


    1.7 Linux统设置 16


    1.8 小结 18


    第2章 Hadoop伪分布式集群搭建 19


    2.1 安装 立运行的Hadop 9


    2.2 Hadoop伪分布式环境准备 22


    . Hadoop伪分布式安装 26


    2.4 HDFS作命令 31


    2.5 Java项目访问HDFS 33


    2.5.1 建Maven项目 34


    2.5.2 HDFS作示例 36


    2.6 winutils 38


    2.7 快速MapReduce程序示例 39


    2.8 小结 42


    第3章 HDFS分布式存储实战 43


    3.1 HDFS的体系结构 43


    3.2 Name de的工作 44


    3.2.1 查看镜像文件 45


    3.2.2 查看日志文件 46


    3.. 日志文件和镜像文件的作过程 47


    3.3 SecondaryName de 49


    3.4 Data de 50


    3.5 HDFS的命令 50


    3.6 远程过程调用 51


    3.7 小结 53


    第4章 MapReduce实战 55

    4.1 MapReduce 的运算过程

    4.2 WordCount示例

    4.3自定义Writable

    4.4 Partitioner分区编程

    4.5自定义排序

    4.6 Combiner编程

    默认Mapper和默认 Reducer4.7 

    4.8倒排索引

    4.9 Shuffle

    4.10小结

    第5章ZooKeeper与高可用集群实战

    5.1 ZooKeeper简介.

    5.1.1 Zxid.

    5.1.2版本号

    5.2 单一节点安装ZooKeeper

    5.3基本客户端命令

    5.4 Java 代码操作ZooKeeper

    5.5

    ZooKeeper 集群安装

    5.6 znode节点类型

    5.7观察节点

    5.8配置Hadoop高可用集群。

    5.9用Java代码操作集

    5.10小结

    第6章 Hive 数据仓库实战

    6.1 Hive3的安装配置

    6.2 Hive的命令

    6.3 Hive内部表

    6.4 Hive外部表

    6.5 Hive表分区

    6.5.1分区技术细节

    6.5.2分区示例

    6.6查询示例汇总

    6.7Hive函数

    6.8 Hive自定义函数

    6.9Hive视图

    ……

    10.3.1搭建项目环境

    10.3.2编写爬虫类

    10.3.3编写分词类

    10.3.4个job的Map阶段实现

    10.3.5个job的Reducer阶段实现

    10.3.6第二个job的Map阶段实现

    10.3.7第二个job的自定义排序类阶段的实现

    10.3.8第二个job的自定义分区阶段实现

    10.3.9第二个job的Reduce阶段实现

    10.3.10Run程序主类实现.

    10.3.11编写词云类

    10.3.12效果测试

    1章旅游酒店评价大数据分析项目实战.

    11.1项目介绍.

    11.2项目需求分析

    11.2.1数据集需求

    11.2.2功能需求

    11.3项目详细实现

    11.3.1数据集上传到HDFS

    11.3.2Hadoop数据清洗

    11.3.3构建Hive数据仓库表.

    11.3.4Sqoop数据导入与导出

    11.3.5数据可视化开发.



    迟殿委,计算机软件与理论专业硕士,于南昌大学,系统架构设计师。有多年企业软件研发经验和丰富的JavaEE培训经验,熟练掌握JavaEE全栈技术框架,对Java核心编程技术有深刻理解。主要擅长JavaEE系统架构设计、大数据分析与挖掘。

    伴随Hadoop的成长,Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具,已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop3.2.2版本,系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。

    本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。

    本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书,也可作为Hadoop大数据分析的指导手册,还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。

    本书系统讲解Hadoop生态圈各组件的核心知识、操作方法和分析技术,并通过两个综合实战项目——影评大数据分析、旅游酒店评价大数据分析,来贯穿Hadoop大数据分析的完整流程。

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