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  • 大数据技术与应用基础项目教程 李俊杰,谢志明 主编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 李俊杰,谢志明 主编著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-12-01 13:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

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    • 作者: 李俊杰,谢志明 主编著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2017-12-01 13:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-12-01
    • 字数:455千字
    • 页数:298
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115473332
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    大数据技术与应用基础项目教程

    作  者:李俊杰,谢志明 主编
    定  价:49.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2017年12月01日
    页  数:298
    装  帧:平装
    ISBN:9787115473332
    主编推荐

    内容简介

    全书共十个项目,除了项目一介绍大数据基础理论外,其余项目均以实战为主线,内容循序渐进,逐步深入,围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识,很后以大数据技术的具体应用介绍了MapReduce大数据编程、Mahout的K-Means计算、决策树和随机森林的分类预测、频繁项集运算和关联分析等知识。本书秉承“实践为主、理论够用,注重实用”原则,将实验环节及实操内容融入各个知识点与课程教学中,以便读者能更好地学习和掌握大数据关键技术。

    作者简介

    李俊杰,双师型骨干教师,华中科技大学软件工程硕士,汕尾职业技术学院云计算技术与应用教研室主任,汕尾市创新工业设计研究院云计算与数据中心工程设计研究所首席技术专家,广东省高等教育学会高职高专云计算与大数据专业委员会秘书处干事。从事计算机相关专业教学和教科研工作十多年,培养和辅导学生参加省级、重量云计算和大数据比赛多次获奖。

    精彩内容

    目录
    项目一走进大数据1
    任务1概述大数据的内涵2
    任务2关注大数据的影响6
    任务3认识常见的大数据计算模式11
    任务4厘清大数据处理的基本流程14
    任务5大数据应用大显神通15
    任务6大数据的发展及面临的挑战18
    【同步训练】22
    项目二Ubuntu及服务安装配置23
    任务1安装UbuntuServer24
    任务2搭建FTP系统33
    任务3搭建MySQL数据库系统37
    任务4安装UbuntuDesktop41
    【同步训练】47
    项目三Hadoop集群部署48
    任务1构建集群系统49
    任务2SSH证书登录54
    任务3Hadoop部署与使用56
    【同步训练】76
    项目四MapReduce编程77
    任务1搭建MapReduce开发平台78
    任务2编写单词计数程序82
    任务3编写气象数据分析程序96
    【同步训练】111
    项目五HBase数据库部署与应用112
    任务1HBase部署113
    任务2HBaseShell125
    任务3HBase编程136
    任务4MapReduce与HBase集成144
    【同步训练】154
    项目六Hive数据仓库安装与应用155
    任务1安装Hive155
    任务2HiveCLI168
    任务3Hive编程182
    任务4Hive与HBase集成186
    【同步训练】187
    项目七Pig数据分析188
    任务1Pig安装及使用188
    任务2Pig不错编程200
    【同步训练】209
    项目八Sqoop数据迁移210
    任务1Sqoop安装及MySQL与HDFS数据迁移210
    任务2MySQL与Hive/HBase数据转移216
    【同步训练】218
    项目九Spark部署及数据分析219
    任务1Spark部署220
    任务2Spark数据分析229
    任务3Spark编程241
    【同步训练】252
    项目十大数据综合实例编程253
    任务1MapReduce大数据处理254
    任务2Mahout的K-Means计算266
    任务3决策树和随机森林的分类预测272
    任务4频繁项集计算与关联分析287
    【同步训练】297
    参考文献298

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