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  • [正版新书]HDFS+MapReduce分布式存储与计算实战 武汉厚溥数字科技有限公司 清华大学出版社 HDFS
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    • 作者: 武汉厚溥数字科技有限公司著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:1
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    • 作者: 武汉厚溥数字科技有限公司著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:1
    • ISBN:9787302620075
    • 版权提供:清华大学出版社

     书名:  HDFS+MapReduce分布式存储与计算实战
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2023-03
     ISBN号:  9787302620075
    本书按照高等院校计算机专业课程基本要求,注重理论和实践相结合,采用先实践再总结的方式,突出计
    算机课程的实践性特点。本书共包括9个单元:大数据概述,大数据必备Linux知识,Hadoop伪分布式安装
    及其部署,HDFS原理详解,MapReduce计算框架详解,搭建Hadoop完全分布式环境,资源调度框架(YARN)
    与运用,Hive 初识,项目实战。
    本书内容安排合理,结构清晰,通俗易懂,实例丰富,可作为各类高等院校、培训机构的教材,也可供大
    数据程序开发人员学习和参考。
    本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。
    版权所有,侵权必究。举报:010-62782989,beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

     


     

    理论结合实践,注重动手能力培养
    任务驱动讲解,有效激发学习兴趣
    典型项目案例,扎实培养专业素质
    教学做一体化,极大提高教学效率

     

    目 录



    单元一 大数据概述 1
    1.1 大数据基本概念 2
    1.1.1 大数据与生活 2
    1.1.2 大数据的特征 4
    1.1.3 大数据的发展史 4
    1.1.4 云计算、大数据和人工智能 5
    1.1.5 大数据平台——Hadoop 9
    1.2 学习Hadoop的环境准备工作12
    单元小结 24
    单元自测 24
    单元二 大数据必备Linux知识 27
    2.1 Linux目录结构 28
    2.2 Linux运行级别 29
    2.3 Linux常用命令 30
    2.3.1 帮助命令 30
    2.3.2 显示当前目录绝对路径
    命令32
    2.3.3 列出目录命令 32
    2.3.4 切换目录命令 33
    2.3.5 创建目录命令 33
    2.3.6 删除文件或目录命令 34
    2.3.7 创建空文件 34
    2.3.8 复制命令 35
    2.3.9 移动/重命名命令 36
    2.3.10 查看内容命令 36
    2.3.11 分屏显示文件内容命令 37
    2.3.12 输出重定向命令 37
    2.3.13 输出内容到控制台命令 38
    2.3.14 软链接命令 38
    2.3.15 查看历史执行命令 39
    2.3.16 显示当前时间命令 40
    2.3.17 查看日历命令 40
    2.3.18 tar文件解压命令 41
    2.3.19 在指定的目录下查找命令41
    2.3.20 全局查找命令 42
    2.3.21 在文本中查找命令 42
    2.4 Linux用户管理 43
    2.4.1 添加用户命令 43
    2.4.2 创建用户组命令 44
    2.4.3 添加用户并指定所属组
    命令 44
    2.4.4 修改用户所属组命令 44
    2.4.5 删除用户命令 45
    2.4.6 删除用户组命令 45
    2.4.7 设置用户密码命令 45
    2.4.8 查看用户信息命令 45
    2.4.9 切换用户命令 46
    2.4.10 查看登录用户信息命令 46
    2.4.11 用户、用户组的相关文件 47
    2.5 Linux组和权限管理 48
    2.5.1 Linux中的权限 482.5.2 修改文件/目录的所有者
    命令 492.5.3 修改文件/目录的所属组
    命令 502.5.4 修改文件所有者和所属组
    命令 51
    2.5.5 修改权限命令 52
    2.6 Linux磁盘管理 532.6.1 查看系统整体磁盘
    情况命令 532.6.2 查看指定目录的磁盘占用
    情况命令 54
    2.7 Linux网络 54
    2.7.1 修改IP地址 55
    2.7.2 修改主机名 55
    2.8 Linux进程管理 56
    2.8.1 显示系统执行的进程命令 56
    2.8.2 显示子父进程的关系命令 57
    2.8.3 终止进程命令 57
    2.9 Linux服务管理 57
    2.10 Linux RPM和YUM 59
    2.10.1 RPM相关命令 59
    2.10.2 YUM相关命令 60
    2.11 Linux vim编辑器 61
    2.11.1 vim的普通模式 61
    2.11.2 vim的编辑模式 62
    2.11.3 vim的命令模式 62
    单元小结 63
    单元自测 63单元三 Hadoop伪分布式安装
    及其部署 67
    3.1 前期知识准备 68
    3.2 Linux环境配置 70
    3.2.1 修改主机名和计算机名 70
    3.2.2 配置静态IP地址 71
    3.2.3 配置SSH无密码连接 74
    3.2.4 远程连接配置 77
    3.3 JDK配置 78
    3.3.1 卸载Open JDK 78
    3.3.2 下载Oracle JDK 793.3.3 安装Oracle JDK(root用户
    权限执行) 80
    3.4 安装与部署Hadoop 81
    3.4.1 安装CDH 82
    3.4.2 修改hadoop-env.sh 83
    3.4.3 修改core-site.xml 83
    3.4.4 修改hdfs-site.xml 83
    3.4.5 修改slaves文件 843.4.6 追加HADOOP_HOME到
    环境变量中 84
    3.4.7 格式化HDFS 85
    3.4.8 启动Hadoop并验证安装 85
    3.4.9 安装验证 86
    单元小结 87
    单元自测 87
    单元四 HDFS原理详解 89
    4.1 HDFS概述以及设计目标 90
    4.1.1 HDFS概述 90
    4.1.2 HDFS设计理念 91
    4.1.3 HDFS目标 92
    4.1.4 HDFS缺点 93
    4.2 HDFS架构 93
    4.3 HDFS副本机制 97
    4.3.1 数据复制 97
    4.3.2 副本存放机制 98
    4.4 HDFS读取文件和写入文件 99
    4.4.1 通过HDFS读取文件 99
    4.4.2 通过HDFS写入文件 100
    4.5 HDFS的基本文件操作 105
    4.5.1 -help [cmd] 105
    4.5.2 -mkdir 106
    4.5.3 -ls(r) 106
    4.5.4 -put 106
    4.5.5 -du(s) 108
    4.5.6 -count[-q] 109
    4.5.7 -mv 109
    4.5.8 -cp 109
    4.5.9 -rm(r) 1104.5.10 -moveFromLocal
    /-moveToLocal
    1104.5.11 -get [-ignorecrc]
    110
    4.5.12 -cat 111
    单元小结 111
    单元自测 112
    单元五 MapReduce计算框架详解 115
    5.1 认识MapReduce 116
    5.1.1 什么是MapReduce 116
    5.1.2 MapReduce的特点 116
    5.2 MapReduce编程思想 117
    5.3 MapReduce执行流程 119
    5.3.1 MapReduce流程分解 119
    5.3.2 MapReduce详解 1205.4 Java版中wordcount功能
    的实现 121
    5.5 Combiner应用程序开发 1285.5.1 MapReduce中Combiner
    的作用 128
    5.5.2 Combiner的原理 128
    5.5.3 代码实现 130
    5.6 Partitioner应用程序开发 1315.6.1 MapReduce中Partitioner
    的作用 131
    5.6.2 代码实现 131
    单元小结 134
    单元自测 135单元六 搭建Hadoop完全分布式
    环境 137
    6.1 Hadoop的集群规划 138
    6.2 前置安装 141
    6.3 安装JDK 142
    6.4 Hadoop集群的部署 1436.5 作业提交到Hadoop集群上
    运行 145
    单元小结 146
    单元自测 146单元七 资源调度框架(YARN)
    与运用 149
    7.1 YARN产生的背景 150
    7.2 YARN架构 152
    7.3 YARN的执行流程 154
    7.4 YARN的环境搭建 155
    7.5 提交作业到YARN上执行 157
    单元小结 158
    单元自测 158
    单元八 Hive初识 161
    8.1 认识Hive 162
    8.2 Hive的安装和配置 163
    8.2.1 安装MySQL 163
    8.2.2 安装Hive 168
    8.2.3 验证安装 170
    8.3 Hive操作快速入门 171
    单元小结 173
    单元自测 173
    单元九 电商用户行为分析项目实战 175
    9.1 背景知识 176
    9.2 项目基本介绍 179
    9.2.1 用户日志分析 179
    9.2.2 常用的电商术语 180
    9.2.3 用户行为日志的意义 181
    9.3 项目需求分析 182
    9.3.1 需求分析 182
    9.3.2 数据处理流程 183
    9.4 实现项目功能 1849.4.1 各省份浏览量统计功能
    实现 184
    9.4.2 页面浏览统计功能实现 188
    9.4.3 ETL的介绍和实现 192
    9.4.4 功能升级 195
    9.4.5 打包上传服务器运行 202
    9.5 项目功能优化 206

     

    前 言




    Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。利用Hadoop,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序;充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了分布式文件系统,其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点,可部署在低廉的硬件上,提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合用在有着超大数据集的应用程序中。Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
    《HDFS+MapReduce分布式存储与计算实战》是“工信部国家级计算机人才评定体系”中的一本专业教材。“工信部国家级计算机人才评定体系”由武汉厚溥数字科技有限公司开发,是以培养符合企业需求的软件工程师为目标的IT职业教育体系。在开发该体系之前,我们对IT行业的岗位序列做了充分的调研,包括研究从业人员在技术方向、项目经验和职业素养等方面的需求,通过对所面向学生的特点、行业需求的现状以及项目实施等方面的详细分析,结合我公司对软件人才培养模式的认知,按照软件专业总体定位要求,进行软件专业产品课程体系设计。该体系集应用软件知识和多领域的实践项目于一体,着重培养学生的熟练度、规范性、集成和项目实施能力,从而达到预定的培养目标。
    《HDFS+MapReduce分布式存储与计算实战》共包括9个单元:大数据概述,大数据必备Linux知识,Hadoop伪分布式安装及其部署,HDFS原理详解,MapReduce计算框架详解,搭建Hadoop完全分布式环境,资源调度框架(YARN)与运用,Hive初识,项目实战。
    我们对本书的编写体系做了精心的设计,按照“理论学习—知识总结—上机操作—课后习题”这一思路进行编排。“理论学习”部分描述通过案例要达到的学习目标与涉及的相关知识点,


     

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