大數據開發與應用

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內容描述

青島英谷教育科技股份有限公司編著的
《大數據開發與應用(高等學校雲計算與大數據專業十三五課改規劃教材)》
系統講解了目前大數據開發領域的主流技術與實用技能，
尤其側重於對Hadoop生態系統的講解，
包括Hadoop框架的運作流程、執行原理及數據工具等內容。
全書共分12章，分別對大數據概論、Hadoop集群環境搭建以及HDFS、
MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive、Storm、Sqoop、Katka、
Spark和ElasticSearch的核心知識進行了介紹，
同時輔以對各種API及實例的深入解析與實踐指導，
旨在使讀者迅速理解並掌握大數據的相關知識框架體系，
提高動手能力，熟練使用Hadoop集成環境等大數據開發工具，
完成大數據相關應用的開發、調試和運行工作。
本書適用面廣，可作為高等學校大數據專業、計算機類專業的教材，
也可作為大數據從業者、軟件開發人員以及程序設計愛好者的參考用書。

目錄大綱

目錄
第1章概論
1.1大數據技術簡介
1.1.1大數據技術的起源
1.1.2大數據應用領域
1.1.3大數據基礎設施
1.2大數據技術與大數據開發
1.2.1什麼是大數據開發
1.2.2大數據開發的作用
1.2.3大數據開發技術框架
1.2.4大數據開發與大數據分析的異同
1.3本書中你將學習到的內容
本章小結
本章練習
第2章Hadoop集群環境搭建
2.1 Hadoop簡介
2.1 .1 Hadoop的優點
2.1.2 Hadoop生態系統
2.2 Hadoop集群環境搭建
2.2.1修改主機名
2.2.2修改主機IP映射
2.2.3配置SSH無密碼登錄
2.2.4安裝JDK
2.2.5安裝Hadoop
本章小結
本章練習
第3章HDFS
3.1 HDFS的概念
3.2 HDFS的特點
3.3 HDFS的原理
3.3.1 HDFS體系結構
3.3.2 HDFS主要組件
3.4 HDFS中的文件讀／寫
3.4.1 HDFS讀數據
3.4.2 HDFS寫數據
3.5 HDFS的安全性措施
3.6 HDFS命令行操作
3.7常用HDFS Java API詳解
3.7.1新建Hadoop項目
3.7.2讀取數據
3.7.3創建目錄
3.7.4創建文件
3.7.5刪除文件
3.7.6遍歷文件和目錄
3.7.7複製上傳本地文件
3.7. 8複製下載文件
本章小結
本章練習
第4章MapRedlice
4.1 MapReduce概述
4.2 MapReduce技術特徵
4.3 MapReduce工作流程
4.3.1 MapReduce工作原理
4.3.2 MapReduce任務流程
4.4 MapReduce工作組件
4.5 MapReduce錯誤處理機制
4.5.1硬件故障處理
4.5.2任務失敗處理
4.6案例分析一：單詞計數
4.6.1設計思路
4.6.2程序源代碼
4.6.3程序解讀
4.6.4程序運行
4.7案例分析二：數據去重
4.7.1設計思路
4.7.2程序源代碼
……
第5章ZooKeeper
第6章HBase
第7章Hive
第8章storm
第9章Sqoop
第10章Kafka
第11章Spark
第12章ElasticSearch