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大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn)

包郵 大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn)

出版社：人民郵電出版社出版時(shí)間：2020-04-01
開(kāi)本： 26cm 頁(yè)數(shù)： 10,370頁(yè)
中 圖 價(jià):¥48.4(6.1折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn) 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn) 本書(shū)特色

本書(shū)以實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)為原則，以Hadoop 3.X生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的主要大數(shù)據(jù)工具整合應(yīng)用及項(xiàng)目開(kāi)發(fā)為主線，通過(guò)Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中常見(jiàn)的11個(gè)典型模塊和3個(gè)完整項(xiàng)目案例，詳細(xì)介紹HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark等主流大數(shù)據(jù)工具的整合使用。本書(shū)附帶資源包括本書(shū)核心內(nèi)容的教學(xué)視頻，本書(shū)所涉及的源代碼、參考資料等。 全書(shū)共14章，分為3篇，涵蓋的主要內(nèi)容有Hadoop及其生態(tài)組件偽分布式安裝和完全分布式安裝、分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式計(jì)算框架MapReduce、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具Sqoop、內(nèi)存計(jì)算框架Spark、海量Web日志分析系統(tǒng)、電商商品推薦系統(tǒng)、分布式垃圾消息識(shí)別系統(tǒng)等。 本書(shū)內(nèi)容豐富、案例典型、實(shí)用性強(qiáng)，適合各個(gè)層次希望學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)技術(shù)的人員閱讀，尤其適合有一定Java 基礎(chǔ)而要進(jìn)行Hadoop應(yīng)用開(kāi)發(fā)的人員閱讀。

大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

1.版本新。本書(shū)采用Hadoop3，版本較新，幫助讀者學(xué)習(xí)前沿技術(shù)。 2.項(xiàng)目大。深度剖析日志分析、推薦系統(tǒng)、垃圾消息三大企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例。讀者稍加改造，即可在生產(chǎn)環(huán)境中使用。 3.內(nèi)容全。詳細(xì)介紹HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark 等主流大數(shù)據(jù)工具。 4.資源多。贈(zèng)送12小時(shí)視頻講解和全書(shū)配套范例源碼。 5.在線答疑。本書(shū)提供答疑球球群，在線答疑。群號(hào)：243363382。

大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn) 目錄

目 錄

**篇　Hadoop技術(shù)　1

第1章　大數(shù)據(jù)與Hadoop概述　03

1.1　大數(shù)據(jù)概述　03

1.1.1　大數(shù)據(jù)的定義　03

1.1.2　大數(shù)據(jù)行業(yè)的發(fā)展　04

1.1.3　大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用　04

1.2　Hadoop概述　06

1.2.1　Hadoop簡(jiǎn)介　06

1.2.2　Hadoop生態(tài)子項(xiàng)目　07

1.2.3　Hadoop 3.X的新特性　09

1.3　小結(jié)　09

1.4　配套視頻　10

第2章　Hadoop偽分布式安裝　11

2.1　Hadoop偽分布式安裝前的準(zhǔn)備　11

2.1.1　安裝VMware　11

2.1.2　安裝CentOS 7　12

2.1.3　配置CentOS 7：接受協(xié)議　15

2.1.4　配置CentOS 7：登錄系統(tǒng)　16

2.1.5　配置CentOS 7：設(shè)置IP　16

2.1.6　配置CentOS 7：修改主機(jī)名　17

2.1.7　配置CentOS 7：配置hosts文件　18

2.1.8　配置CentOS 7：關(guān)閉防火墻　18

2.1.9　配置CentOS 7：禁用selinux　19

2.1.10　配置CentOS 7：設(shè)置SSH免密碼登錄　19

2.1.11　配置CentOS 7：重啟　20

2.2　Hadoop偽分布式安裝　21

2.2.1　安裝WinSCP　21

2.2.2　安裝PieTTY　22

2.2.3　安裝JDK　23

2.2.4　安裝Hadoop　24

2.3　Hadoop驗(yàn)證　28

2.3.1　格式化　28

2.3.2　啟動(dòng)Hadoop　29

2.3.3　查看Hadoop相關(guān)進(jìn)程　29

2.3.4　瀏覽文件　30

2.3.5　瀏覽器訪問(wèn)　30

2.4　小結(jié)　31

2.5　配套視頻　31

第3章　Hadoop分布式文件系統(tǒng)——HDFS　32

3.1　HDFS原理　32

3.1.1　HDFS的假設(shè)前提和設(shè)計(jì)目標(biāo)　32

3.1.2　HDFS的組件　33

3.1.3　HDFS數(shù)據(jù)復(fù)制　36

3.1.4　HDFS健壯性　36

3.1.5　HDFS數(shù)據(jù)組織　38

3.2　HDFS Shell　39

3.2.1　Hadoop文件操作命令　39

3.2.2　Hadoop系統(tǒng)管理命令　44

3.3　HDFS Java API　46

3.3.1　搭建Linux下Eclipse開(kāi)發(fā)環(huán)境　46

3.3.2　為Eclipse安裝Hadoop插件　47

3.3.3　HDFS Java API示例　49

3.4　小結(jié)　56

3.5　配套視頻　56

第4章　分布式計(jì)算框架MapReduce　57

4.1　MapReduce原理　57

4.1.1　MapReduce概述　57

4.1.2　MapReduce的主要功能　59

4.1.3　MapReduce的處理流程　59

4.2　MapReduce編程基礎(chǔ)　61

4.2.1　內(nèi)置數(shù)據(jù)類型介紹　61

4.2.2　WordCount入門示例　63

4.2.3　MapReduce分區(qū)與自定義數(shù)據(jù)類型　67

4.3　MapReduce綜合實(shí)例——數(shù)據(jù)去重　71

4.3.1　實(shí)例描述　71

4.3.2　設(shè)計(jì)思路　72

4.3.3　程序代碼　73

4.3.4　運(yùn)行結(jié)果　74

4.4　MapReduce綜合實(shí)例——數(shù)據(jù)排序　75

4.4.1　實(shí)例描述　75

4.4.2　設(shè)計(jì)思路　76

4.4.3　程序代碼　77

4.4.4　運(yùn)行結(jié)果　79

4.5　MapReduce綜合實(shí)例——求學(xué)生平均成績(jī)　79

4.5.1　實(shí)例描述　79

4.5.2　設(shè)計(jì)思路　80

4.5.3　程序代碼　81

4.5.4　運(yùn)行結(jié)果　83

4.6　MapReduce綜合實(shí)例——WordCount高級(jí)示例　84

4.7　小結(jié)　87

4.8　配套視頻　87

第二篇　Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)的主要大數(shù)據(jù)工具整合應(yīng)用　89

第5章　NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase　91

5.1　HBase原理　91

5.1.1　HBase概述　91

5.1.2　HBase核心概念　92

5.1.3　HBase的關(guān)鍵流程　95

5.2　HBase偽分布式安裝　97

5.2.1　安裝HBase的前提條件　98

5.2.2　解壓并配置環(huán)境變量　98

5.2.3　配置HBase參數(shù)　99

5.2.4　驗(yàn)證HBase　100

5.3　HBase Shell　103

5.3.1　HBase Shell常用命令　103

5.3.2　HBase Shell綜合示例　109

5.3.3　HBase Shell的全部命令　112

5.4　小結(jié)　114

5.5　配套視頻　114

第6章　HBase高級(jí)特性　115

6.1　HBase Java API　115

6.1.1　HBase Java API介紹　115

6.1.2　HBase Java API示例　120

6.2　HBase與MapReduce的整合　130

6.2.1　HBase與MapReduce的整合概述　130

6.2.2　HBase與MapReduce的整合示例　130

6.3　小結(jié)　134

6.4　配套視頻　134

第7章　分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive　135

7.1　Hive概述　135

7.1.1　Hive的定義　135

7.1.2　Hive的設(shè)計(jì)特征　136

7.1.3　Hive的體系結(jié)構(gòu)　136

7.2　Hive偽分布式安裝　137

7.2.1　安裝Hive的前提條件　137

7.2.2　解壓并配置環(huán)境變量　138

7.2.3　安裝MySQL　139

7.2.4　配置Hive　143

7.2.5　驗(yàn)證Hive　145

7.3　Hive QL的基礎(chǔ)功能　146

7.3.1　操作數(shù)據(jù)庫(kù)　146

7.3.2　創(chuàng)建表　147

7.3.3　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備　150

7.4　Hive QL的高級(jí)功能　153

7.4.1　select查詢　154

7.4.2　函數(shù)　154

7.4.3　統(tǒng)計(jì)函數(shù)　154

7.4.4　distinct去除重復(fù)值　155

7.4.5　limit限制返回記錄的條數(shù)　156

7.4.6　為列名取別名　156

7.4.7　case when then多路分支　156

7.4.8　like模糊查詢　157

7.4.9　group by分組統(tǒng)計(jì)　157

7.4.10　having過(guò)濾分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果　157

7.4.11　inner join內(nèi)聯(lián)接　158

7.4.12　left outer join和right outer join外聯(lián)接　159

7.4.13　full outer join外部聯(lián)接　159

7.4.14　order by排序　160

7.4.15　where查找　160

7.5　小結(jié)　161

7.6　配套視頻　162

第8章　Hive高級(jí)特性　163

8.1　Beeline　163

8.1.1　使用Beeline的前提條件　163

8.1.2　Beeline的基本操作　164

8.1.3　Beeline的參數(shù)選項(xiàng)與管理命令　166

8.2　Hive JDBC　167

8.2.1　運(yùn)行Hive JDBC的前提條件　167

8.2.2　Hive JDBC基礎(chǔ)示例　167

8.2.3　Hive JDBC綜合示例　169

8.3　Hive函數(shù)　174

8.3.1　內(nèi)置函數(shù)　174

8.3.2　自定義函數(shù)　175

8.4　Hive表的高級(jí)特性　181

8.4.1　外部表　181

8.4.2　分區(qū)表　182

8.5　小結(jié)　185

8.6　配套視頻　185

第9章　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具Sqoop　186

9.1　Sqoop概述與安裝　186

9.1.1　Sqoop概述　186

9.1.2　Sqoop安裝　187

9.2　Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)　189

9.2.1　更改MySQL的root用戶密碼　189

9.2.2　準(zhǔn)備數(shù)據(jù)　190

9.2.3　導(dǎo)入數(shù)據(jù)到HDFS　191

9.2.4　查看HDFS數(shù)據(jù)　192

9.2.5　導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hive　193

9.2.6　查看Hive數(shù)據(jù)　193

9.3　Sqoop導(dǎo)出數(shù)據(jù)　194

9.3.1　準(zhǔn)備MySQL表　194

9.3.2　導(dǎo)出數(shù)據(jù)到MySQL　194

9.3.3　查看MySQL中的導(dǎo)出數(shù)據(jù)　195

9.4　深入理解Sqoop的導(dǎo)入與導(dǎo)出　196

9.5　小結(jié)　203

9.6　配套視頻　203

第10章　內(nèi)存計(jì)算框架Spark　204

10.1　Spark入門　204

10.1.1　Spark概述　204

10.1.2　Spark偽分布式安裝　205

10.1.3　由Java到Scala　209

10.1.4　Spark的應(yīng)用　212

10.1.5　Spark入門示例　217

10.2　Spark Streaming　220

10.2.1　Spark Streaming概述　220

10.2.2　Spark Streaming示例　221

10.3　Spark SQL　224

10.3.1　Spark SQL概述　224

10.3.2　spark-sql命令　225

10.3.3　使用Scala操作Spark SQL　227

10.4　小結(jié)　228

10.5　配套視頻　229

第11章　Hadoop及其常用組件集群安裝　230

11.1　Hadoop集群安裝　230

11.1.1　安裝并配置CentOS　230

11.1.2　安裝JDK　236

11.1.3　安裝Hadoop　237

11.1.4　遠(yuǎn)程復(fù)制文件　241

11.1.5　驗(yàn)證Hadoop　242

11.2　HBase集群安裝　244

11.2.1　解壓并配置環(huán)境變量　244

11.2.2　配置HBase參數(shù)　245

11.2.3　遠(yuǎn)程復(fù)制文件　246

11.2.4　驗(yàn)證HBase　247

11.3　Hive集群安裝　249

11.3.1　解壓并配置環(huán)境變量　249

11.3.2　安裝MySQL　250

11.3.3　配置Hive　252

11.3.4　驗(yàn)證Hive　254

11.4　Spark集群安裝　254

11.4.1　安裝Scala　254

11.4.2　安裝Spark　254

11.4.3　配置Spark　255

11.4.4　遠(yuǎn)程復(fù)制文件　256

11.4.5　驗(yàn)證Spark　257

11.5　小結(jié)　259

11.6　配套視頻　259

第三篇　實(shí)戰(zhàn)篇　261

第12章　海量Web日志分析系統(tǒng)　263

12.1　案例介紹　263

12.1.1　分析Web日志數(shù)據(jù)的目的　263

12.1.2　Web日志分析的典型應(yīng)用場(chǎng)景　265

12.1.3　日志的不確定性　265

12.2　案例分析　266

12.2.1　日志分析的KPI　267

12.2.2　案例系統(tǒng)結(jié)構(gòu)　267

12.2.3　日志分析方法　268

12.3　案例實(shí)現(xiàn)　273

12.3.1　定義日志相關(guān)屬性字段　273

12.3.2　數(shù)據(jù)合法標(biāo)識(shí)（在分析時(shí)是否被過(guò)濾）　274

12.3.3　解析日志　274

12.3.4　日志合法性過(guò)濾　275

12.3.5　頁(yè)面訪問(wèn)量統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)　276

12.3.6　頁(yè)面獨(dú)立IP訪問(wèn)量統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)　278

12.3.7　用戶單位時(shí)間PV的統(tǒng)計(jì)實(shí)現(xiàn)　280

12.3.8　用戶訪問(wèn)設(shè)備信息統(tǒng)計(jì)的實(shí)現(xiàn)　282

12.4　小結(jié)　283

12.5　配套視頻　283

第13章　電商商品推薦系統(tǒng)　284

13.1　案例介紹　284

13.1.1　推薦算法　284

13.1.2　案例的意義　285

13.1.3　案例需求　285

13.2　案例設(shè)計(jì)　286

13.2.1　協(xié)同過(guò)濾　286

13.2.2　基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法　289

13.2.3　基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法　292

13.2.4　算法實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)　295

13.2.5　推薦步驟與架構(gòu)設(shè)計(jì)　298

13.3　案例實(shí)現(xiàn)　298

13.3.1　實(shí)現(xiàn)HDFS文件操作工具　299

13.3.2　實(shí)現(xiàn)任務(wù)步驟1：匯總用戶對(duì)所有物品的評(píng)分信息　302

13.3.3　實(shí)現(xiàn)任務(wù)步驟2：獲取物品同現(xiàn)矩陣　305

13.3.4　實(shí)現(xiàn)任務(wù)步驟3：合并同現(xiàn)矩陣和評(píng)分矩陣　307

13.3.5　實(shí)現(xiàn)任務(wù)步驟4：計(jì)算推薦結(jié)果　310

13.3.6　實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的任務(wù)調(diào)度　316

13.4　小結(jié)　317

13.5　配套視頻　317

第14章　分布式垃圾消息識(shí)別系統(tǒng)　318

14.1　案例介紹　318

14.1.1　案例內(nèi)容　318

14.1.2　案例應(yīng)用的主體結(jié)構(gòu)　319

14.1.3　案例運(yùn)行結(jié)果　321

14.2　RPC遠(yuǎn)程方法調(diào)用的設(shè)計(jì)　322

14.2.1　Java EE的核心優(yōu)勢(shì)：RMI　322

14.2.2　RMI的基本原理　324

14.2.3　自定義RPC組件分析　325

14.3　數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)　328

14.3.1　垃圾消息識(shí)別算法——樸素貝葉斯算法　328

14.3.2　進(jìn)行分布式貝葉斯分類學(xué)習(xí)時(shí)的全局計(jì)數(shù)器　330

14.3.3　數(shù)據(jù)清洗分析結(jié)果存儲(chǔ)　332

14.4　案例實(shí)現(xiàn)　333

14.4.1　自定義的RPC組件服務(wù)端相關(guān)實(shí)現(xiàn)　333

14.4.2　自定義的RPC組件客戶端相關(guān)實(shí)現(xiàn)　342

14.4.3　業(yè)務(wù)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)　347

14.4.4　業(yè)務(wù)客戶端實(shí)現(xiàn)　367

14.5　小結(jié)　370

14.6　配套視頻　370

展開(kāi)全部

大數(shù)據(jù)Hadoop 3.X分布式處理實(shí)戰(zhàn) 作者簡(jiǎn)介

吳章勇，現(xiàn)任中軟國(guó)際分公司技術(shù)總監(jiān)，曾任阿里巴巴集團(tuán)架構(gòu)師，持有信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師高級(jí)證書(shū)；為培訓(xùn)公司策劃大數(shù)據(jù)課程體系，主持開(kāi)發(fā)過(guò)多個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，有15年以上開(kāi)發(fā)和培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)；錄制過(guò)《Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)》等經(jīng)典在線教育視頻課程。 楊強(qiáng)，現(xiàn)任中軟國(guó)際項(xiàng)目總監(jiān)，中軟國(guó)際ETC CTO辦公室高級(jí)技術(shù)顧問(wèn)，移動(dòng)增值數(shù)據(jù)服務(wù)項(xiàng)目經(jīng)理，擁有10年大型軟件項(xiàng)目開(kāi)發(fā)及培訓(xùn)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)分布式及異構(gòu)系統(tǒng)集成 有深入研究。參與主持多個(gè)大型項(xiàng)目并發(fā)表多篇重要論文。

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