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大數據平臺部署與運維 版權信息
- ISBN：9787121448843
- 條形碼：9787121448843 ; 978-7-121-44884-3
- 裝幀：平塑
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據平臺部署與運維 本書特色
1.職教學會合作圖書；2.采用 “任務驅動＋知識準備＋任務實施＋考核評價＂ 的項目化模式組織各單元的內容；3.本書由多所高校教師和企業專家共同撰寫，以培養大數據平臺運維能力為中心，將大數據實施與運維職業崗位能力要求、 l+X職業技能等級要求、 大數據技術與應用技能競賽內容科學地融入課程學習任務，實現 “崗課賽證” 相融互通。本書基千教學過程項目化的理念，對課程開發的思路與步驟進行了梳理和闡述，希望能對廣大高等職業院校、 應用型本科院校的課程教學提供切實的幫助。
大數據平臺部署與運維 內容簡介
本書圍繞 Hadoop 大數據平臺及其生態系統組件的部署與運維，采用 “任務驅動＋知識準備＋任務實施＋考核評價＂ 的項目化模式組織各單元的內容。全書分為 11 個單元，主要內容包括大數據簡介、Hadoop偽分布式安裝部署、Hadoop 集群部署與監控、HDFS 分布式存儲、使用 MapReduce 實現電商銷售數據的統計、Hadoop 高可用集群規劃部署、分布式數據庫 HBase 部署與應用、數據倉庫 Hive 部署與應用、Spark計算框架部署、Flink流式計算框架部署與操作、020外賣服務大數據平臺部署運維綜合實訓。本書可作為高等職業院校大數據及計算機相關專業的專業課教材， 也可作為大數據培訓班的輔導教材， 還可供從事大數據技術及應用的專業人員和廣大大數據平臺愛好者自學選用參考。
大數據平臺部署與運維 目錄
單元1 大數據簡介
任務 認識大數據 .
1.1.1 大數據的概念及特點
1.1.2 大數據的發展背景
1.1.3 大數據技術的發展歷程
1.1.4 大數據的意義和應用現狀
1.1.5 大數據的未來
1.1.6 大數據人才需求與崗位介紹
單元 2 Hadoop 偽分布式安裝部署
任務2.1 搭建Hadoop偽分布式
2.1.1 Hadoop的發展 歷程 與應用現狀
2.1.2 Hadoop 的優 點與核心 組成
2.1.3 Hadoop 的安裝方式
2.1.4 Hadoop 各版本選擇
2.1.5 Hadoop 偽分布式搭建的基本流程.
任務 2.2 啟動與訪問 Hadoop
2.2.1 Hadoop 啟動／停止 的操作命令
2.2.2 基于 Web UI 監控 Hadoop 平 臺
單元 3 Hadoop 集群部署與監控
任務3.1 搭建Hadoop集群
3.1.1 集群概述
3 .1.2 Hadoop 集群的 特點
3.1.3 H adoop 集群規 劃
3.1.4 Hadoop 集群部署 的過程 ..
任務 3.2 監控 Hadoop 集群..
單元 4 HDFS 分布式存儲
任務4.1 認識HDFS
4.1.1 HDFS的原理
4.1.2 HDFS 讀寫文件 的流程
4.1.3 HDFS 的特點及其不適合的 應用場景
任務 4.2 HDFS 的文件 系統操作
任務 4.3 HDFS 的系統管理操作
4.3.1 HDFS 的安全模 式操作
4.3.2 HDFS 增加擴容操作..............
4.3.3 HDFS 數據平衡
4.3.4 HDFS 存儲策略..
4.3.5 HDFS 快照
任務4.4 部署本地開發環境
4.4.1 認識JDK
4.4.2 認 識 Maven
4.4.3 認 識 IDEA
任務 4.5 HDFS 的 Java API 操作
單元5 使用MapReduce 實現電商銷售數據的統計
任務 5.1 認識 MapReduce
5.1.1 MapReduce 的概 念與原理
5.1.2 MapReduce 的體 系 架構
5.1.3 MapReduce 的發展現狀
5.1.4 YARN 的運行機制
任務 5.2 使用 MapReduce 實現詞頻的統計
5.2.1 MapReduce 數據處理的流程.
5.2.2 MapReduce 相關 Java API 及應用
5.2.3 MapReduce 驅動類
任務 5.3 使用 MapReduce 完成電商銷售數據的統計
5.3.1 MapReduce 完成電 商銷售數 據統計的 流程
5.3.2 自定義分區
5.3.3 自 定 義 數 據 類 型
任務 5.4 MapReduce 任務監控..
5.4.1 MapReduce 任務監控的方式
5.4.2 任務失敗的幾種情況
5.4.3 MapReduce日志文件
單元 6 Hadoop 高可用集群規劃部署
任務 6.1 部署與訪問 ZooKeeper
6.1.1 ZooKeeper 概述及其特性
6.1.2 ZooKeeper 的應 用場 景
6.1.3 ZooKeeper 的工作原理
6.1.4 ZooKeeper 的部 署方式
任務 6.2 部署 Hadoop 高可用集群
6.2.1 Hadoop 高可 用集群的 工作原理..
6.2.2 Hadoop 高可用集 群的主要配置項及含義.
單元 7 分布式數據庫HBase 部署與應用
任務 7.1 搭建偽分布式 HBase
7.1.1 HBase 的原理
7.1.2 HBase 的體系架構
7.1.3 HBase 與 JDK、Hadoop 版本的兼容關系
7.1.4 HBase 偽分布式部署準備 ...
任務 7.2 部署 HBase 完全分布式集群
7.2.1 HBase 集群規劃
7.2.2 HBase 的主要配置項及含義.
7.2.3 HBase 訪問命令
7.2.4 基于 Web UI 監控 HBase 的 狀 態
任務 7.3 HBase 集群運維
7.3.1 HBase 監控工具介紹
7.3.2 HBase 集群優化
單元 8 數據倉庫Hive 部署與應用
任務 8.1 部署 Hive 本地模式
8.1.1 Hive 介紹
8.1.2 Hive 的安裝方式
任務 8.2 部署 Hive 遠程模式·....
單元 9 Spark 計算框架部署..
任務 9.1 部署與操作 Spark Local
任務 9.2 部署與操作 Spark Standalone
9.2.1 Spark 運行流程
9.2.2 Spark 配置文件與配置參數
任務 9.3 部署與操作 Spark on YARN
單元 10 Flink 流式計算框架部署與操作.
任務 10.1 部署本地模式 Flink
10.1.1 Flink 介紹
10.1.2 Flink 的部署模式
任務 10.2 部署獨立模式Flink集群
10.2.1 Flink的體系架構
10.2.2 Flink 集群的運行模式
任務 10.3 部署并運行 Flink on YARN 集群
10.3.1 Flink on YARN 的運行方法
10.3.2 故 障調試與恢復
單元 11 0 20 外賣服務大數據平臺部署運維綜合實訓...
任務 認識大數據 .
1.1.1 大數據的概念及特點
1.1.2 大數據的發展背景
1.1.3 大數據技術的發展歷程
1.1.4 大數據的意義和應用現狀
1.1.5 大數據的未來
1.1.6 大數據人才需求與崗位介紹
單元 2 Hadoop 偽分布式安裝部署
任務2.1 搭建Hadoop偽分布式
2.1.1 Hadoop的發展 歷程 與應用現狀
2.1.2 Hadoop 的優 點與核心 組成
2.1.3 Hadoop 的安裝方式
2.1.4 Hadoop 各版本選擇
2.1.5 Hadoop 偽分布式搭建的基本流程.
任務 2.2 啟動與訪問 Hadoop
2.2.1 Hadoop 啟動／停止 的操作命令
2.2.2 基于 Web UI 監控 Hadoop 平 臺
單元 3 Hadoop 集群部署與監控
任務3.1 搭建Hadoop集群
3.1.1 集群概述
3 .1.2 Hadoop 集群的 特點
3.1.3 H adoop 集群規 劃
3.1.4 Hadoop 集群部署 的過程 ..
任務 3.2 監控 Hadoop 集群..
單元 4 HDFS 分布式存儲
任務4.1 認識HDFS
4.1.1 HDFS的原理
4.1.2 HDFS 讀寫文件 的流程
4.1.3 HDFS 的特點及其不適合的 應用場景
任務 4.2 HDFS 的文件 系統操作
任務 4.3 HDFS 的系統管理操作
4.3.1 HDFS 的安全模 式操作
4.3.2 HDFS 增加擴容操作..............
4.3.3 HDFS 數據平衡
4.3.4 HDFS 存儲策略..
4.3.5 HDFS 快照
任務4.4 部署本地開發環境
4.4.1 認識JDK
4.4.2 認 識 Maven
4.4.3 認 識 IDEA
任務 4.5 HDFS 的 Java API 操作
單元5 使用MapReduce 實現電商銷售數據的統計
任務 5.1 認識 MapReduce
5.1.1 MapReduce 的概 念與原理
5.1.2 MapReduce 的體 系 架構
5.1.3 MapReduce 的發展現狀
5.1.4 YARN 的運行機制
任務 5.2 使用 MapReduce 實現詞頻的統計
5.2.1 MapReduce 數據處理的流程.
5.2.2 MapReduce 相關 Java API 及應用
5.2.3 MapReduce 驅動類
任務 5.3 使用 MapReduce 完成電商銷售數據的統計
5.3.1 MapReduce 完成電 商銷售數 據統計的 流程
5.3.2 自定義分區
5.3.3 自 定 義 數 據 類 型
任務 5.4 MapReduce 任務監控..
5.4.1 MapReduce 任務監控的方式
5.4.2 任務失敗的幾種情況
5.4.3 MapReduce日志文件
單元 6 Hadoop 高可用集群規劃部署
任務 6.1 部署與訪問 ZooKeeper
6.1.1 ZooKeeper 概述及其特性
6.1.2 ZooKeeper 的應 用場 景
6.1.3 ZooKeeper 的工作原理
6.1.4 ZooKeeper 的部 署方式
任務 6.2 部署 Hadoop 高可用集群
6.2.1 Hadoop 高可 用集群的 工作原理..
6.2.2 Hadoop 高可用集 群的主要配置項及含義.
單元 7 分布式數據庫HBase 部署與應用
任務 7.1 搭建偽分布式 HBase
7.1.1 HBase 的原理
7.1.2 HBase 的體系架構
7.1.3 HBase 與 JDK、Hadoop 版本的兼容關系
7.1.4 HBase 偽分布式部署準備 ...
任務 7.2 部署 HBase 完全分布式集群
7.2.1 HBase 集群規劃
7.2.2 HBase 的主要配置項及含義.
7.2.3 HBase 訪問命令
7.2.4 基于 Web UI 監控 HBase 的 狀 態
任務 7.3 HBase 集群運維
7.3.1 HBase 監控工具介紹
7.3.2 HBase 集群優化
單元 8 數據倉庫Hive 部署與應用
任務 8.1 部署 Hive 本地模式
8.1.1 Hive 介紹
8.1.2 Hive 的安裝方式
任務 8.2 部署 Hive 遠程模式·....
單元 9 Spark 計算框架部署..
任務 9.1 部署與操作 Spark Local
任務 9.2 部署與操作 Spark Standalone
9.2.1 Spark 運行流程
9.2.2 Spark 配置文件與配置參數
任務 9.3 部署與操作 Spark on YARN
單元 10 Flink 流式計算框架部署與操作.
任務 10.1 部署本地模式 Flink
10.1.1 Flink 介紹
10.1.2 Flink 的部署模式
任務 10.2 部署獨立模式Flink集群
10.2.1 Flink的體系架構
10.2.2 Flink 集群的運行模式
任務 10.3 部署并運行 Flink on YARN 集群
10.3.1 Flink on YARN 的運行方法
10.3.2 故 障調試與恢復
單元 11 0 20 外賣服務大數據平臺部署運維綜合實訓...
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大數據平臺部署與運維 作者簡介
郭建磊，女，高級信息系統項目管理師，曾在國內大型IT企業具有九年多的工作經驗，實戰經驗豐富。進入高職院校工作后擔任大數據技術專業負責人，榮獲全國職業院校技能大賽"大數據技術與應用”賽項優秀指導教師。指導學生獲得大數據國賽一等獎1項、國賽二等獎1項，省賽一等獎2項，近三年以來，指導學生在省級以上大數據技能競賽共獲獎18項。本書作者也是高職專科大數據技術專業國家教學標準主要執筆人之一。
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