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包郵 HADOOP生態(tài)系統(tǒng)及開(kāi)發(fā)
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HADOOP生態(tài)系統(tǒng)及開(kāi)發(fā) 版權(quán)信息
- ISBN：9787560669212
- 條形碼：9787560669212 ; 978-7-5606-6921-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
HADOOP生態(tài)系統(tǒng)及開(kāi)發(fā) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書(shū)主要圍繞Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)中的各種工具展開(kāi)講解，重點(diǎn)介紹大數(shù)據(jù)分析處理的整體流程，剖析每個(gè)環(huán)節(jié)中所使用的不同組件的技術(shù)原理和特點(diǎn)。本書(shū)內(nèi)容共分為七個(gè)模塊：模塊一為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概述，主要講述大數(shù)據(jù)的概念、來(lái)源、應(yīng)用場(chǎng)景、大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn)等相關(guān)內(nèi)容；模塊二至模塊六以Hadoop生態(tài)系統(tǒng)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)地講解了分布式文件系統(tǒng)HDFS、分布式計(jì)算框架MapReduce、分布式資源管理器YARN、分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Flume和分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka，每一個(gè)模塊均附有大量的實(shí)訓(xùn)內(nèi)容，操作指導(dǎo)步驟詳細(xì)，以方便讀者掌握相關(guān)知識(shí)；模塊七為大數(shù)據(jù)日志分析綜合項(xiàng)目案例，通過(guò)案例將前面模塊所學(xué)的內(nèi)容融會(huì)貫通，以方便讀者掌握大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的核心流程。 本書(shū)由深圳市訊方技術(shù)股份有限公司與重慶機(jī)電職業(yè)技術(shù)大學(xué)共同編寫(xiě)，并以新時(shí)代中國(guó)特色社會(huì)主義思想為思政面，每個(gè)模塊均融入思政元素，內(nèi)容豐富、概念清晰，可作為大數(shù)據(jù)相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教材，也可作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域技術(shù)人員及編程愛(ài)好者的參考用書(shū)。
HADOOP生態(tài)系統(tǒng)及開(kāi)發(fā) 目錄
模塊一 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)概述 1
1.1 大數(shù)據(jù)的概念和價(jià)值 1
1.2 大數(shù)據(jù)的來(lái)源 3
1.3 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景 3
1.4 大數(shù)據(jù)時(shí)代的機(jī)遇和挑戰(zhàn) 6
1.5 Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)簡(jiǎn)介 8
1.6 大數(shù)據(jù)行業(yè)的人才需求狀況 11
知識(shí)鞏固 12
模塊二 Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS 13
2.1 HDFS概述及基本概念 13
2.1.1 HDFS概述 13
2.1.2 HDFS的基本概念 14
2.2 HDFS的系統(tǒng)架構(gòu)與適用場(chǎng)景 16
2.2.1 HDFS的系統(tǒng)架構(gòu) 16
2.2.2 HDFS的適用場(chǎng)景 18
2.3 HDFS的操作方式 19
2.3.1 常用Shell命令 19
2.3.2 HDFS的數(shù)據(jù)寫(xiě)入流程 21
2.3.3 HDFS的數(shù)據(jù)讀取流程 22
2.4 HDFS的關(guān)鍵特性 23
2.4.1 HDFS的架構(gòu)設(shè)計(jì)特性 23
2.4.2 HDFS的高可用性 23
2.4.3 元數(shù)據(jù)持久化 25
2.4.4 HDFS的聯(lián)邦存儲(chǔ)機(jī)制 27
2.4.5 HDFS的數(shù)據(jù)副本機(jī)制 28
2.4.6 HDFS的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略 30
2.4.7 HDFS的數(shù)據(jù)完整性保障 31
2.4.8 HDFS的其他關(guān)鍵特性 32
技能實(shí)訓(xùn) 32
實(shí)訓(xùn)2.1 基礎(chǔ)實(shí)訓(xùn)環(huán)境準(zhǔn)備 32
實(shí)訓(xùn)2.2 HDFS的安裝部署與配置 42
實(shí)訓(xùn)2.3 HDFS的讀寫(xiě)API操作 53
知識(shí)鞏固 61
模塊三 分布式計(jì)算框架MapReduce和分布式資源管理器YARN 62
3.1 MapReduce和YARN概述 62
3.1.1 MapReduce概述 62
3.1.2 YARN概述 63
3.2 MapReduce和YARN的工作過(guò)程與架構(gòu) 64
3.2.1 MapReduce的基本工作過(guò)程 64
3.2.2 Shuffle過(guò)程 66
3.2.3 YARN的組件架構(gòu) 70
3.2.4 MapReduce on YARN任務(wù)調(diào)度流程 73
3.2.5 YARN RM的HA方案 74
3.3 YARN的資源管理和任務(wù)調(diào)度 75
3.3.1 資源管理及分配模型 75
3.3.2 調(diào)度器的介紹 75
3.3.3 Capacity調(diào)度器的特點(diǎn)與管理 78
3.3.4 Fair調(diào)度器的特點(diǎn)與管理 82
3.3.5 Capacity調(diào)度器與Fair調(diào)度器的對(duì)比與選型 82
技能實(shí)訓(xùn) 83
實(shí)訓(xùn)3.1 YARN集群的部署 83
實(shí)訓(xùn)3.2 單詞計(jì)數(shù)(WordCount)程序的編寫(xiě) 88
知識(shí)鞏固 93
模塊四 分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)HBase 94
4.1 HBase概述 94
4.1.1 HBase簡(jiǎn)介 94
4.1.2 HBase與RDB的對(duì)比 95
4.1.3 HBase的應(yīng)用場(chǎng)景 95
4.1.4 行存儲(chǔ)與列存儲(chǔ) 96
4.1.5 Key-Value存儲(chǔ)模型 97
4.2 HBase的架構(gòu) 97
4.2.1 HBase架構(gòu)介紹 97
4.2.2 Master 99
4.2.3 RegionServer 99
4.2.4 Region 100
4.2.5 ColumnFamily 102
4.2.6 各個(gè)組件之間的邏輯關(guān)系 103
4.3 HBase的關(guān)鍵流程 104
4.3.1 寫(xiě)流程 104
4.3.2 讀流程 106
技能實(shí)訓(xùn) 106
實(shí)訓(xùn)4.1 HBase的安裝與配置 106
實(shí)訓(xùn)4.2 HBase命令行之Shell操作 117
實(shí)訓(xùn)4.3 HBase的API操作 124
知識(shí)鞏固 129
模塊五 分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive 130
5.1 Hive概述 130
5.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念及特點(diǎn) 130
5.1.2 Hive的概念與HiveQL簡(jiǎn)介 131
5.1.3 Hive的應(yīng)用場(chǎng)景 131
5.1.4 Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)比較 132
5.1.5 Hive的優(yōu)缺點(diǎn) 133
5.2 Hive的架構(gòu)原理 133
5.2.1 Hive的架構(gòu) 133
5.2.2 Hive的存儲(chǔ)模型與數(shù)據(jù)模型 134
5.2.3 Hive的存儲(chǔ)格式 136
5.3 Hive的基本操作 138
5.4 HiveQL的應(yīng)用 138
5.4.1 數(shù)據(jù)定義語(yǔ)言(DDL)講解 138
5.4.2 數(shù)據(jù)操縱語(yǔ)言(DML)講解 140
5.4.3 數(shù)據(jù)查詢(xún)語(yǔ)言(DQL)講解 140
技能實(shí)訓(xùn) 141
實(shí)訓(xùn)5.1 Hive的安裝與部署 141
實(shí)訓(xùn)5.2 數(shù)據(jù)定義操作的具體實(shí)現(xiàn) 148
實(shí)訓(xùn)5.3 數(shù)據(jù)操縱操作的具體實(shí)現(xiàn) 158
實(shí)訓(xùn)5.4 查詢(xún)操作的具體實(shí)現(xiàn) 165
知識(shí)鞏固 171
模塊六 Hadoop其他大數(shù)據(jù)生態(tài)組件 172
6.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)Flume 172
6.1.1 Flume簡(jiǎn)介及其架構(gòu) 172
6.1.2 Flume的關(guān)鍵特性 174
6.2 分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka 176
6.2.1 Kafka簡(jiǎn)介 176
6.2.2 Kafka的架構(gòu)與功能 177
6.2.3 Kafka的常用命令 180
技能實(shí)訓(xùn) 182
實(shí)訓(xùn)6.1 Flume的安裝與部署 182
實(shí)訓(xùn)6.2 用Flume采集數(shù)據(jù)到HDFS 187
實(shí)訓(xùn)6.3 Kafka集群部署 191
實(shí)訓(xùn)6.4 發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka的具體實(shí)現(xiàn) 194
知識(shí)鞏固 196
模塊七 大數(shù)據(jù)日志分析綜合項(xiàng)目案例 197
7.1 項(xiàng)目準(zhǔn)備 197
7.2 項(xiàng)目實(shí)施 199
7.3 項(xiàng)目總結(jié) 244
知識(shí)鞏固 244
附錄1 搭建虛擬機(jī)環(huán)境 245
附錄2 大數(shù)據(jù)常用管理腳本 246
參考文獻(xiàn) 248
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