包郵 HADOOP大數據平臺構建

作者：孟瑞軍、哈里白、高榮貴、宋海燕著

出版社：清華大學出版社出版時間：2024-12-01

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版權信息
本書特色
內容簡介
前言
目錄

HADOOP大數據平臺構建版權信息

ISBN：9787302677154
條形碼：9787302677154 ; 978-7-302-67715-4
裝幀：平裝
冊數：暫無
重量：暫無
所屬分類：
教材
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研究生/本科/專科教材

HADOOP大數據平臺構建本書特色

　　本書以Hadoop 及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop 生態系統主流的大數據組件以及平臺運維。本書從零開始逐一講解大數據體系中的各種技術，通過豐富的實戰案例闡述重點、難點知識，為初學者進入大數據領域打好基礎。書中各個項目設計合理，在每個項目開頭設置導讀，首先介紹知識點，然后緊跟實踐操作，*后在每個項目末尾通過課后練習幫助讀者鞏固所學知識。
　　本書既可作為Hadoop 新手入門的指導用書，也可作為職業院校大數據技術、云計算應用技術和人工智能應用技術等計算機類專業的教材，還可供從事計算機相關工作的技術人員參考。

HADOOP大數據平臺構建內容簡介

"　　本書以Hadoop 及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop 生態系統主流的大數據組件以及平臺運維。本書從零開始逐一講解大數據體系中的各種技術，通過豐富的實戰案例闡述重點、難點知識，為初學者進入大數據領域打好基礎。書中各個項目設計合理，在每個項目開頭設置導讀，首先介紹知識點，然后緊跟實踐操作，*后在每個項目末尾通過課后練習幫助讀者鞏固所學知識。　　本書既可作為Hadoop 新手入門的指導用書，也可作為職業院校大數據技術、云計算應用技術和人工智能應用技術等計算機類專業的教材，還可供從事計算機相關工作的技術人員參考。"

HADOOP大數據平臺構建HADOOP大數據平臺構建前言

在信息化浪潮席卷全球的今天，大數據已經成為推動社會進步和科技創新的重要
技術。大數據不僅改變了人們的生活方式，而且對各行各業產生了深遠的影響。在這
樣的背景下，掌握大數據平臺的構建技術，已經成了信息科技領域從業者不可或缺的
一項技能。
本書采用項目式編寫模式，以大數據生態體系為基礎，詳細闡述了大數據平臺構
建的全過程。全書共分14 個項目，包括大數據及Hadoop 概述、Hadoop 分布式集群
安裝及部署、分布式文件系統HDFS、分布式計算框架MapReduce、分布式協調框架
ZooKeeper、Hadoop 高可用集群、分布式存儲數據庫HBase、數據倉庫Hive、數據遷移
工具Sqoop、日志采集工具Flume、分布式消息隊列Kafka、內存計算框架Spark、內在信息化浪潮席卷全球的今天，大數據已經成為推動社會進步和科技創新的重要 技術。大數據不僅改變了人們的生活方式，而且對各行各業產生了深遠的影響。在這 樣的背景下，掌握大數據平臺的構建技術，已經成了信息科技領域從業者不可或缺的 一項技能。 本書采用項目式編寫模式，以大數據生態體系為基礎，詳細闡述了大數據平臺構 建的全過程。全書共分14 個項目，包括大數據及Hadoop 概述、Hadoop 分布式集群 安裝及部署、分布式文件系統HDFS、分布式計算框架MapReduce、分布式協調框架 ZooKeeper、Hadoop 高可用集群、分布式存儲數據庫HBase、數據倉庫Hive、數據遷移 工具Sqoop、日志采集工具Flume、分布式消息隊列Kafka、內存計算框架Spark、內 存計算框架Flink、大數據平臺的管理與監控。內容涉及Hadoop 偽分布模式、集群模 式、高可用模式的搭建，使用ZooKeeper、HBase、Hive 等組件搭建大數據平臺，使用 Nagios、Ganglia、Prometheus 和Grafana 工具對大數據平臺進行高效運維。 本書內容注重理論與實踐相結合，通過豐富的實例解析和項目實戰演練，幫助讀 者提升解決實際問題的能力，培養讀者獨立構建和運維大數據平臺的技能。同時，各 個項目的設計環節也包括了大數據平臺構建中的一些新特性，可以拓寬學習者視野， 使其適應未來數字化、智能化社會的需求。 本書還配套了包含平臺搭建、平臺運維、案例分析等內容的微課視頻，能夠直觀 地展示操作過程和技術細節；提供多種類型、多種規模的數據集，供讀者在平臺上進 行數據處理、分析和挖掘實踐，以加深對大數據處理流程的理解。 本書為校企合作開發教材，由孟瑞軍、哈里白和高榮貴任主編，宋海燕任副主 編。孟瑞軍編寫了項目10、項目11 和項目14，哈里白編寫了項目1 至項目4，高 榮貴編寫了項目7 至項目9，宋海燕編寫了項目5、項目6、項目12 和項目13，并整 理了課后習題參考答案，江蘇一道云科技發展有限公司在本書的編寫過程中提供了大 Hadoop 大數據平臺構建 Ⅱ 量的技術支持和真實運維案例。 由于技術和行業的發展日新月異，加之編者水平有限，書中難免存在疏漏之處， 懇請廣大讀者批評、指正。感謝在本書編寫及出版過程中提供幫助、支持和鼓勵的領 導、同事及傳智播客、尚硅谷的企業工程師們。我們將持續更新和完善本書內容，以 期更好地服務于大數據教育與實踐的發展。 編　者 2024 年4 月 習題參考答案工具安裝包

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HADOOP大數據平臺構建目錄

項目1 　大數據及Hadoop 概述 1
任務1.1 大數據概述 2
任務1.2 Hadoop 概述 5
課后練習 8
項目2　Hadoop 分布式集群安裝及部署 10
任務2.1 Linux 系統基礎環境安裝及配置 11
任務2.2 偽分布式系統安裝 22
任務2.3 完全分布系統安裝 33
課后練習 47
項目3　分布式文件系統HDFS 49
任務3.1 HDFS 概述 50
任務3.2 HDFS 命令行客戶端 54
課后練習 62
項目4　分布式計算框架MapReduce 64
任務4.1 認識MapReduce 65
任務4.2 分布式資源調度平臺Yarn 72
課后練習 77
項目5　分布式協調框架ZooKeeper 79
任務5.1 認識ZooKeeper 80
Hadoop 大數據平臺構建
Ⅳ
任務5.2 部署ZooKeeper 集群 86
任務5.3 ZooKeeper Shell 93
課后練習 97
項目6　Hadoop 高可用集群 99
任務6.1 認識Hadoop 高可用 100
任務6.2 部署Hadoop HA 集群 103
課后練習 117
項目7　分布式存儲數據庫HBase 119
任務7.1 初識HBase 120
任務7.2 部署HBase 集群 125
任務7.3 HBase Shell 操作 131
課后練習 138
項目8　數據倉庫Hive 140
任務8.1 Hive 簡介 141
任務8.2 Hive 安裝部署 146
任務8.3 Hive 操作 156
任務8.4 Hive 和HBase 整合 167
課后練習 170
項目9　數據遷移工具Sqoop 172
任務9.1 部署Sqoop 173
任務9.2 Sqoop 應用 178
課后練習 186
項目10　日志采集工具Flume 188
任務10.1 認識Flume 189
任務10.2 Flume 安裝部署 193
任務10.3 Flume 多點采集數據 200
課后練習 205
目　錄
V
目　錄
項目11　分布式消息隊列Kafka 207
任務11.1 認識Kafka 208
任務11.2 部署Kafka 集群 212
任務11.3 Kafka 和Flume 整合 219
課后練習 221
項目12　內存計算框架Spark 223
任務12.1 認識Spark 224
任務12.2 部署Spark 228
課后練習 234
項目13　內存計算框架Flink 237
任務13.1 認識Flink 238
任務13.2 部署Flink 243
課后練習 255
項目14　大數據平臺的管理與監控 257
任務14.1 大數據平臺的管理與監控概述 258
任務14.2 Nagios 監控 259
任務14.3 Ganglia 監控 279
任務14.4 Prometheus 監控 297
課后練習 306
參考文獻 308