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大數據基礎編程.實驗和案例教程 版權信息
- ISBN：9787302472094
- 條形碼：9787302472094 ; 978-7-302-47209-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據基礎編程.實驗和案例教程 本書特色
本書以大數據分析全流程為主線，介紹了數據采集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據可視化等環節典型軟件的安裝、使用和基礎編程方法。本書內容涵蓋操作系統（Linux和Windows）、開發工具（Eclipse）以及大數據相關技術、軟件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔鏡、ECharts、Tableau）等。同時，本書還提供了豐富的課程實驗和綜合案例，以及大量免費的在線教學資源，可以較好地滿足高等院校大數據教學實際需求。 本書是《大數據技術原理與應用——概念、存儲、處理、分析與應用》的“姊妹篇”，可以作為高等院校計算機、信息管理等相關專業的大數據課程輔助教材，用于指導大數據編程實踐；也可供相關技術人員參考。
大數據基礎編程.實驗和案例教程 內容簡介
步步引導，循序漸進，詳盡的安裝指南為順利搭建大數據實驗環境鋪平道路? 深入淺出，去粗取精，豐富的代碼實例幫助快速掌握大數據基礎編程方法? 精心設計，巧妙融合，五套大數據實驗題目促進理論與編程知識的消化和吸收? 結合理論，聯系實際，大數據課程綜合實驗案例精彩呈現大數據分析全流程
大數據基礎編程.實驗和案例教程 目錄
目錄
第1章大數據技術概述/1
1.1大數據時代/1
1.2大數據關鍵技術/2
1.3大數據軟件/3
1.3.1Hadoop/4
1.3.2Spark/5
1.3.3NoSQL數據庫/5
1.3.4數據可視化/6
1.4內容安排/7
1.5在線資源/8
1.5.1在線資源一覽表/9
1.5.2下載專區/9
1.5.3在線視頻/10
1.5.4拓展閱讀/11
1.5.5大數據課程公共服務平臺/11
1.6本章小結/12第2章Linux系統的安裝和使用/13
2.1Linux系統簡介/13
2.2Linux系統安裝/13
2.2.1下載安裝文件/14
2.2.2Linux系統的安裝方式/14
2.2.3安裝Linux虛擬機/15
2.2.4生成Linux虛擬機鏡像文件/36
2.3Linux系統及相關軟件的基本使用方法/38
2.3.1Shell/38
2.3.2root用戶/38
2.3.3創建普通用戶/38〖2〗〖4〗大數據基礎編程、實驗和案例教程目錄〖3〗2.3.4sudo命令/39
2.3.5常用的Linux系統命令/40
2.3.6文件解壓縮/40
2.3.7常用的目錄/41
2.3.8目錄的權限/41
2.3.9更新APT/41
2.3.10切換中英文輸入法/43
2.3.11vim編輯器的使用方法/43
2.3.12在Windows系統中使用SSH方式登錄Linux系統/44
2.3.13在Linux中安裝Eclipse/48
2.3.14其他使用技巧/49
2.4關于本書內容的一些約定/49
2.5本章小結/50第3章Hadoop的安裝和使用/51
3.1Hadoop簡介/51
3.2安裝Hadoop前的準備工作/52
3.2.1創建hadoop用戶/52
3.2.2更新APT/52
3.2.3安裝SSH/52
3.2.4安裝Java環境/53
3.3安裝Hadoop/55
3.3.1下載安裝文件/55
3.3.2單機模式配置/56
3.3.3偽分布式模式配置/57
3.3.4分布式模式配置/66
3.3.5使用Docker搭建Hadoop分布式集群/75
3.4本章小結/87第4章HDFS操作方法和基礎編程/88
4.1HDFS操作常用Shell命令/88
4.1.1查看命令使用方法/88
4.1.2HDFS目錄操作/90
4.2利用HDFS的Web管理界面/92
4.3HDFS編程實踐/92
4.3.1在Eclipse中創建項目/93
4.3.2為項目添加需要用到的JAR包/94
4.3.3編寫Java應用程序/96
4.3.4編譯運行程序/98
4.3.5應用程序的部署/100
4.4本章小結/102第5章HBase的安裝和基礎編程/103
5.1安裝HBase/103
5.1.1下載安裝文件/103
5.1.2配置環境變量/104
5.1.3添加用戶權限/104
5.1.4查看HBase版本信息/104
5.2HBase的配置/105
5.2.1單機模式配置/105
5.2.2偽分布式配置/107
5.3HBase常用Shell命令/109
5.3.1在HBase中創建表/109
5.3.2添加數據/110
5.3.3查看數據/110
5.3.4刪除數據/111
5.3.5刪除表/112
5.3.6查詢歷史數據/112
5.3.7退出HBase數據庫/112
5.4HBase編程實踐/113
5.4.1在Eclipse中創建項目/113
5.4.2為項目添加需要用到的JAR包/116
5.4.3編寫Java應用程序/117
5.4.4編譯運行程序/123
5.4.5應用程序的部署/124
5.5本章小結/124第6章典型NoSQL數據庫的安裝和使用/125
6.1Redis安裝和使用/125
6.1.1Redis簡介/125
6.1.2安裝Redis/125
6.1.3Redis實例演示/127
6.2MongoDB的安裝和使用/128
6.2.1MongDB簡介/129
6.2.2安裝MongoDB/129
6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/130
6.2.4Java API編程實例/136
6.3本章小結/139第7章MapReduce基礎編程/140
7.1詞頻統計任務要求/140
7.2MapReduce程序編寫方法/141
7.2.1編寫Map處理邏輯/141
7.2.2編寫Reduce處理邏輯/141
7.2.3編寫main方法/142
7.2.4完整的詞頻統計程序/143
7.3編譯打包程序/144
7.3.1使用命令行編譯打包詞頻統計程序/145
7.3.2使用Eclipse編譯運行詞頻統計程序/145
7.4運行程序/154
7.5本章小結/156第8章數據倉庫Hive的安裝和使用/157
8.1Hive的安裝/157
8.1.1下載安裝文件/157
8.1.2配置環境變量/158
8.1.3修改配置文件/158
8.1.4安裝并配置MySQL/159
8.2Hive的數據類型/161
8.3Hive基本操作/162
8.3.1創建數據庫、表、視圖/162
8.3.2刪除數據庫、表、視圖/163
8.3.3修改數據庫、表、視圖/164
8.3.4查看數據庫、表、視圖/165
8.3.5描述數據庫、表、視圖/165
8.3.6向表中裝載數據/166
8.3.7查詢表中數據/166
8.3.8向表中插入數據或從表中導出數據/166
8.4Hive應用實例: WordCount/167
8.5Hive編程的優勢/167
8.6本章小結/168第9章Spark的安裝和基礎編程/169
9.1基礎環境/169
9.2安裝Spark/169
9.2.1下載安裝文件/169
9.2.2配置相關文件/170
9.3使用 Spark Shell編寫代碼/171
9.3.1啟動Spark Shell/171
9.3.2讀取文件/172
9.3.3編寫詞頻統計程序/174
9.4編寫Spark獨立應用程序/174
9.4.1用Scala語言編寫Spark獨立應用程序/175
9.4.2用Java語言編寫Spark獨立應用程序/178
9.5本章小結/182第10章典型的可視化工具的使用方法/183
10.1Easel.ly信息圖制作方法/183
10.1.1信息圖/183
10.1.2信息圖制作基本步驟/183
10.2D3可視化庫的使用方法/186
10.2.1D3可視化庫的安裝/187
10.2.2基本操作/187
10.3可視化工具Tableau使用方法/194
10.3.1安裝Tableau/195
10.3.2界面功能介紹/195
10.3.3Tableau簡單操作/197
10.4使用“魔鏡”制作圖表/202
10.4.1“魔鏡”簡介/202
10.4.2簡單制作實例/202
10.5使用ECharts圖表制作/206
10.5.1ECharts簡介/206
10.5.2ECharts圖表制作方法/206
10.5.3兩個實例/210
10.6本章小結/217第11章數據采集工具的安裝和使用/218
11.1Flume/218
11.1.1安裝Flume/218
11.1.2兩個實例/220
11.2Kafka/225
11.2.1Kafka相關概念/225
11.2.2安裝Kafka/225
11.2.3一個實例/225
11.3Sqoop/227
11.3.1下載安裝文件/227
11.3.2修改配置文件/228
11.3.3配置環境變量/228
11.3.4添加MySQL驅動程序/228
11.3.5測試與MySQL的連接/229
11.4實例: 編寫Spark程序使用Kafka數據源/230
11.4.1Kafka準備工作/230
11.4.2Spark準備工作/232
11.4.3編寫Spark程序使用Kafka數據源/234
11.5本章小結/239第12章大數據課程綜合實驗案例/241
12.1案例簡介/241
12.1.1案例目的/241
12.1.2適用對象/241
12.1.3時間安排/241
12.1.4預備知識/241
12.1.5硬件要求/242
12.1.6軟件工具/242
12.1.7數據集/242
12.1.8案例任務/242
12.2實驗環境搭建/243
12.3實驗步驟概述/244
12.4本地數據集上傳到數據倉庫Hive/245
12.4.1實驗數據集的下載/245
12.4.2數據集的預處理/246
12.4.3導入數據庫/249
12.5Hive數據分析/253
12.5.1簡單查詢分析/253
12.5.2查詢條數統計分析/255
12.5.3關鍵字條件查詢分析/256
12.5.4根據用戶行為分析/258
12.5.5用戶實時查詢分析/259
12.6Hive、MySQL、HBase數據互導/260
12.6.1Hive預操作/260
12.6.2使用Sqoop將數據從Hive導入MySQL/261
12.6.3使用Sqoop將數據從MySQL導入HBase/265
12.6.4使用HBase Java API把數據從本地導入到HBase中/269
12.7利用R進行數據可視化分析/275
12.7.1安裝R/275
12.7.2安裝依賴庫/277
12.7.3可視化分析/278
12.8本章小結/283第13章實驗/284
13.1實驗一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/284
13.1.1實驗目的/284
13.1.2實驗平臺/284
13.1.3實驗步驟/284
13.1.4實驗報告/286
13.2實驗二: 熟悉常用的HDFS操作/286
13.2.1實驗目的/286
13.2.2實驗平臺/286
13.2.3實驗步驟/287
13.2.4實驗報告/287
13.3實驗三: 熟悉常用的HBase操作/288
13.3.1實驗目的/288
13.3.2實驗平臺/288
13.3.3實驗步驟/288
13.3.4實驗報告/290
13.4實驗四: NoSQL和關系數據庫的操作比較/290
13.4.1實驗目的/290
13.4.2實驗平臺/290
13.4.3實驗步驟/290
13.4.4實驗報告/293
13.5實驗五: MapReduce初級編程實踐/294
13.5.1實驗目的/294
13.5.2實驗平臺/294
13.5.3實驗步驟/294
13.5.4實驗報告/297附錄A大數據課程實驗答案/298
A.1實驗一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/298
A.1.1實驗目的/298
A.1.2實驗平臺/298
A.1.3實驗步驟/298
A.2實驗二: 熟悉常用的HDFS操作/303
A.2.1實驗目的/303
A.2.2實驗平臺/303
A.2.3實驗步驟/303
A.3實驗三: 熟悉常用的HBase操作/323
A.3.1實驗目的/323
A.3.2實驗平臺/323
A.3.3實驗步驟/323
A.4實驗四: NoSQL和關系數據庫的操作比較/331
A.4.1實驗目的/331
A.4.2實驗平臺/331
A.4.3實驗步驟/332
A.5實驗五: MapReduce初級編程實踐/349
A.5.1實驗目的/349
A.5.2實驗平臺/349
A.5.3實驗步驟/350附錄BLinux系統中的MySQL安裝及常用操作/360
B.1安裝MySQL/360
B.2MySQL常用操作/363參考文獻/367
展開全部
大數據基礎編程.實驗和案例教程 作者簡介
作 者 介 紹 林子雨（1978—），男，博士，廈門大學計算機科學系助理教授，廈門大學云計算與大數據研究中心創始成員，廈門大學數據庫實驗室負責人，中國計算機學會數據庫專委會委員，中國計算機學會信息系統專委會委員；于2001年獲得福州大學水利水電專業學士學位，2005年獲得廈門大學計算機專業碩士學位，2009年獲得北京大學計算機專業博士學位；中國高校首個“數字教師”提出者和建設者（http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu），2009年至今，“數字教師”大平臺累計向網絡免費發布超過100萬字高價值的教學和科研資料，累計網絡訪問量超過100萬次。主要研究方向為數據庫、數據倉庫、數據挖掘、大數據和云計算，發表期刊和會議學術論文多篇，并作為課題組負責人承擔了國家自然科學基金和福建省自然科學基金項目。曾作為志愿者翻譯了Google Spanner、BigTable和Architecture of a Database System等大量英文學術資料，與廣大網友分享，深受歡迎；2013年在廈門大學開設大數據課程，并因在教學領域的突出貢獻和學生的認可，成為2013年度和2017年度廈門大學教學類獎教金獲得者。主講課程： “大數據處理技術”。個人主頁： http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu。Email: ziyulin@xmu.edu.cn。數據庫實驗室網站： http://dblab.xmu.edu.cn。建設了中國高校大數據課程公共服務平臺（http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdatateachingplatform/），成為全國高校大數據教學知名品牌。平臺為教師教學和學生學習大數據課程提供包括教學大綱、講義PPT、學習指南、備課指南、實驗指南、上機習題、授課視頻、技術資料等全方位、一站式免費服務，平臺年訪問量超過100萬次;同時提供面向高校的大數據實驗平臺建設方案和大數據課程師資培訓服務。
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