本書系統(tǒng)地介紹了Linux系統(tǒng)管理與服務(wù)配置，共分17章，包括Linux基本操作、用戶管理、文件權(quán)限、磁盤及文件系統(tǒng)管理、網(wǎng)絡(luò)管理、軟件包和多命令協(xié)作，以及常見(jiàn)的應(yīng)用服務(wù)器的部署和維護(hù)等內(nèi)容。
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本書共分11章，第1章對(duì)大數(shù)據(jù)及Hadoop進(jìn)行總體介紹；第2章講解了如何搭建Hadoop集群；第3-5章講解了HDFS分布式文件系統(tǒng)、MapReduce分布式計(jì)算框架以及Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)；第6章講解Hadoop2.0的新特性；第7-10章主要講解了Hadoop生態(tài)圈中的相關(guān)輔助系統(tǒng)，包括Hive、HBase分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、Flume、Saoop；第11章講解了綜合項(xiàng)目：電商精準(zhǔn)營(yíng)銷。
章節(jié)目錄
- 第1章 初識(shí)Hadoop
- 1.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介
- 1.1.1 大數(shù)據(jù)的五大特征
- 1.1.2 大數(shù)據(jù)的六大發(fā)展趨勢(shì)
- 1.1.3 大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)的應(yīng)用
- 1.1.4 大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應(yīng)用
- 1.1.5 大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用
- 1.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心需求
- 1.3 Hadoop 簡(jiǎn)介
- 1.3.1 什么是Hadoop
- 1.3.2 Hadoop 的產(chǎn)生和發(fā)展
- 1.3.3 Hadoop 的優(yōu)缺點(diǎn)
- 1.3.4 Hadoop 版本介紹
- 1.3.5 Hadoop 生態(tài)圈的相關(guān)組件
- 1.3.6 Hadoop 應(yīng)用介紹
- 1.3.7 國(guó)內(nèi)Hadoop 的就業(yè)情況分析
- 1.3.8 分布式系統(tǒng)概述
- 1.4 離線數(shù)據(jù)分析流程介紹
- 1.4.1 項(xiàng)目需求描述
- 1.4.2 數(shù)據(jù)來(lái)源
- 1.4.3 數(shù)據(jù)處理流程
- 1.4.4 項(xiàng)目最終效果
- 1.5 大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)流程
- 1.6 本章小結(jié)
- 1.7 習(xí)題
- 第2章 搭建Hadoop集群
- 2.1 安裝準(zhǔn)備
- 2.1.1 虛擬機(jī)安裝
- 2.1.2 虛擬機(jī)克隆
- 2.1.3 Linux 系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)配置
- 2.1.4 SSH 服務(wù)配置
- 2.2 Linux 基本命令
- 2.2.1 系統(tǒng)工作命令
- 2.2.2 磁盤操作命令
- 2.2.3 目錄與文件操作命令
- 2.2.4 權(quán)限操作命令
- 2.3 Hadoop 集群搭建
- 2.3.1 Hadoop 集群部署模式
- 2.3.2 安裝JDK
- 2.3.3 安裝Hadoop
- 2.3.4 Hadoop 集群配置
- 2.4 Hadoop 集群測(cè)試
- 2.4.1 格式化文件系統(tǒng)
- 2.4.2 啟動(dòng)和關(guān)閉Hadoop 進(jìn)程命令
- 2.4.3 啟動(dòng)和查看Hadoop 進(jìn)程
- 2.4.4 查看Web 界面
- 2.5 使用Hadoop 集群
- 2.6 本章小結(jié)
- 2.7 習(xí)題
- 第3章 HDFS分布式文件系統(tǒng)
- 3.1 HDFS 簡(jiǎn)介
- 3.1.1 HDFS 的概念
- 3.1.2 HDFS 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和讀取方式
- 3.1.3 HDFS 的特點(diǎn)
- 3.2 HDFS 存儲(chǔ)架構(gòu)和數(shù)據(jù)讀寫流程
- 3.2.1 HDFS 的存儲(chǔ)架構(gòu)
- 3.2.2 HDFS 的數(shù)據(jù)讀寫流程
- 3.3 HDFS 的Shell 命令
- 3.4 Java 程序操作HDFS
- 3.4.1 HDFS Java API 概述
- 3.4.2 使用Java API 操作HDFS
- 3.5 Hadoop 序列化
- 3.5.1 Hadoop 序列化簡(jiǎn)介
- 3.5.2 常用實(shí)現(xiàn)Writable 接口的類
- 3.5.3 自定義實(shí)現(xiàn)Writable 接口的類
- 3.6 Hadoop 小文件處理
- 3.6.1 壓縮小文件
- 3.6.2 創(chuàng)建序列文件
- 3.7 通信機(jī)制RPC
- 3.7.1 RPC 簡(jiǎn)介
- 3.7.2 Hadoop 的RPC 架構(gòu)
- 3.8 本章小結(jié)
- 3.9 習(xí)題
- 第4章 MapReduce分布式計(jì)算框架
- 4.1 認(rèn)識(shí)MapReduce
- 4.1.1 MapReduce 核心思想
- 4.1.2 MapReduce 編程模型
- 4.1.3 MapReduce 編程案例——WordCountOrDuration
- 4.2 MapReduce 編程組件
- 4.2.1 InputFormat 組件
- 4.2.2 OutputFormat 組件
- 4.2.3 RecordReader 組件和RecordWriter 組件
- 4.2.4 Partitioner 組件
- 4.2.5 Combiner 組件
- 4.3 MapReduce 作業(yè)解析
- 4.3.1 MapReduce 作業(yè)簡(jiǎn)介
- 4.3.2 MapReduce 作業(yè)運(yùn)行時(shí)的資源調(diào)度
- 4.3.3 MapReduce 作業(yè)運(yùn)行流程
- 4.4 MapReduce 工作原理
- 4.4.1 Map 任務(wù)工作原理
- 4.4.2 Reduce 任務(wù)工作原理
- 4.5 Shuffle 階段
- 4.5.1 Shuffle 的概念
- 4.5.2 Map 端的Shuffle
- 4.5.3 Reduce 端的Shuffle
- 4.6 優(yōu)化——數(shù)據(jù)傾斜
- 4.7 MapReduce 典型案例——排序
- 4.7.1 部分排序
- 4.7.2 全排序
- 4.8 MapReduce 典型案例——倒排索引
- 4.8.1 準(zhǔn)備模擬數(shù)據(jù)
- 4.8.2 輸出數(shù)據(jù)解析
- 4.8.3 編寫MapReduce 程序
- 4.9 MapReduce 典型案例——連接
- 4.9.1 準(zhǔn)備模擬數(shù)據(jù)
- 4.9.2 輸出數(shù)據(jù)解析
- 4.10 MapReduce 典型案例——平均分以及百分比
- 4.10.1 準(zhǔn)備模擬數(shù)據(jù)
- 4.10.2 輸出數(shù)據(jù)解析
- 4.10.3 編寫MapReduce 程序
- 4.11 MapReduce 典型案例——過(guò)濾敏感詞匯
- 4.11.1 準(zhǔn)備模擬數(shù)據(jù)
- 4.11.2 創(chuàng)建敏感詞庫(kù)
- 4.11.3 編寫MapReduce 程序
- 4.12 本章小結(jié)
- 4.13 習(xí)題
- 第5章 ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)
- 5.1 認(rèn)識(shí)ZooKeeper
- 5.1.1 ZooKeeper 簡(jiǎn)介
- 5.1.2 ZooKeeper 的設(shè)計(jì)目的
- 5.1.3 ZooKeeper 的系統(tǒng)模型
- 5.1.4 ZooKeeper 中的角色
- 5.1.5 ZooKeeper 的工作原理
- 5.2 ZooKeeper 安裝和常用命令
- 5.2.1 ZooKeeper 單機(jī)模式
- 5.2.2 ZooKeeper 全分布式
- 5.2.3 ZooKeeper 服務(wù)器常用腳本
- 5.2.4 ZooKeeper 客戶端節(jié)點(diǎn)和命令
- 5.3 ZooKeeper 客戶端編程
- 5.3.1 配置開(kāi)發(fā)環(huán)境
- 5.3.2 Java 程序操作ZooKeeper 客戶端
- 5.4 ZooKeeper 典型應(yīng)用場(chǎng)景
- 5.4.1 數(shù)據(jù)發(fā)布與訂閱
- 5.4.2 命名服務(wù)
- 5.4.3 分布式鎖
- 5.5 本章小結(jié)
- 5.6 習(xí)題
- 第6章 Hadoop 2.0新特性
- 6.1 Hadoop 2.0 的改進(jìn)
- 6.1.1 HDFS 存在的問(wèn)題
- 6.1.2 MapReduce 存在的問(wèn)題
- 6.1.3 HDFS 2.0 解決HDFS 1.0 中的問(wèn)題
- 6.2 YARN 資源管理框架
- 6.2.1 YARN 簡(jiǎn)介
- 6.2.2 YARN 架構(gòu)
- 6.2.3 YARN 的優(yōu)勢(shì)
- 6.3 Hadoop 的HA 模式
- 6.3.1 HA 模式簡(jiǎn)介
- 6.3.2 HDFS 的HA 模式
- 6.3.3 YARN 的HA 模式
- 6.3.4 啟動(dòng)和關(guān)閉Hadoop 的HA 模式
- 6.4 本章小結(jié)
- 6.5 習(xí)題
- 第7章 Hive
- 7.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)簡(jiǎn)介
- 7.1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述
- 7.1.2 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的使用
- 7.1.3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特點(diǎn)
- 7.1.4 主流的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
- 7.2 認(rèn)識(shí)Hive
- 7.2.1 Hive 簡(jiǎn)介
- 7.2.2 Hive 架構(gòu)
- 7.2.3 Hive 和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)比較
- 7.3 Hive 安裝
- 7.4 Hive 數(shù)據(jù)類型
- 7.4.1 Hive 基本數(shù)據(jù)類型
- 7.4.2 Hive 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型
- 7.5 Hive 數(shù)據(jù)庫(kù)操作
- 7.6 Hive 表
- 7.6.1 內(nèi)部表和外部表
- 7.6.2 對(duì)表進(jìn)行分區(qū)
- 7.6.3 對(duì)表或分區(qū)進(jìn)行桶操作
- 7.7 Hive 表的查詢
- 7.7.1 select 查詢語(yǔ)句
- 7.7.2 視圖
- 7.7.3 Join
- 7.8 Hive 函數(shù)
- 7.8.1 Hive 內(nèi)置函數(shù)
- 7.8.2 通過(guò)JDBC 驅(qū)動(dòng)程序使用Hiveserver2 服務(wù)
- 7.8.3 Hive 用戶自定義函數(shù)
- 7.9 Hive 性能優(yōu)化
- 7.10 Hive 案例分析
- 7.11 本章小結(jié)
- 7.12 習(xí)題
- 第8章 HBase分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)
- 8.1 認(rèn)識(shí)HBase
- 8.1.1 HBase 簡(jiǎn)介
- 8.1.2 HBase 的數(shù)據(jù)模型
- 8.1.3 HBase 架構(gòu)
- 8.1.4 HBase 文件存儲(chǔ)格式
- 8.1.5 HBase 存儲(chǔ)流程
- 8.1.6 HBase 和HDFS
- 8.2 HBase 表設(shè)計(jì)
- 8.2.1 列簇設(shè)計(jì)
- 8.2.2 行鍵設(shè)計(jì)
- 8.3 HBase 安裝
- 8.3.1 HBase 的單機(jī)模式
- 8.3.2 HBase 的HA 模式
- 8.4 HBase Shell 常用操作
- 8.5 HBase 編程
- 8.5.1 配置開(kāi)發(fā)環(huán)境
- 8.5.2 使用Java API 操作HBase
- 8.5.3 使用HBase 實(shí)現(xiàn)WordCountOrDuration
- 8.6 HBase 過(guò)濾器和比較器
- 8.6.1 過(guò)濾器
- 8.6.2 比較器
- 8.6.3 編程實(shí)例
- 8.7 HBase 與Hive 結(jié)合
- 8.7.1 HBase 與Hive 結(jié)合的原因
- 8.7.2 Hive 關(guān)聯(lián)HBase
- 8.8 HBase 性能優(yōu)化
- 8.9 本章小結(jié)
- 8.10 習(xí)題
- 第9章 Flume
- 9.1 認(rèn)識(shí)Flume
- 9.1.1 Flume 簡(jiǎn)介
- 9.1.2 Flume 的特點(diǎn)
- 9.2 Flume 基本組件
- 9.2.1 Event
- 9.2.2 Agent
- 9.3 Flume 安裝
- 9.4 Flume 數(shù)據(jù)流模型
- 9.5 Flume 的可靠性保證
- 9.5.1 負(fù)載均衡
- 9.5.2 故障轉(zhuǎn)移
- 9.6 Flume 攔截器
- 9.7 采集案例
- 9.7.1 采集目錄到HDFS
- 9.7.2 采集文件到HDFS
- 9.8 本章小結(jié)
- 9.9 習(xí)題
- 第10章 Sqoop
- 10.1 認(rèn)識(shí)Sqoop
- 10.1.1 Sqoop 簡(jiǎn)介
- 10.1.2 Sqoop 原理
- 10.1.3 Sqoop 架構(gòu)
- 10.2 Sqoop 安裝
- 10.3 Sqoop 命令
- 10.3.1 Sqoop 數(shù)據(jù)庫(kù)連接參數(shù)
- 10.3.2 Sqoop export 參數(shù)
- 10.3.3 Sqoop import 參數(shù)
- 10.3.4 Sqoop import 命令的基本操作
- 10.4 Sqoop 數(shù)據(jù)導(dǎo)入
- 10.4.1 將MySQL 的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HDFS
- 10.4.2 將MySQL 的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive
- 10.4.3 將MySQL 的數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase
- 10.4.4 增量導(dǎo)入
- 10.4.5 按需導(dǎo)入
- 10.5 Sqoop 數(shù)據(jù)導(dǎo)出
- 10.5.1 將HDFS 的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL
- 10.5.2 將Hive 的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL
- 10.5.3 將HBase 的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL
- 10.6 Sqoop job
- 10.7 本章小結(jié)
- 10.8 習(xí)題
- 第11章 綜合項(xiàng)目——電商精準(zhǔn)營(yíng)銷
- 11.1 項(xiàng)目概述
- 11.1.1 項(xiàng)目背景介紹
- 11.1.2 項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)
- 11.2 項(xiàng)目詳細(xì)介紹
- 11.2.1 項(xiàng)目核心關(guān)注點(diǎn)
- 11.2.2 重要概念
- 11.2.3 維度
- 11.3 項(xiàng)目模塊分析
- 11.3.1 用戶基本信息分析模塊
- 11.3.2 瀏覽器分析模塊
- 11.3.3 地域分析模塊
- 11.3.4 外鏈分析模塊
- 11.4 數(shù)據(jù)采集
- 11.4.1 日志采集系統(tǒng)概述
- 11.4.2 JS SDK 收集數(shù)據(jù)
- 11.4.3 Java SDK 收集數(shù)據(jù)
- 11.4.4 使用Flume 搭建日志采集系統(tǒng)
- 11.4.5 日志信息說(shuō)明
- 11.5 數(shù)據(jù)清洗
- 11.5.1 分析需要清洗的數(shù)據(jù)
- 11.5.2 解析數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
- 11.5.3 利用MapReduce 清洗數(shù)據(jù)
- 11.6 使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
- 11.6.1 事件板塊數(shù)據(jù)分析
- 11.6.2 訂單板塊數(shù)據(jù)分析
- 11.6.3 時(shí)間板塊數(shù)據(jù)分析
- 11.7 可視化
- 11.7.1 ECharts 簡(jiǎn)介
- 11.7.2 ECharts 的優(yōu)點(diǎn)
- 11.7.3 操作流程
- 11.8 本章小結(jié)
- 11.9 習(xí)題
- 附錄
展開(kāi)全部
Hadoop大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)（慕課版）是2020年由人民郵電出版社出版,作者千鋒教育高教產(chǎn)品研發(fā)部。
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本書共14章，包括jQuery入門、jQuery選擇器詳解、jQuery操作DOM、jQuery常用方法、jQuery事件操作、jQuery工具方法、jQuery動(dòng)畫、jQuery特效實(shí)戰(zhàn)、jQuery高級(jí)進(jìn)階、jQuery插件、jQueryUI組件、jQuery移動(dòng)開(kāi)發(fā)、jQuery源碼分析、jQuery項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。
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本書是全棧軟件測(cè)試系列教程的入門教材，由淺入深地介紹軟件測(cè)試的知識(shí)和技能。主要內(nèi)容包括：初識(shí)軟件測(cè)試、軟件開(kāi)發(fā)流程、軟件測(cè)試計(jì)劃、靜態(tài)白盒測(cè)試、黑盒測(cè)試、動(dòng)態(tài)白盒測(cè)試、軟件缺陷與缺陷報(bào)告、評(píng)審、風(fēng)險(xiǎn)分析與測(cè)試總結(jié)、軟件質(zhì)量度量與評(píng)估、軟件測(cè)試過(guò)程與改進(jìn)、軟件測(cè)試項(xiàng)目管理。
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