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大數據實驗手冊/高級大數據人才培養叢書

  • 作者：編者:劉鵬
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121316180
  • 出版日期：2017/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：275
人民幣：RMB 45 元      售價：元
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內容大鋼
    劉鵬主編的《大數據實驗手冊》是中國大數據專家委員會劉鵬教授團隊的心血之作。針對高校大數據相關專業實踐教學以及個人提升大數據動手能力的需求，帶領大數據研發團隊，經過反覆實踐、提煉和驗證形成本書。本書主要內容包括HDFS實驗、YARN實驗、MapReduce實驗、Hive實驗、Spark實驗、ZooKeeper實驗、HBase實驗、Storm實驗、MongoDB實驗、LevelDB實驗、Mahout實驗和綜合實戰等。每個實驗呈現詳細的實驗目的、實驗內容、實驗原理和實驗流程。在線大數據實驗平台(https://bd.cstor.cn)或BDRack大數據實驗一體機可為全部實驗提供完整的支撐。
    「讓學習變得輕鬆」是本書的初衷。本書填補了大數據教學過程的缺失環節，可培養學生實操動手和自主設計的能力。本書適合作為相關專業本科和研究生的實驗手冊，也可作為高職高專學校選做的實驗教學內容，同時還可作為大數據從業人員的自學書籍。
作者介紹
編者:劉鵬
    劉鵬，教授，清華大學博士畢業，現任南京大數據研究院院長，兼任中國大數據應用聯盟人工智慧專家委員會主任，2019年全國大學生數學建模競賽命題人，第45屆世界技能大賽中國雲計算專家指導組組長。曾於2002年獲得全球數據處理比賽PennySort世界冠軍，獲全軍「十大學習成才標兵」（排名第一）、南京「十大傑出青年」、「中國大數據創新百人」、江蘇省中青年領軍人才、清華大學「學術新秀」等稱號。
目錄
實驗一 大數據實驗一體機基礎操作
  1.1 實驗目的
  1.2 實驗要求
  1.3 實驗原理
  1.4 實驗步驟
實驗二 HDFS實驗：部署HDFS
  2.1 實驗目的
  2.2 實驗要求
  2.3 實驗原理
  2.4 實驗步驟
實驗三 HDFS實驗：讀寫HDFS文件
  3.1 實驗目的
  3.2 實驗要求
  3.3 實驗原理
  3.4 實驗步驟
實驗四 YARN實驗：部署YARN集群
  4.1 實驗目的
  4.2 實驗要求
  4.3 實驗原理
  4.4 實驗步驟
  4.5 實驗結果
實驗五 MapReduce實驗：單詞計數
  5.1 實驗目的
  5.2 實驗要求
  5.3 實驗原理
  5.4 實驗步驟
  5.5 實驗結果
實驗六 MapReduce實驗：二次排序
  6.1 實驗目的
  6.2 實驗要求
  6.3 實驗原理
  6.4 實驗步驟
  6.5 實驗結果
實驗七 MapReduce實驗：計數器
  7.1 實驗目的
  7.2 實驗要求
  7.3 實驗背景
  7.4 實驗步驟
  7.5 實驗結果
實驗八 MapReduce實驗：Join操作
  8.1 實驗目的
  8.2 實驗要求
  8.3 實驗背景
  8.4 實驗步驟
  8.5 實驗結果
實驗九 MapReduce實驗：分散式緩存
  9.1 實驗目的
  9.2 實驗要求
  9.3 實驗步驟
  9.4 實驗結果

實驗十 Hive實驗：部署Hive
  10.1 實驗目的
  10.2 實驗要求
  10.3 實驗原理
  10.4 實驗步驟
  10.5 實驗結果
實驗十一 Hive實驗：新建Hive表
  11.1 實驗目的
  11.2 實驗要求
  11.3 實驗原理
  11.4 實驗步驟
  11.5 實驗結果
實驗十二 Hive實驗：Hive分區
  12.1 實驗目的
  12.2 實驗要求
  12.3 實驗原理
  12.4 實驗步驟
  12.5 實驗結果
實驗十三 Spark實驗：部署Spark集群
  13.1 實驗目的
  13.2 實驗要求
  13.3 實驗原理
  13.4 實驗內容和步驟
  13.5 實驗結果
實驗十四 Spark實驗：SparkWordCount
  14.1 實驗目的
  14.2 實驗要求
  14.3 實驗原理
  14.4 實驗步驟
  14.5 實驗結果
實驗十五 Spark實驗：RDD綜合實驗
  15.1 實驗目的
  15.2 實驗要求
  15.3 實驗原理
  15.4 實驗步驟
  15.5 實驗結果
實驗十六 Spark實驗：Spark綜例
  16.1 實驗目的
  16.2 實驗要求
  16.3 實驗原理
  16.4 實驗步驟
實驗十七 Spark實驗：Spark SQL
  17.1 實驗目的
  17.2 實驗要求
  17.3 實驗原理
  17.4 實驗步驟
  17.5 實驗結果
實驗十八 Spark實驗：Spark Streaming
  18.1 實驗目的
  18.2 實驗要求

  18.3 實驗原理
  18.4 實驗步驟
  18.5 實驗結果
實驗十九 Spark實驗：GraphX
  19.1 實驗目的
  19.2 實驗要求
  19.3 實驗原理
  19.4 實驗步驟
  19.5 實驗結果
實驗二十 部署ZooKeeper
  20.1 實驗目的
  20.2 實驗要求
  20.3 實驗原理
  20.4 實驗步驟
  20.5 實驗結果
實驗二十一 ZooKeeper進程協作
  21.1 實驗目的
  21.2 實驗要求
  21.3 實驗原理
  21.4 實驗步驟
  21.5 實驗結果
實驗二十二 部署HBase
  22.1 實驗目的
  22.2 實驗要求
  22.3 實驗原理
  22.4 實驗步驟
  22.5 實驗結果
實驗二十三 新建HBase表
  23.1 實驗目的
  23.2 實驗要求
  23.3 實驗原理
  23.4 實驗步驟
  23.5 實驗結果
實驗二十四 部署Storm
  24.1 實驗目的
  24.2 實驗要求
  24.3 實驗原理
  24.4 實驗步驟
  24.5 實驗結果
實驗二十五 實時WordCountTopology
  25.1 實驗目的
  25.2 實驗要求
  25.3 實驗原理
  25.4 實驗步驟
  25.5 實驗結果
實驗二十六 文件數據Flume至HDFS
  26.1 實驗目的
  26.2 實驗要求
  26.3 實驗原理
  26.4 實驗步驟

  26.5 實驗結果
實驗二十七 Kafka訂閱推送示例
  27.1 實驗目的
  27.2 實驗要求
  27.3 實驗原理
  27.4 實驗步驟
  27.5 實驗結果
實驗二十八 Pig版WordCount
  28.1 實驗目的
  28.2 實驗要求
  28.3 實驗原理
  28.4 實驗步驟
  28.5 實驗結果
實驗二十九 Redis部署與簡單使用
  29.1 實驗目的
  29.2 實驗要求
  29.3 實驗原理
  29.4 實驗步驟
  29.5 實驗結果
實驗三十 MapReduce與Spark讀寫Redis
  30.1 實驗目的
  30.2 實驗要求
  30.3 實驗原理
  30.4 實驗步驟
  30.5 實驗結果
實驗三十一 MongoDB實驗：讀寫MongoDB
  31.1 實驗目的
  31.2 實驗要求
  31.3 實驗原理
  31.4 實驗步驟
  31.5 實驗結果
實驗三十二 LevelDB實驗：讀寫LevelDB
  32.1 實驗目的
  32.2 實驗要求
  32.3 實驗原理
  32.4 實驗步驟
  32.5 實驗結果
實驗三十三 Mahout實驗：K-Means
  33.1 實驗目的
  33.2 實驗要求
  33.3 實驗原理
  33.4 實驗步驟
  33.5 實驗結果
實驗三十四 使用Spark實現K-Means
  34.1 實驗目的
  34.2 實驗要求
  34.3 實驗原理
  34.4 實驗步驟
  34.5 實驗結果
實驗三十五 使用Spark實現SVM

  35.1 實驗目的
  35.2 實驗要求
  35.3 實驗原理
  35.4 實驗步驟
  35.5 實驗結果
實驗三十六 使用Spark實現FP-Growth
  36.1 實驗目的
  36.2 實驗要求
  36.3 實驗原理
  36.4 實驗步驟
  36.5 實驗結果
實驗三十七 綜合實戰：車牌識別
  37.1 實驗目的
  37.2 實驗要求
  37.3 實驗步驟
  37.4 實驗結果
實驗三十八 綜合實戰：搜索引擎
  38.1 實驗目的
  38.2 實驗要求
  38.3 實驗步驟
  38.4 實驗結果
實驗三十九 綜合實戰：推薦系統
  39.1 實驗目的
  39.2 實驗要求
  39.3 實驗步驟
  39.4 實驗結果
實驗四十 綜合實戰：環境大數據
  40.1 實驗目的
  40.2 實驗要求
  40.3 實驗原理
  40.4 實驗步驟
實驗四十一 綜合實戰：智能硬體大數據托管
  41.1 實驗目的
  41.2 實驗要求
  41.3 實驗原理
  41.4 實驗步驟
  41.5 實驗結果
實驗四十二 綜合實戰：貸款風險評估
  42.1 實驗目的
  42.2 實驗要求
  42.3 實驗原理
  42.4 實驗相關
  42.5 實驗結果

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