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Linux系統與大數據應用(十三五普通高等教育規劃教材)

  • 作者：編者:夏輝//楊偉吉//金鑫
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111631927
  • 出版日期：2019/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：283
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    本書主要內容包括Linux基本命令，大數據主要框架Hadoop的搭建和應用，Spark框架的應用，大數據科學計算、Python語言、網路爬蟲分析等主要大數據分析應用的工具等。本書分別從使用者、網路管理者、shell程序開發者、應用程序開發者和內核開發者的角度，全方位地介紹Linux操作環境、操作命令，以及基本的開發方法；同時，本書面向大數據應用的開發者，介紹基於Linux的大數據計算平台、存儲平台，以及幾個廣泛使用的應用開發和分析工具；之後是綜合案例和應用，使讀者初步認識Linux，熟練使用shell命令，掌握管理原理，熟悉基於Linux的大數據開發平台，並學會幾種典型的大數據存儲和開發方法。
    本書既可作為高等學校電腦軟體技術課程的教材，也可作為管理信息開發人員的技術參考書。
作者介紹
編者:夏輝//楊偉吉//金鑫
目錄
前言
第1章  Linux概述
  1.1  認識Linux
    1.1.1  Linux版本
    1.1.2  文件與目錄
  1.2  Linux的發展
    1.2.1  早期的Linux
    1.2.2  Linux發展
    1.2.3  Linux舉例
    1.2.4  Linux基本思想和特徵
  1.3  Ubuntu介紹
    1.3.1  Ubuntu概述
    1.3.2  Ubuntu的版本與應用
    1.3.3  Ubuntu下載安裝
    1.3.4  Ubuntu評價
  1.4  Linux下大數據平台
    1.4.1  Linux下大數據平台介紹
    1.4.2  Linux下大數據平台架構
    1.4.3  大數據平台發展前景
  1.5  本章小結
  實踐與練習
第2章  Hadoop平台常用的Linux命令
  2.1  文件和目錄
    2.1.1  Ubuntu目錄結構
    2.1.2  創建/刪除目錄
    2.1.3  查看文件
    2.1.4  查看路徑
    2.1.5  tree命令
  2.2  文件操作
    2.2.1  創建文件
    2.2.2  查看文件內容
    2.2.3  清屏
  2.3  幫助和歷史
    2.3.1  help命令
    2.3.2  man命令
    2.3.3  自動補全Tab
    2.3.4  查看歷史history
  2.4  文件的其他操作
    2.4.1  複製/剪切命令
    2.4.2  重命名
    2.4.3  重定向
    2.4.4  管道命令
    2.4.5  鏈接快捷方式
    2.4.6  文件搜索
    2.4.7  壓縮文件和解壓縮
  2.5  常用操作
    2.5.1  日曆cal
    2.5.2  時間date
    2.5.3  進程操作
    2.5.4  狀態查看和操作

  2.6  本章小結
  實踐與練習
第3章  Linux用戶與組管理
  3.1  用戶與組賬號
    3.1.1  添加賬號
    3.1.2  切換賬號
    3.1.3  遠程登錄
  3.2  用戶root
    3.2.1  切換用戶
    3.2.2  加入用戶組
    3.2.3  退出
  3.3  用戶操作許可權
    3.3.1  文件許可權管理概述
    3.3.2  修改許可權
  3.4  的安全性
    3.4.1  賬號的安全性
    3.4.2  常見漏洞的安全性
    3.4.3  SELinux
  3.5  應用案例：Hadoop集群創建的用戶
  3.6  本章小結
  實踐與練習
第4章  Linux編輯器和軟體安裝
  4.1  Linux主要編輯器介紹
    4.1.1  gedit編輯器
    4.1.2  vim編輯器
  4.2  HTTP Server的介紹和安裝
    4.2.1  Apache HTTP Server
    4.2.2  安裝與配置實例
  4.3  Linux大數據包導入庫
    4.3.1  pip安裝
    4.3.2  自帶工具
    4.3.3  導入大數據計算庫
  4.4  應用案例：Hadoop集群修改配置文件
  4.5  本章小結
  實踐與練習
第5章  Linux網路及其服務配置
  5.1  網路配置
    5.1.1  IP地址查看和配置
    5.1.2  SSH和Telnet
    5.1.3  SSH工具
  5.2  Xshell工具
    5.2.1  伺服器配置與連接
    5.2.2  客戶端與伺服器通信
  5.3  FTP伺服器
    5.3.1  FTP伺服器簡介
    5.3.2  FTP伺服器安裝配置
  5.4  Samba伺服器
    5.4.1  Samba簡介
    5.4.2  安裝與配置實例
  5.5  Apache Web伺服器

    5.5.1  Apache Web伺服器簡介
    5.5.2  Apache Web伺服器安裝與配置
    5.5.3  虛擬主機配置
  5.6  應用案例：Hadoop平台的網路和伺服器配置
  5.7  本章小結
  實踐與練習
第6章  大數據挖掘的shell基礎
  6.1  大數據開發的shell基礎
  6.2  shell的模式和類型
    6.2.1  shell的運行模式
    6.2.2  shell的類型
  6.3  shell編程
    6.3.1  bash簡介
    6.3.2  shell命令行
    6.3.3  shell腳本語句和命令
  6.4  應用案例：shell編程的數據挖掘
  6.5  本章小結
  實踐與練習
第7章  Linux下的Python基礎
  7.1  Linux中的Python
  7.2  Python基礎
    7.2.1  基本數據類型
    7.2.2  流程式控制制語句
  7.3  Python函數
  7.4  Python類和對象
    7.4.1  面向對象
    7.4.2  類和對象
    7.4.3  構造函數
    7.4.4  繼承
  7.5  文件的操作
  7.6  Python的類庫
  7.7  應用案例：數據挖掘相關Python類庫應用
  7.8  其他相關知識
  7.9  本章小結
  實踐與練習
第8章  大數據開發平台
  8.1  大數據開發平台簡介
    8.1.1  大數據的應用與前景
    8.1.2  Hadoop簡介
  8.2  Hadoop框架介紹
    8.2.1  Hadoop框架及組件介紹
    8.2.2  Hadoop的核心組件
    8.2.3  Hadoop的安全性
  8.3  Hadoop安裝與配置
    8.3.1  下載安裝Hadoop
    8.3.2  Hadoop配置
    8.3.3  詞頻統計示例
  8.4  Spark簡介
    8.4.1  Spark特點
    8.4.2  Spark生態

  8.5  Spark安裝與配置
    8.5.1  下載與安裝Spark
    8.5.2  Spark集群配置
  8.6  本章小結
  實踐與練習
第9章  大數據應用開發工具
  9.1  數據抽取ETL
    9.1.1  ETL概述
    9.1.2  ETL工具
    9.1.3  網路爬蟲技術及應用
  9.2  Hbase原理和模型
    9.2.1  Hbase安裝和部署
    9.2.2  Hbase應用
    9.2.3  Hbase優化和存儲
  9.3  Hive基礎與應用
    9.3.1  Hive安裝
    9.3.2  Hive數據模型和查詢語言
    9.3.3  Hive數據分析
  9.4  本章小結
  實踐與練習
第10章  大數據應用與案例
  10.1  數據挖掘工具和主要演算法
    10.1.1  Mahout安裝和配置
    10.1.2  K-Means演算法和Canopy演算法
    10.1.3  貝葉斯演算法
  10.2  Hadoop應用案例：World count詞頻統計案例
    10.2.1  實訓目的和要求
    10.2.2  運用
  10.3  Spark應用案例：Spark進行電商數據檢索
    10.3.1  實訓目的和要求
    10.3.2  運用
  10.4  本章小結
  實踐與練習
參考文獻

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