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大數據基礎(新世紀高職高專大數據專業系列規劃教材)

  • 作者：編者:周晴紅
  • 出版社：大連理工大學
  • ISBN：9787568522267
  • 出版日期：2019/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：194
人民幣：RMB 39.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材的體系結構及知識點的分佈按照學習思維邏輯由淺入深、循序漸進、以學代教的模式編排，編者建議學者按照項目編排順序學習和開展實訓，這樣有利於較為全面地了解大數據技術及應用。本教材共9個項目，主要內容安排如下：
    項目1主要從理論方面介紹了大數據的基本特徵、大數據的影響、大數據處理的基本流程以及大數據與雲計算、物聯網的關係。介紹了Hadoop生態系統中主要組件的功能以及Hadoop在各個行業中的應用。
    項目2完成了在VirtualBox下安裝Ubuntu操作系統、Ubuntu的網路配置，以及安裝和配置FTP軟體FileZilla，利用FileZilla軟體在Windows系統和Linux系統之間傳輸文件。
    項目3完成了Hadoop在虛擬機環境下的單機模式安裝和偽分佈模式安裝，並介紹了偽分佈模式下的單詞統計實例。
    項目4介紹了HDFS的工作原理以及文件操作，通過讀文件、寫文件、判斷文件是否存在三個案例的學習完成在Eclipse中編寫程序、編譯程序、部署程序。
    項目5介紹了HBase基本概念、體系架構，接著完成了單機模式和偽分佈模式的安裝與配置，最後完成Eclipse環境中HBase Java API編程環境的配置以及使用Java API提供的類實現資料庫存儲管理。
    項目6主要通過MapReduce編程模型的學習，完成英語單詞統計和氣象數據分析，深刻理解並學會運用MapReduce系統。
    項目7通過Hive的學習學會建資料庫和表、管理資料庫和表、Hive數據導入和導出等相關操作。最後完成Hive在交易數據統計分析中的應用。
    項目8首先介紹了Flume的安裝與配置以及利用Flume將日誌採集到HDFS，然後介紹了Sqoop的功能以及利用Sqoop實現了關係資料庫MySQL與Hadoop生態系統HDFS和Hive之間數據相互遷移。
    項目9介紹了數據可視化的概念和常用工具等，然後通過Echarts繪製簡單圖表示例的介紹引領讀者一步一步繪製未來一周氣溫變化圖和網站訪問量統計圖。
作者介紹
編者:周晴紅
目錄
項目1  大數據概述
  任務1  初識大數據
    1.1.1  大數據的基本特徵
    1.1.2  大數據的影響
    1.1.3  大數據處理的基本流程
    1.1.4  大數據與雲計算、物聯網的關係
  任務2  認識Hadoop生態系統
    1.2.1  Hadoop生態系統
    1.2.2  Hadoop行業應用案例
  項目小結
  課後練習
項目2  Linux操作系統的安裝及常用命令
  任務1  安裝及配置Linux虛擬機
    2.1.1  創建Linux虛擬機
    2.1.2  搭建FTP遠程連接虛擬機
    2.1.3  在虛擬機上安裝軟體
  任務2  Linux系統常用命令
    2.2.1  熟練使用文件目錄類命令
    2.2.2  熟練使用vim編輯器
  項目小結
  課後練習
項目3  Hadoop集群部署
  任務1  Hadoop安裝與配置
    3.1.1  創建hadoop用戶
    3.1.2  安裝SSH，配置SSH無密碼登錄
    3.1.3  安裝Java環境
    3.1.4  單機模式安裝
    3.1.5  偽分佈模式安裝
  任務2  Hadoop的啟動和測試
  任務3  Hadoop偽分佈模式實例
  項目小結
  課後練習
項目4  HDFS基礎操作
  任務1  認識HDFS
    4.1.1  HDFS工作原理
    4.1.2  HDFS常用命令
  任務2  上傳文件到HDFS目錄
    4.2.1  HDFS中新建目錄
    4.2.2  3：傳和下載文件
    4.2.3  查看文件內容
    4.2.4  刪除文件或目錄
  任務3  編寫HDFS程序
    4.3.1  讀取HDFS文件
    4.3.2  向HDFS中寫入文件
    4.3.3  判斷文件是否存在
  項目小結
  課後練習
項目5  HBase資料庫的安裝與應用
  任務1  認識HBase
    5.1.1  HBase簡介

    5.1.2  HBase基本概念
    5.1.3  HBase體系架構
  任務2  HBase開發環境安裝與配置
    5.2.1  單機模式安裝與配置
    5.2.2  偽分佈模式安裝與配置
  任務3  使用HBase Shell管理分散式資料庫
    5.3.1  HBase Shell命令簡介
    5.3.2  HBase Shell的使用
  任務4  HBase編程
    5.4.1  開發HBase應用程序
    5.4.2  HBase編程實現數據存儲管理
  項目小結
  課後練習
項目6  MapReduce應用開發
  任務1  認識MapReduce編程模型
    6.1.1  MapReduce概念
    6.1.2  MapReduce編程模型
    6.1.3  MapReduce數據類型
  任務2  使用Eclipse創建MapReduce工程
    6.2.1  下栽安裝Hadoop-Eclipse-Plugin插件
    6.2.2  配置MapReduce環境
    6.2.3  在Eclipse中操作HDFS中的文件
  任務3  MapReduce實現英語單詞統計
  任務4  MapReduce實現氣象數據分析
  項目小結
  課後練習
項目7  Hive數據倉庫
  任務1  認識Hive
    7.1.1  Hive簡介
    7.1.2  Hive架構設計
    7.1.3  Hive與傳統關係資料庫的對比
  任務2  Hive安裝與配置
  任務3  Hive Shell操作
    7.3.1  Hive的數據類型
    7.3.2  Hive基本操作
  任務4  Hive交易數據統計實戰
  項目小結
  課後練習
項目8  Flume和Sqoop的安裝與使用
  任務1  認識F1ume
    8.1.1  Flome相關概念
    8.1.2  Flume架構
    8.1.3  Flume常用的類型
    8.1.4  F1ume常用操作命令
  任務2  Flume環境搭建
    8.2.1  Flume安裝與配置
    8.2.2  Flume採集日誌信息到HDFS
  任務3  安裝Sqoop
  任務4  使用Sqoop實現數據遷移
    8.4.1  Sqoop命令介紹

    8.4.2  使用Sqoop將數據從MySQL導入HDFS
    8.4.3  使用Sqoop將數據從HDFS導出MySQL
    8.4.4  使用Sqoop將數據從MySQL導入Hive
  項目小結
  課後練習
項目9  數據可視化技術
  任務1  數據可視化簡介
    9.1.1  數據可視化概述
    9.1.2  數據可視化常用工具
  任務2  使用ECharts繪製圖表
    9.2.1  ECharts圖表製作示例
    9.2.2  繪製未來一周氣溫變化圖
    9.2.3  繪製網站訪問南丁格爾圖
  項目小結
  課後練習
參考文獻

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