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本书以Hadoop 3.3.0为核心，涵盖Hadoop生态系统的常用组件，主要介绍各组件的架构原理、Shell命令、常用API及编程等，并配有较多例题。全书共7章，内容包含Hadoop概述、Hadoop伪分布式安装、Hadoop分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、分布式数据库HBase、数据仓库Hive和内存计算框架Spark，第2~7章还设计了相关实验。本书可以作为高等院校大数据、计算机、应用统计等相关专业的教材，也可作为Hadoop爱好者的入门教程或自学参考用书。本书配有电子课件，欢迎选用本书作教材的教师登录www.cmpedu.com注册后下载，或加微信13910750469索取。
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前言第1章Hadoop概述1.1大数据简介1.2Hadoop简介1.3Hadoop特性1.4Hadoop核心组件1.4.1HDFS1.4.2MapReduce1.4.3YARN1.5Hadoop生态系统1.5.1HBase1.5.2Hive1.5.3Pig1.5.4Spark1.5.5ZooKeeper1.5.6Sqoop1.5.7Flume1.5.8Mahout1.5.9Ambari1.6本章小结习题第2章Hadoop伪分布式安装2.1Linux操作系统2.1.1概述2.1.2Linux的组成2.1.3Linux的内核版本与发行版本2.1.4Linux基本命令2.2CentOS的安装2.2.1安装VMware Workstation2.2.2在VMware上安装CentOS 72.2.3配置CentOS 72.3Hadoop伪分布式安装与配置2.3.1安装WinSCP2.3.2安装JDK2.3.3安装Hadoop2.4本章小结习题实验Hadoop伪分布式安装与配置第3章Hadoop分布式文件系统HDFS3.1HDFS的架构和原理3.1.1计算机集群结构3.1.2HDFS的假设前提和设计目标3.1.3HDFS的相关概念3.1.4HDFS体系结构3.1.5HDFS存储原理3.2HDFS Shell3.3HDFS Java API3.3.1搭建Linux操作系统下的Eclipse开发环境3.3.2HDFS Java API常用的类3.3.3HDFS Java API 编程3.4本章小结习题实验HDFS基本命令的使用和HDFS的Java编程第4章分布式计算框架MapReduce4.1认识MapReduce4.1.1分布式并行编程4.1.2MapReduce核心思想4.1.3MapReduce运行环境4.1.4Hadoop内置数据类型4.2MapReduce工作流程4.2.1MapReduce工作流程概述4.2.2Shuffle过程分析4.3MapReduce入门示例：WordCount4.3.1WordCount程序任务4.3.2准备被统计的文件4.3.3WordCount执行过程分析4.3.4WordCount编程实践4.4MapReduce应用实例4.4.1求平均值4.4.2简单查询功能的实现4.5本章小结习题实验简单排序的实现第5章分布式数据库HBase5.1概述5.1.1BigTable简介5.1.2HBase简介5.1.3HBase具有的特点5.2HBase数据模型5.2.1数据模型概述5.2.2数据模型的相关概念5.3HBase系统架构5.4HBase伪分布式安装5.4.1安装并配置环境变量5.4.2配置HBase参数5.4.3验证HBase5.5HBase Shell5.5.1HBase Shell常用命令5.5.2HBase Shell应用实例5.6HBase Java API5.6.1HBase Java API 简介5.6.2HBase Java API 编程5.7本章小结习题实验HBase编程实践第6章数据仓库Hive6.1概述6.1.1数据仓库简介6.1.2Hive简介6.1.3Hive与关系型数据库的区别6.1.4Hive系统架构6.2Hive伪分布式安装6.2.1MySQL的安装和配置6.2.2Hive的安装和配置6.3Hive编程基础6.3.1Hive的数据类型6.3.2数据库相关操作6.3.3表相关操作6.3.4表中数据的加载6.3.5HiveQL基本查询6.3.6Hive函数6.4Hive编程实例6.4.1雇员表统计6.4.2词频统计6.5本章小结习题实验Hive的编程实践第7章内存计算框架Spark7.1Spark基础知识7.1.1Spark简介7.1.2Spark生态系统7.1.3Spark运行架构7.2Scala基础知识7.2.1Scala简介7.2.2Scala安装7.2.3Scala编程7.3Spark伪分布式安装7.3.1Spark的安装模式7.3.2Spark的安装7.4RDD编程基础7.4.1Spark Shell的启动和退出7.4.2RDD创建7.4.3常用的RDD操作7.4.4RDD编程实例7.5IDEA的安装和使用7.5.1IDEA的安装7.5.2IDEA的使用7.5.3独立应用程序实例7.6本章小结习题实验Spark Shell交互式编程参考文献
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大数据时代的来临，带来了信息技术的巨大变革，并深刻影响着人们生活和社会生产的方方面面。Hadoop是一个开源的、可运行于大规模集群上的分布式存储和计算的软件框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序，并能充分利用集群的威力进行高速运算和存储。大数据的核心技术就是Hadoop及其生态系统的常用组件，包括HBase、Hive和Spark等。目前市面上虽然已有较多关于Hadoop的书籍，但是这些书籍大多是基于Hadoop 2.X，而且偏重理论讲述，内容较多，学习难度较大，容易打击初学者的学习积极性，让其难以入门。本书以Hadoop 3.3.0为核心，涵盖Hadoop生态系统的常用组件，内容新颖，可操作性强，讲解通俗易懂，能使读者在较短的时间内掌握Hadoop大数据技术。本书特色1.容易入门相对于其他书籍，本书增加Linux基础知识和Linux基本命令，不熟悉Linux的读者也容易上手；对Hadoop及其他相关软件的安装和使用过程进行了详细描述，帮助读者渡过安装和使用相关软件的难关。2.版本新随着时间的推移，Hadoop及其生态系统的常用组件也在不断发展，版本不断更新，本书采用的软件版本较新，如Hadoop 3.3.0、HBase 2.2.2、Hive 3.1.2、Spark 3.2.1等。3.较多的应用实例本书提供了较多的应用实例，以便帮助读者理论联系实际，快速地掌握Hadoop及其生态系统的常用组件的编程技术。4.图文并茂“一图胜千言”，全书共有两百多幅插图，用于展示语言难以描述的内容。适合阅读本书的读者（1）高等院校、中职学校的师生。（2）Hadoop大数据技术初学者。（3）Hadoop大数据应用开发人员。致谢在本书的编写过程中，得到了厦门大学林子雨副教授的大力帮助，还得到了广东时汇信息科技有限公司和广东泰迪智能科技股份有限公司的帮助，在此一并表示衷心的感谢。非常感谢机械工业出版社吉玲编辑，她专业细致的工作方式，给编者留下了深刻的印象。前言由于编者水平有限，编写时间仓促，书中的错误和疏漏在所难免，恳请广大读者提出宝贵意见和建议。联系邮箱：lkf547@163.com。编者于广东工业大学
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