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| 編輯推薦： |
《大数据查询技术与应用（微课版）》以大数据工程化处理与应用职业技能等级标准中所列举的数据应用的工作领域为内容主线，分为6个项目基本总结应用全部技术，通过6个项目，本课程系统地将工作任务对应职业技能，锻炼了学生在应用领域的工作能力。
课程突出了项目实践的重要性。在内容的编排上淡化了学科性，避免介绍过多偏深的理论，而注重理论在具体运用中的要点、方法和技术操作，并结合实际范例，逐层分析和利用数据查询技术进行实际项目应用。
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| 內容簡介： |
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《大数据查询技术与应用（微课版）》系统地讲解了大数据查询技术涉及的知识体系，主要是Hadoop生态圈体系中的各个组件，包括HDFS、Hive、Presto、HBase、Phoenix、Elasticsearch和dbeaver。 《大数据查询技术与应用（微课版）》采用项目任务驱动的方式进行讲解，覆盖组件的工作原理、部署安装和使用方法，力求用简洁明了的语言帮助读者更有效地动手实践。 《大数据查询技术与应用（微课版）》适合作为高等院校本科生、研究生的大数据及其相关课程的教材，也可以作为相关研究人员和工程技术人员的参考资料。
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| 關於作者： |
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亢华爱，副教授职称。主要从事《Python数据分析》、《关系数据库的规划与实施》、生产性实训等课程的教学工作，负责的《关系数据库的规划与实施》被评为校级优秀课程。在教学中做到知识技能的传授、素质培养以及价值引领相结合。在核心期刊、正式期刊和国际会议发表多篇有关数据挖掘、信息技术等方面的专业论文；主编《Web应用系统设计》教材，参编《管理信息系统》、《计算机信息基础》教材。
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| 目錄：
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项目一 企业人力资源数据的分析与处理 1
【引导案例】 1
任务一 大数据存储技术基础 2
【职业能力目标】 2
【任务描述与要求】 2
【知识储备】 2
一、什么是大数据 2
二、大数据存储的理论基础 7
三、Hadoop生态圈与平台架构 15
【任务实施】 17
【任务检查与评价】 30
【任务小结】 31
【任务拓展】 31
任务二 分布式文件系统HDFS 39
【职业能力目标】 39
【任务描述与要求】 39
【知识储备】 39
一、HDFS的体系架构详解 39
二、使用不同的方式操作HDFS 43
三、HDFS的高级特性 52
四、HDFS的底层通信方式RPC 56
【任务实施】 59
【任务检查与评价】 62
【任务小结】 63
【任务拓展】 63
任务三 数据仓库Hive 70
【职业能力目标】 70
【任务描述与要求】 70
【知识储备】 70
一、Hive简介 70
二、安装部署Hive 71
三、Hive的数据模型 73
四、Hive的内置函数 81
五、Hive的自定义函数 87
六、Hive的JDBC客户端 91
【任务实施】 93
【任务检查与评价】 94
【任务小结】 95
【任务拓展】 95
任务四 使用Presto查询数据 97
【职业能力目标】 97
【任务描述与要求】 97
【知识储备】 97
一、Presto基础知识 97
二、使用Presto处理数据 99
三、Presto的JDBC客户端 105
【任务实施】 107
【任务检查与评价】 108
【任务小结】 109
【任务拓展】 109
任务五 使用DBeaver进行Hive数据的
? 可视化查询 110
【职业能力目标】 110
【任务描述与要求】 110
【知识储备】 110
【任务实施】 110
【任务检查与评价】 116
【任务小结】 117
【任务拓展】 117
项目二 电商平台订单数据的分析与处理 119
【引导案例】 119
任务一 列式数据库HBase 120
【职业能力目标】 120
【任务描述与要求】 120
【知识储备】 120
一、HBase的体系架构 120
二、部署HBase 123
三、使用命令行操作HBase 129
四、HBase的Java API 135
五、使用HBase Web Console 145
六、深入HBase的存储结构 146
七、HBase读数据流程 152
八、HBase写数据流程 155
九、Region的管理 156
十、HBase的内存刷新策略 159
十一、深入HBase RowKey 161
十二、使用Bulk Loading导入
数据 163
【任务实施】 164
【任务检查与评价】 166
【任务小结】 166
【任务拓展】 167
一、使用多版本保存数据 167
二、使用HBase的快照 169
三、HBase的访问控制 170
四、备份HBase的数据 173
五、HBase的计数器 177
六、布隆过滤器 179
七、HBase的主从复制 181
任务二 使用Phoenix查询数据 183
【职业能力目标】 183
【任务描述与要求】 183
【知识储备】 183
一、Phoenix简介 183
二、安装和使用Phoenix 183
三、Phoenix与HBase的映射
关系 186
四、Phoenix中的索引 186
五、在Phoenix中执行JDBC 190
【任务实施】 192
【任务检查与评价】 195
【任务小结】 195
【任务拓展】 196
任务三 Elasticsearch 197
【职业能力目标】 197
【任务描述与要求】 197
【知识储备】 197
一、Elasticsearch简介 197
二、Elasticsearch与关系型数据库的
对比 198
三、Elasticsearch的节点 198
四、Elasticsearch中的核心概念 199
五、安装Elasticsearch 200
【任务实施】 201
【任务检查与评价】 204
【任务小结】 205
【任务拓展】 205
参考文献 206
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| 內容試閱：
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随着信息技术的不断发展，数据出现爆炸式的增长。为了实现对大数据的高效存储管理和快速分析与计算，出现了以Hadoop为代表的大数据平台生态圈系统。随着数据的不断增长，大数据生态圈系统也在不断地发展。尤其是在国内，诸多科技巨头纷纷推出了自己的大数据平台，如阿里云大数据平台、腾讯大数据平台、华为大数据平台等。
笔者拥有多年大数据平台方向的教学与实践经验，并在实际大数据运维和开发工作中积累了一些经验，因此想系统地编写一本有关大数据查询技术方面的图书，力求能够完整地介绍大数据查询技术。希望本书能对大数据平台方向的从业者和学习者有所帮助，同时也希望给大数据生态圈体系在国内的发展贡献一份力量。相信通过本书的学习，能够让读者全面并系统地掌握大数据查询的相关技术，并能够在实际工作中灵活地运用。
本书特点
本书从大数据生态圈技术的基础理论出发，为读者全面系统地介绍每个相关知识点。本书中每个实验步骤都经过了笔者验证，力求帮助读者在学习过程中搭建实验环境，并指导实际工作。
本书涵盖了大数据查询技术涉及的Hadoop生态圈系统，内容包括体系架构、运维管理和应用开发。如果读者有一定的经验，可以重点选择部分章节进行阅读；如果读者是零基础，建议按照本书的顺序进行学习，并根据书中的实验步骤进行环境的搭建，相信在阅读本书的过程中，读者能够有所收获。
读者对象
由于大数据生态圈体系构建在Java语言之上，因此本书适合具有一定Java编程基础的人员阅读，其中特别适合以下读者。
* 高等院校本科生和研究生：通过阅读本书能够掌握大数据Hadoop生态圈系统的架构和原理。
* 平台架构师：通过阅读本书能够全面且系统地了解大数据生态圈体系，提升系统架构的设计能力。
* 开发人员：基于大数据平台进行应用开发的人员，通过阅读本书能够了解大数据的核心实现原理和编程模型，提升应用开发的水平。
* 运维管理人员：初、中级的大数据运维管理人员通过阅读此书，在掌握大数据生态圈体系架构的基础上，能够提升大数据平台的运维管理水平。
本书由亢华爱、林世舒担任主编，具体的编写分工为：亢华爱负责“项目一 企业人力资源数据的分析与处理”的编写，林世舒负责“项目二 电商平台订单数据的分析与处理”的编写。
尽管本书在编写过程中尽可能地追求严谨，但仍难免有疏漏之处，敬请各位读者批评指正。
编 者
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