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简介

Hadoop海量数据处理: 技术详解与项目实战

Hadoop海量数据处理: 技术详解与项目实战 豆 7.9分

资源最后更新于 2020-03-29 03:04:38

作者：范东来

出版社：出版社人民邮电出版社

出版日期：2015-05

ISBN：9787115380999

文件格式： pdf

标签： 编程 数据挖掘 大数据 Hadoop 数据平台 数据处理软件

简介· · · · · ·

Hadoop是目前最受关注的大数据处理平台和解决方案，并且已经广泛应用于生产环境。本书主要介绍Hadoop技术的相关知识，不但详细介绍了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop，还深入探讨了Hadoop的运维和调优，并包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现。本书的最大特点是面向实践。基础篇介绍Hadoop及相关组件的同时，包含了大量动手实例，而应用篇包含的基于Hadoop的完整实例脱胎于生产环境的真实项目。在应用篇中，读者不仅能够通过项目实战巩固基础篇的学习效果，还能学习商业智能系统的开发过程。本书由浅至深，从理论基础到项目实战，适合Hadoop的初学者阅读，也适合作为高等院校相关课程的教学参考书。作者：范东来
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目录

  1. 序
  2. 前言
  3. 基础篇：Hadoop基础
  4. 第1章 绪论
  5. 1.1 Hadoop和云计算
  6. 1.2 Hadoop和大数据
  7. 1.3 数据挖掘和商业智能
  8. 第2章 环境准备
  9. 2.1 Hadoop的发行版本选择
  10. 2.2 Hadoop架构
  11. 2.3 安装Hadoop
  12. 2.4 安装Hive
  13. 2.5 安装Sqoop
  14. 2.6 Eclipse Hadoop插件的安装和使用
  15. 第3章 Hadoop的基石：HDFS
  16. 3.1 认识HDFS
  17. 3.2 HDFS读取文件和写入文件
  18. 3.3 如何访问HDFS
  19. 第4章 分而治之的智慧：MapReduce
  20. 4.1 认识MapReduce
  21. 4.2 Hello WordCount
  22. 4.3 MapReduce的过程
  23. 4.4 MapReduce的工作机制
  24. 4.5 MapReduce编程
  25. 4.6 MapReduce编程实例：连接
  26. 4.7 MapReduce编程实例：二次排序
  27. 4.8 MapReduce编程实例：全排序
  28. 第5章 SQL on Hadoop：Hive
  29. 5.1 认识Hive
  30. 5.2 数据类型和存储格式
  31. 5.3 HQL：数据定义
  32. 5.4 HQL：数据操作
  33. 5.5 HQL：数据查询
  34. 5.6 Hive函数
  35. 5.7 Hive用户自定义函数
  36. 第6章 SQL to Hadoop：Sqoop
  37. 6.1 一个Sqoop示例
  38. 6.2 导入过程
  39. 6.3 导出过程
  40. 6.4 Sqoop的使用
  41. 第7章 Hadoop性能调优和运维
  42. 7.1 Hadoop客户端
  43. 7.2 Hadoop性能调优
  44. 7.3 Hive性能调优
  45. 7.4 Hadoop运维
  46. 应用篇：商业智能系统项目实战
  47. 第8章 在线图书销售商业智能系统
  48. 8.1 项目背景
  49. 8.2 功能需求
  50. 8.3 非功能需求
  51. 第9章 系统结构设计
  52. 9.1 系统架构
  53. 9.2 功能设计
  54. 9.3 数据仓库结构
  55. 9.4 系统网络拓扑与硬件选型
  56. 9.5 技术选型
  57. 第10章 在开发之前
  58. 10.1 新建一个工程
  59. 10.2 代码目录结构
  60. 10.3 项目的环境变量
  61. 10.4 如何调试
  62. 第11章 实现数据导入导出模块
  63. 11.1 处理流程
  64. 11.2 导入方式
  65. 11.3 读取配置文件
  66. 11.4 SqoopUtil
  67. 11.5 整合
  68. 11.6 导入说明
  69. 11.7 导出模块
  70. 第12章 实现数据分析工具模块
  71. 12.1 处理流程
  72. 12.2 读取配置文件
  73. 12.3 HiveUtil
  74. 12.4 整合
  75. 12.5 数据分析和报表
  76. 第13章 实现业务数据的数据清洗模块
  77. 13.1 ETL
  78. 13.2 处理流程
  79. 13.3 数据去重
  80. 第14章 实现点击流日志的数据清洗模块
  81. 14.1 数据仓库和Web
  82. 14.2 处理流程
  83. 14.3 字段的获取
  84. 14.4 编写MapReduce作业
  85. 14.5 还能做什么
  86. 第15章 实现购书转化率分析模块
  87. 15.1 漏斗模型
  88. 15.2 处理流程
  89. 15.3 读取配置文件
  90. 15.4 提取所需数据
  91. 15.5 编写转化率分析MapReduce作业
  92. 15.6 对中间结果进行汇总得到最终结果
  93. 15.7 整合
  94. 第16章 实现购书用户聚类模块
  95. 16.1 物以类聚
  96. 16.2 聚类算法
  97. 16.3 用MapReduce实现聚类算法
  98. 16.4 处理流程
  99. 16.5 提取数据并做归一化
  100. 16.6 维度相关性
  101. 16.7 使用Mahout完成聚类
  102. 16.8 得到最终结果
  103. 16.9 评估聚类结果
  104. 第17章 实现调度模块
  105. 17.1 工作流
  106. 17.2 编写代码
  107. 17.3 crontab
  108. 17.4 让数据说话
  109. 结束篇：总结和展望
  110. 第18章 总结和展望
  111. 18.1 总结
  112. 18.2 YARN和CDH5
  113. 18.3 Apache Spark
  114. 18.4 NoSQL和NewSQL
  115. 参考文献

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