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发货快！大数据实践 刘鹏 著 9787302494256

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￥ 10.1 1.7折 ￥ 58 八五品

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作者刘鹏 著

出版社清华大学出版社

ISBN9787302494256

出版时间2018-06

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数222页

字数99999千字

定价58元

货号9787302494256

上书时间2024-01-17

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品相描述：八五品
商品描述
基本信息
书名:大数据实践
定价：58.00元
作者:刘鹏 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2018-06-01
ISBN：9787302494256
字数：261000
页码：222
版次：
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐

内容提要
本书内容涵盖了目前使用广泛的大数据处理系统Hadoop生态圈中的几大核心软件系统：分布式大数据处理系统Hadoop、数据库HBase、数据仓库工具Hive、内存大数据计算框架Spark和Spark SQL，详细介绍了它们的架构、工作原理、部署方法、常用配置、常用操作命令、SQL引擎等内容。本书对上述几大系统的各种安装部署方式给出了详细步骤，常用命令也都有具体示例介绍，是一本实操性很强的工具书，能帮助初学者快速掌握这几款常用的大数据处理系统。     本书以浅显易懂的语言风格和图文并茂的操作示例带读者迈入大数据实践之门，可以作为培养应用型人才的课程教材，也可作为开发人员的自学教材和参考手册。
目录
章  大数据概述 1.1  从数据库到大数据库 1 1.1.1  关系型数据库 1 1.1.2  大数据库 2 1.2  大数据库的类型 4 1.3  大数据库的应用 5 习题1 8 参考文献 8 第2章  Hadoop基础 2.1  Hadoop简介 9 2.2  Hadoop部署 14 2.2.1  单节点部署 14 2.2.2  伪分布式部署 18 2.2.3  集群部署 25 2.3   Hadoop常用命令 33 2.3.1  用户命令 33 2.3.2  管理命令 35 2.3.3  启动/关闭命令 36 2.4  HDFS常用命令 38 2.4.1  用户命令 38 2.4.2  管理命令 39 实验1  Hadoop实验 41 习题2 42 参考文献 42 第3章  Hadoop数据库HBase 3.1  HBase简介 43 3.1.1  体系架构 43 3.1.2  数据模型 46 3.1.3  主要特性 51 3.2  HBase部署 51 3.2.1  准备工作 51 3.2.2  单节点部署 53 3.2.3  伪分布式部署 55 3.2.4  集群部署 57 3.2.5  版本升级 61 3.3  HBase配置 63 3.3.1  配置文件 63 3.3.2  主要配置项 65 3.3.3  配置建议 69 3.3.4  客户端配置 72 3.4  HBase Shell 72 3.4.1  交互模式 73 3.4.2  非交互模式 82 3.5  HBase模式设计 84 3.5.1  设计准则 84 3.5.2  列族属性 88 3.5.3  表属性 91 3.5.4  设计实例 94 3.6  HBase安全 97 3.6.1  安全访问配置 97 3.6.2  数据访问权限控制 99 实验2  HBase集群搭建 100 习题3 101 参考文献 102 第4章  数据仓库工具Hive 4.1  Hive简介 103 4.1.1  工作原理 104 4.1.2  体系架构 104 4.1.3  数据模型 106 4.2  Hive部署 108 4.2.1  Hive部署模式 109 4.2.2  Hive内嵌模式部署 110 4.2.3  Hive本地和远程模式部署 113 4.3  Hive配置 115 4.4  Hive接口 117 4.4.1  Hive Shell接口 117 4.4.2  Hive Web接口 119 4.5  Hive SQL 122 4.5.1  数据类型 122 4.5.2  DDL语句 122 4.5.3  DML语句 137 4.6  Hive操作实例 146 实验3  Hive实验 147 习题4 150 参考文献 150 第5章  内存大数据计算框架Spark 5.1  Spark简介 151 5.1.1  Spark概览 151 5.1.2  Spark生态系统BDAS 152 5.1.3  Spark架构与原理 153 5.2  Spark部署 155 5.2.1  准备工作 155 5.2.2  Spark单节点部署 156 5.2.3  Spark集群部署 157 5.3  Spark配置 169 5.3.1  Spark属性 169 5.3.2  环境变量配置 171 5.3.3  日志配置 171 5.3.4  查看配置 172 5.4  Spark RDD 173 5.4.1  RDD特征 174 5.4.2  RDD转换操作 174 5.4.3  RDD依赖 175 5.4.4  RDD行动操作 177 5.5  Spark Shell 177 5.5.1  准备工作 177 5.5.2  启动Spark Shell 178 5.5.3  创建RDD 179 5.5.4  转换RDD 180 5.5.5  执行RDD作业 181 实验4  Spark Standalone集群搭建 184 习题5 185 参考文献 185 第6章  Spark SQL 6.1  Spark SQL简介 186 6.1.1  Spark SQL概览 186 6.1.2  Spark SQL特性 188 6.1.3  Spark SQL架构与原理 188 6.1.4  和Hive的兼容性 190 6.1.5  数据类型 191 6.2  分布式SQL引擎 192 6.2.1  Spark SQL配置 192 6.2.2  Spark SQL CLI 195 6.2.3  Thrift BC/ODBC Server的搭建与测试 198 6.3  使用DataFrame API处理结构化数据 201 实验5  Thrift BC/ODBC Server的搭建与测试 205 习题6 206 参考文献 206 附录A  大数据和人工智能实验环境 附录B  Hadoop环境要求 附录C  名词解释   
作者介绍
袁晓东-数据库和大数据专家，1998年毕业于南京大学计算机系，获软件博士学位。曾任职于Oracel公司纽约分部、趋势科技南京研发中心，现为南京市领军型科技创业人才，云白科技创始人，江苏省计算机学会软件专委会委员，东南大学研究生院校外导师。    
序言

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