¥ 1.06 八五品
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作者林子雨
出版社清华大学出版社
出版时间2020-09
版次1
装帧平装
上书时间2024-07-21
本实践教程主要介绍大数据软件环境的搭建、大数据基础编程和大数据实验案例,可以帮助大数据学习者有效构建大数据实验环境,快速开展入门级编程。内容包括Linux系统的安装、Hadoop的安装、HDFS基础编程、HBase安装和基础编程、MapReduce基础编程、Hive安装和基础编程、MongoDB安装和基础编程、Redis安装和基础编程、数据仓库Hive安装和基础编程、可视化工具安装和使用、Spark安装和基础编程、大数据实验综合案例
林子雨(1978-),男,博士,厦门大学计算机科学系助理教授,厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员,海峡云计算与大数据应用研究中心副主任。中国高校s个“数字教师”提出者和建设者
第1章大数据技术概述/1
1.1大数据时代/1
1.2大数据关键技术/2
1.3大数据软件/3
1.3.1Hadoop/4
1.3.2Spark/5
1.3.3NoSQL数据库/5
1.4内容安排/6
1.5在线资源/8
1.6本章小结/10
第2章Linux系统的安装和使用/11
2.1Linux系统简介/11
2.2Linux系统安装/11
2.2.1下载安装文件/12
2.2.2Linux系统的安装方式/12
2.2.3安装Linux虚拟机/13
2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/35
2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/36
2.3.1Shell/36
2.3.2root用户/37
2.3.3创建普通用户/37
2.3.4sudo命令/38
2.3.5常用的Linux系统命令/38
2.3.6文件解压缩/39
2.3.7常用的目录/39
2.3.8目录的权限/40
2.3.9更新APT/40
2.3.10切换中英文输入法/42
2.3.11vim编辑器的使用方法/42
2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/43
2.3.13在Linux系统中安装Eclipse/46
2.3.14其他使用技巧/47
2.4关于本书内容的一些约定/47
2.5本章小结/48
第3章Hadoop的安装和使用/49
3.1Hadoop简介/49
3.2安装Hadoop前的准备工作/49
3.2.1创建hadoop用户/50
3.2.2更新APT/50
3.2.3安装SSH/50
3.2.4安装Java环境/51
3.3安装Hadoop/52
3.3.1下载安装文件/53
3.3.2单机模式配置/53
3.3.3伪分布式模式配置/54
3.3.4分布式模式配置/61
3.4本章小结/70
第4章HDFS操作方法和基础编程/71
4.1HDFS操作常用的Shell命令/71
4.1.1查看命令的用法/71
4.1.2HDFS操作/73
4.2利用HDFS的Web管理界面/75
4.3HDFS编程实践/75
4.3.1在Eclipse中创建项目/75
4.3.2为项目添加需要用到的JAR包/76
4.3.3编写Java应用程序/79
4.3.4编译运行程序/82
4.3.5应用程序的部署/83
4.4本章小结/86
第5章HBase的安装和基础编程/88
5.1安装HBase/88
5.1.1下载安装文件/88
5.1.2配置环境变量/89
5.1.3添加用户权限/89
5.1.4查看HBase版本信息/89
5.2HBase的配置/90
5.2.1单机模式配置/90
5.2.2伪分布式模式配置/92
5.3HBase常用的Shell命令/94
5.3.1在HBase中创建表/94
5.3.2添加数据/94
5.3.3查看数据/95
5.3.4删除数据/96
5.3.5删除表/97
5.3.6查询历史数据/97
5.3.7退出HBase数据库/97
5.4HBase编程实践/98
5.4.1在Eclipse中创建项目/98
5.4.2为项目添加需要用到的JAR包/100
5.4.3编写Java应用程序/102
5.4.4编译运行程序/105
5.5本章小结/106
第6章典型NoSQL数据库的安装和使用/108
6.1Redis的安装和使用/108
6.1.1Redis简介/108
6.1.2安装Redis/108
6.1.3Redis实例演示/110
6.2MongoDB的安装和使用/111
6.2.1MongDB简介/111
6.2.2安装MongoDB/112
6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/113
6.2.4Java API编程实例/118
6.3本章小结/122
第7章MapReduce基础编程/123
7.1词频统计任务要求/123
7.2MapReduce程序编写方法/124
7.2.1编写Map处理逻辑/124
7.2.2编写Reduce处理逻辑/124
7.2.3编写main方法/125
7.2.4完整的词频统计程序/126
7.3编译打包程序/127
7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/128
7.3.2使用Eclipse编译打包词频统计程序/128
7.4运行程序/136
7.5本章小结/139
第8章数据仓库Hive的安装和使用/140
8.1Hive的安装/140
8.1.1下载安装文件/140
8.1.2配置环境变量/141
8.1.3修改配置文件/141
8.1.4安装并配置MySQL/142
8.2Hive的数据类型/144
8.3Hive基本操作/145
8.3.1创建数据库、表、视图/145
8.3.2删除数据库、表、视图/146
8.3.3修改数据库、表、视图/147
8.3.4查看数据库、表、视图/148
8.3.5描述数据库、表、视图/148
8.3.6向表中装载数据/149
8.3.7查询表中数据/149
8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/149
8.4Hive应用实例: WordCount/150
8.5Hive编程的优势/151
8.6本章小结/151
第9章Spark的安装和基础编程/152
9.1基础环境/152
9.2安装Spark/152
9.2.1下载安装文件/152
9.2.2配置相关文件/153
9.3使用 Spark Shell编写代码/154
9.3.1启动Spark Shell/154
9.3.2读取文件/155
9.3.3编写词频统计程序/156
9.4编写Spark独立应用程序/157
9.4.1用Scala语言编写Spark独立应用程序/157
9.4.2用Java语言编写Spark独立应用程序/161
9.5本章小结/164
第10章Flink的安装和基础编程/165
10.1安装Flink/165
10.2编程实现WordCount程序/167
10.2.1安装Maven/167
10.2.2编写代码/167
10.2.3使用Maven打包Java程序/171
10.2.4通过flink run命令运行程序/172
10.3本章小结/172
第11章典型可视化工具的使用方法/173
11.1D3可视化库的使用方法/173
11.1.1D3可视化库的安装/173
11.1.2基本操作/174
11.2使用ECharts制作图表/182
11.2.1ECharts简介/182
11.2.2ECharts图表制作方法/182
11.3本章小结/185
第12章数据采集工具的安装和使用/186
12.1Kafka/186
12.1.1Kafka相关概念/186
12.1.2安装Kafka/186
12.1.3一个实例/187
12.2实例: 编写Spark程序使用Kafka数据源/188
12.2.1Kafka准备工作/188
12.2.2Spark准备工作/190
12.2.3编写Spark程序使用Kafka数据源/191
12.3本章小结/197
第13章大数据课程综合实验案例/198
13.1案例简介/198
13.1.1案例目的/198
13.1.2适用对象/198
13.1.3时间安排/198
13.1.4预备知识/198
13.1.5硬件要求/199
13.1.6软件工具/199
13.1.7数据集/199
13.1.8案例任务/199
13.2实验环境搭建/200
13.3实验步骤概述/200
13.4本地数据集上传到数据仓库Hive/201
13.4.1实验数据集的下载/201
13.4.2数据集的预处理/203
13.4.3导入数据库/206
13.5Hive数据分析/209
13.5.1简单查询分析/209
13.5.2查询条数统计分析/211
13.5.3关键字条件查询分析/213
13.5.4根据用户行为分析/214
13.5.5用户实时查询分析/215
13.6Hive、MySQL、HBase数据互导/216
13.6.1Hive预操作/216
13.6.2使用Java API将数据从Hive导入MySQL/217
13.6.3使用HBase Java API把数据从本地导入HBase中/222
13.7使用R进行数据可视化分析/229
13.7.1安装R/229
13.7.2安装依赖库/230
13.7.3可视化分析/232
13.8本章小结/236
第14章实验/237
14.1实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/237
14.1.1实验目的/237
14.1.2实验平台/237
14.1.3实验步骤/237
14.1.4实验报告/239
14.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/239
14.2.1实验目的/239
14.2.2实验平台/239
14.2.3实验步骤/240
14.2.4实验报告/240
14.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/241
14.3.1实验目的/241
14.3.2实验平台/241
14.3.3实验步骤/241
14.3.4实验报告/242
14.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/243
14.4.1实验目的/243
14.4.2实验平台/243
14.4.3实验步骤/243
14.4.4实验报告/246
14.5实验五: MapReduce初级编程实践/247
14.5.1实验目的/247
14.5.2实验平台/247
14.5.3实验步骤/247
14.5.4实验报告/249
14.6实验六: 熟悉Hive的基本操作/250
14.6.1实验目的/250
14.6.2实验平台/250
14.6.3数据集/250
14.6.4实验步骤/250
14.6.5实验报告/251
14.7实验七: Spark初级编程实践/252
14.7.1实验目的/252
14.7.2实验平台/252
14.7.3实验步骤/252
14.7.4实验报告/254
14.8实验八: Flink初级编程实践/254
14.8.1实验目的/254
14.8.2实验平台/254
14.8.3实验步骤/254
14.8.4实验报告/255
附录A实验参考答案/256
A.1“实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作”实验步骤/256
A.2“实验二: 熟悉常用的HDFS操作”实验步骤/261
A.3“实验三: 熟悉常用的HBase操作”实验步骤/280
A.4“实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较”实验步骤/289
A.5“实验五: MapReduce初级编程实践”实验步骤/306
A.6“实验六: 熟悉Hive的基本操作”实验步骤/315
A.7“实验七: Spark初级编程实践”实验步骤/319
A.8“实验八: Flink初级编程实践”实验步骤/325
附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/343
B.1安装MySQL/343
B.2MySQL常用操作/346
参考文献/350
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