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内容简介
前言
第一篇 大数据的基本概念和技术
第1章 绪论
1.1 时代背景
1.2 大数据的概念
1.3 技术支撑体系
1.4 大数据人才及其能力要求
1.5 本章小结
第二篇 Hadoop大数据平台搭建与基本应用
第2章 Hadoop大数据关键技术
2.1 Hadoop生态系统
2.2 数据采集
2.3 大数据存储技术
2.4 分布式计算框架
2.5 数据分析平台与工具
2.6 本章小结
第三篇 数据处理与项目开发
第3章 Linux操作系统与集群搭建
3.1 Linux操作系统
3.2 Linux安装与集群搭建
3.3 集群的配置
3.4 Linux基本命令
3.5 本章小结
第4章 HDFS安装与基本应用
4.1 HDFS概述
4.2 HDFS架构分析
4.3 文件操作过程分析
4.4 Hadoop HDFS安装与配置
4.5 Hadoop集群的启动
4.6 Hadoop集群的基本应用
4.7 本章小结
第5章 MapReduce与Yarn
5.1 MapReduce程序的概念
5.2 深入理解Yarn
5.3 在Linux平台安装Eclipse
5.4 开发MapReduce程序的基本方法
5.5 本章小结
第6章 Hive和HBase的安装与应用
6.1 在CentOS7下安装MySQL
6.2 Hive安装与应用
6.3 ZooKeeper集群安装
6.4 HBase的安装与应用
6.5 本章小结
第7章 Sqoop和Kafka的安装与应用
7.1 安装部署Sqoop
7.2 安装部署Kafka集群
7.3 本章小结
第8章 Spark集群安装与开发环境配置
8.1 深入理解Spark
8.2 安装与配置Scala
8.3 Spark集群的安装与配置
8.4 开发环境安装与配置
8.5 本章小结
第9章 Spark应用基础
9.1 Spark程序的运行模式
9.2 Spark应用设计
9.3 本章小结
第10章 交互式数据处理
10.1 数据预处理
10.2 创建数据仓库
10.3 数据分析
10.4 本章小结
第11章 协同过滤推荐系统
11.1 推荐算法概述
11.2 协同过滤推荐算法分析
11.3 Spark MLlib推荐算法应用
11.4 本章小结
第12章 销售数据分析系统
12.1 数据采集
12.2 在HBase集群上准备数据
12.3 安装Phoenix中间件
12.4 基于Web的前端开发
12.5 本章小结
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