1.内容丰富多样，对比学习 考虑当前大数据发展处于起步并逐步赶超先，其应用领域丰富广泛，本书除了介绍典型源大数据处理框架Apache Hadoop框架之外，还介绍了批处理计算Spark、流式计算及典型工具（Storm、Apex、Flink）和事件流及典型工具（Druid）等，让读者了解不同类型工具系统的特，并配以丰富简单易上手的实例，让读者能够切实体会和掌握各种类型工具的特和应用。 2.轻量级理论，重在培养动手实践能力
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内容提要
前言
第1章 大数据概述
1.1 大数据的发展
1.2 大数据的概念及特征
1.2.1 大数据的概念
1.2.2 大数据的特征
1.3 大数据的产生及数据类型
1.3.1 大数据的产生
1.3.2 数据类型
1.4 大数据计算模式和系统
1.5 大数据的主要技术层面和技术内容
1.6 大数据的典型应用
1.7 本章小结
第2章 数据获取
2.1 Scrapy环境搭建
2.2 爬虫项目创建
2.3 采集目标数据项定义
2.4 爬虫核心实现
2.5 数据存储
2.6 爬虫运行
2.7 本章小结
第3章 Hadoop基础
3.1 Hadoop概述
3.2 Hadoop原理
3.2.1 Hadoop HDFS原理
3.2.2 Hadoop MapReduce原理
3.2.3 Hadoop YARN原理
3.3 Hadoop的安装与配置
3.4 Hadoop生态系统简介
3.5 本章小结
第4章HDFS基本应用
4.1 实战命令行接口
4.2 实战Java接口
4.3 数据流
4.3.1 数据流简介
4.3.2 数据流读取
4.3.3 数据流写入
4.4 本章小结
第5章 MapReduce应用开发
5.1 配置Hadoop MapReduce开发环境
5.1.1 系统环境及所需文件
5.1.2 安装Eclipse
5.1.3 向Eclipse中添加插件
5.2 编写和运行第一个MapReduce程序前的准备
5.2.1 系统环境及所需要的文件
5.2.2 建立运行MapReduce程序的依赖环境
5.2.3 建立编写MapReduce程序的依赖包
5.3 MapReduce应用案例
5.3.1 单词计数
5.3.2 数据去重
5.3.3 排序
5.3.4 单表关联
5.3.5 多表关联
5.4 本章小结
第6章 分布式数据库HBase
6.1 HBase简介
6.2 HBase接口
6.3 安装HBase集群
6.3.1 系统环境
6.3.2 安装ZooKeeper
6.3.3 安装HBase
6.4 HBase Shell
6.5 HBase API
6.6 HBase综合实例
6.7 本章小结
第7章 数据仓库工具Hive
7.1 Hive简介
7.2 Hive接口实战
7.3 Hive复杂语句实战
7.4 Hive综合实例
7.4.1 准备数据
7.4.2 在Hive上创建数据库和表
7.4.3 导入数据
7.4.4 算法分析与执行HQL语句
7.4.5 运行结果分析
7.5 本章小结
第8章 开源集群计算环境Spark
8.1 Spark简介
8.2 Spark接口实战
8.2.1 环境要求
8.2.2 IDEA使用和打包
8.3 Spark编程的RDD
8.3.1 RDD
8.3.2 创建RDD
8.3.3 RDD中与Map和Reduce相关的API
8.4 Spark实战案例——统计1000万人口的平均年龄
8.4.1 案例描述
8.4.2 案例分析
8.4.3 编程实现
8.4.4 提交到集群运行
8.4.5 监控执行状态
8.5 Spark MLlib实战——聚类实战
8.5.1 算法说明
8.5.2 实例介绍
8.5.3 测试数据说明
8.5.4 程序源码
8.5.5 运行脚本
8.6 本章小结
第9章 流实时处理系统Storm
9.1 Storm概述
9.1.1 Storm简介
9.1.2 Storm主要特点
9.2 Storm安装与配置
9.3 本章小结
第10章 企业级、大数据流处理Apex
10.1 Apache Apex简介
10.2 Apache Apex开发环境配置
10.2.1 部署开发工具
10.2.2 安装Apex组件
10.2.3 创建Top N Words应用
10.3 运行TopN Words应用
10.3.1 开启Apex客户端
10.3.2 执行
10.4 本章小结
第11章 事件流OLAP之Druid
11.1 Druid简介
11.2 Druid应用场所
11.3 Druid集群
11.4 Druid单机环境
11.4.1 安装Druid
11.4.2 安装ZooKeeper
11.4.3 启动Druid服务
11.4.4 批量加载数据
11.4.5 加载流数据
11.4.6 数据查询
11.5 本章小结
第12章 事件数据流引擎Flink
12.1 Flink概述
12.2 Flink基本架构
12.3 单机安装Flink
12.4 Flink运行第一个例子
12.5 Flink集群部署
12.5.1 环境准备
12.5.2 安装和配置
12.5.3 启动Flink集群
12.5.4 集群中添加JobManager/TaskManager
12.6 本章小结
第13章 分布式文件搜索Elasticsearch
13.1 Elasticsearch简介
13.2 Elasticsearch单节点安装
13.3 插件Elasticsearch-head安装
13.4 Elasticsearch的基本操作
13.5 综合实战
13.6 本章小结
第14章 实例电商数据分析
14.1 背景与挖掘目标
14.2 分析方法与过程
14.2.1 数据收集
14.2.2 数据预处理
14.2.3 导入数据到Hadoop
14.2.4 数据取样分析
14.3 本章小结
参考文献
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