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Hadoop 3.x大数据开发实战(视频教学版)电子书

本书由资深大数据专家倾力造 以Hadoop 3.x及其周边框架为主线,介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据发技术。 涵盖Hadoop 3.x生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建,同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析,并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用。

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作       者:张伟洋

出  版  社:清华大学出版社

出版时间:2022-10-01

字       数:41.2万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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本书以Hadoop 3.x及其周边框架为主线,介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据发技术。全书共16章,第1章讲解VMware中CentOS 7操作系统的安装;第2章讲解操作系统集群环境的配置;第3~16章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建,同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析,并通过案例演示了各个框架的实际应用。读者即使没有任何大数据基础,通过阅读本书,也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群并独立完成项目发。 本书通俗易懂,内容丰富,适合大数据发初学者、大数据运维人员以及大数据分析与挖掘的从业者阅读,也可作为培训机构和大专院校大数据专业课程的教学用书。<br/>【推荐语】<br/>本书由资深大数据专家倾力造 以Hadoop 3.x及其周边框架为主线,介绍了整个Hadoop生态系统主流的大数据发技术。 涵盖Hadoop 3.x生态系统各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建,同时包括常用的Shell命令、API操作、源码剖析,并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用。 全书深浅出,使用了大量直观的易于理解的图示,代码可读性强,即使没有任何大数据基础的读者,也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群,通过对本书的学习,读者能够对大数据相关框架迅速理解并掌握,可以熟练使用Hadoop 3.x集成环境行大数据项目的发。 为方便读者使用本书,书中还提供了源代码和PPT课件,扫描本书前言中的二维码即可下载,作者还为本书录制了138集教学视频,读者扫描各章的二维码即可直观看,大幅提高学习效率。 本书适合Hadoop初学者、大数据发人员、数据分析人员、大数据运维人员以及培训机构和大专院校的学生使用。<br/>【作者】<br/>张伟洋,大数据领域资深专家,拥有多年互联网公司软件研发经验,曾在互联网旅游公司任软件研发事业部经理。先后多次为中国海洋大学、曲阜师范大学、青岛理工大学等高校举行大数据专题讲座,对Hadoop及周边大数据框架ZooKeeper、Hive、HBase、Storm、Spark、Flink等有深的研究。已出版《Flink大数据分析实战》《Spark大数据分析实战》等图书,公众号 “奋斗在IT” 的创办人。<br/>
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内容简介

作者简介

前言

目 录

第1章 VMware中安装CentOS

1.1 下载CentOS 7镜像文件

1.2 新建虚拟机

1.3 安装操作系统

1.4 动手练习

第2章 CentOS7集群环境配置

2.1 系统环境配置

2.2 安装JDK

2.3 克隆虚拟机

2.4 配置主机IP映射

2.5 动手练习

第3章 Hadoop

3.1 Hadoop简介

3.2 YARN基本架构及组件

3.3 YARN工作流程

3.4 配置集群各节点SSH无密钥登录

3.5 搭建Hadoop 3.x分布式集群

3.6 动手练习

第4章 HDFS

4.1 HDFS简介

4.2 HDFS命令行操作

4.3 HDFS Web界面操作

4.4 HDFS Java API操作

4.5 动手练习

第5章 MapReduce

5.1 MapReduce简介

5.2 MapReduce程序编写步骤

5.3 案例分析:单词计数

5.4 案例分析:数据去重

5.5 案例分析:求平均分

5.6 案例分析:二次排序

5.7 使用MRUnit测试MapReduce程序

5.8 动手练习

第6章 ZooKeeper

6.1 ZooKeeper简介

6.2 ZooKeeper安装配置

6.3 ZooKeeper命令行操作

6.4 ZooKeeper Java API操作

6.5 案例分析:监听服务器动态上下线

6.6 动手练习

第7章 HDFS与YARNHA

7.1 HDFS HA搭建

7.2 YARN HA搭建

7.3 动手练习

第8章 HBase

8.1 什么是HBase

8.2 HBase基本结构

8.3 HBase数据模型

8.4 HBase集群架构

8.5 HBase安装配置

8.6 HBase Shell命令操作

8.7 HBase Java API操作

8.7.5 删除数据

8.8 HBase过滤器

8.9 案例分析:HBase MapReduce数据转移

8.10 案例分析:HBase数据备份与恢复

8.11 动手练习

第9章 Hive

9.1 什么是Hive

9.2 Hive架构体系

9.3 Hive三种运行模式

9.4 Hive安装配置

9.5 Hive常见属性配置

9.6 Beeline CLI的使用

9.7 Hive数据库操作

9.8 Hive表操作

9.9 Hive查询

9.10 其他Hive命令

9.11 Hive元数据表结构分析

9.12 Hive自定义函数

9.13 Hive JDBC操作

9.14 案例分析:Hive与HBase整合

9.15 案例分析:Hive分析搜狗用户搜索日志

9.16 动手练习

第10章 Sqoop

10.1 什么是Sqoop

10.2 使用Sqoop

10.3 数据导入工具

10.4 数据导出工具

10.5 Sqoop安装与配置

10.6 案例分析:将MySQL表数据导入到HDFS中

10.7 案例分析:将HDFS中的数据导出到MySQL中

10.8 案例分析:将MySQL表数据导入到HBase中

10.9 动手练习

第11章 Kafka

11.1 什么是Kafka

11.2 Kafka架构

11.3 主题与分区

11.4 分区副本

11.5 消费者组

11.6 数据存储机制

11.7 Kafka集群环境搭建

11.8 命令行操作

11.9 Java API操作

11.10 案例分析:Kafka生产者拦截器

11.11 动手练习

第12章 Flume

12.1 什么是Flume

12.2 Flume的架构原理

12.3 安装与简单使用

12.4 案例分析:日志监控(一)

12.5 案例分析:日志监控(二)

12.6 拦截器

12.6.2 自定义拦截器

12.7 选择器

12.8 案例分析:拦截器和选择器的应用

12.9 案例分析:Flume与Kafka整合

12.10 动手练习

第13章 Storm

13.1 什么是Storm

13.2 Storm Topology

13.3 Storm集群架构

13.4 Storm流分组

13.5 Storm集群环境搭建

13.6 案例分析:单词计数

13.7 案例分析:Storm与Kafka整合

13.8 动手练习

第14章 Elasticsearch

14.1 什么是Elasticsearch

14.2 基本概念

14.3 集群架构

14.4 集群环境搭建

14.5 安装Kibana

14.6 REST API

14.7 Head插件安装

14.8 Java API操作:员工信息

14.9 动手练习

第15章 Scala

15.1 什么是Scala

15.2 安装Scala

15.3 Scala基础

15.4 集合

15.5 类和对象

15.6 抽象类和特质

15.7 使用Eclipse创建Scala项目

15.8 使用IntelliJ IDEA创建Scala项目

15.9 动手练习

第16章 Spark

16.1 Spark概述

16.2 Spark主要组件

16.3 Spark运行时架构

16.4 Spark集群环境搭建

16.5 Spark HA搭建

16.6 Spark应用程序的提交

16.7 Spark Shell的使用

16.8 Spark RDD

16.9 案例分析:使用Spark RDD实现单词计数

16.10 Spark SQL

16.11 案例分析:使用Spark SQL实现单词计数

16.12 案例分析:Spark SQL与Hive整合

16.13 案例分析:Spark SQL读写MySQL

16.14 动手练习

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