配套资源：电子课件 本书特色： 本书按照读者学习的一般规律由浅深、循序渐，并配以大量的图片说明和实例讲解。 读者可以通过章后的习题对所学内容作一步巩固，熟练掌握大数据基本原理、工程应用场景及实验分析技巧。 三个典型应用案例部分涵盖了数据采集、数据分析、数据转换和结果显示的整个交互式大数据处理和分析流程。
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版权
前言
第1章 初识大数据
1.1 大数据产生的背景
1.2 大数据的结构与特征
1.2.1 大数据的结构
1.2.2 大数据的特征
1.3 大数据相关概念
1.3.1 大数据关键技术
1.3.2 数据类型与数据管理
1.3.3 数据仓库
1.3.4 数据挖掘
1.4 大数据可视化
1.4.1 什么是数据可视化
1.4.2 数据可视化的工具与方法
1.4.3 数据可视化的建模
1.4.4 数据可视化分类
1.5 大数据相关工具
1.5.1 Hadoop
1.5.2 R语言
1.5.3 Python语言
1.5.4 RapidMiner
1.5.5 Tableau
1.6 大数据时代的新机遇
1.6.1 数据价值
1.6.2 应用价值
1.6.3 发展前景
1.7 本章小结
1.8 习题
第2章 大数据处理架构Hadoop
2.1 Hadoop简介
2.2 Hadoop发展史及特点
2.3 Hadoop体系结构
2.3.1 HDFS体系结构
2.3.2 MapReduce体系结构
2.4 配置Linux环境
2.4.1 安装VMware12虚拟机
2.4.2 部署CentOS 64位操作系统
2.4.3 配置网络
2.4.4 Linux终端
2.5 Hadoop环境搭建
2.5.1 JDK安装和测试
2.5.2 Hadoop安装和配置
2.5.3 SSH免密码配置
2.6 Hadoop关键组件
2.6.1 HDFS
2.6.2 HBase
2.6.3 MapReduce
2.6.4 Hive
2.6.5 Pig
2.6.6 Mahout
2.6.7 ZooKeeper
2.6.8 Flume
2.6.9 Sqoop
2.6.10 Ambari
2.7 本章小结
2.8 习题
第3章 分布式文件系统HDFS
3.1 HDFS概念
3.1.1 HDFS简介
3.1.2 HDFS相关概念
3.2 HDFS体系结构
3.3 HDFS文件存储机制
3.4 HDFS的数据读写过程
3.4.1 读数据的过程
3.4.2 写数据的过程
3.5 HDFS应用实践
3.5.1 HDFS常用命令
3.5.2 HDFS的Web界面
3.5.3 HDFS常用Java API及应用实例
3.6 本章小结
3.7 习题
第4章 计算系统MapReduce
4.1 MapReduce概述
4.1.1 MapReduce简介
4.1.2 MapReduce数据类型与格式
4.1.3 数据类型Writable接口
4.1.4 Hadoop序列化与反序列化机制
4.2 MapReduce架构
4.2.1 数据分片
4.2.2 MapReduce的集群行为
4.2.3 MapReduce作业执行过程
4.3 MapReduce接口类
4.3.1 MapReduce输入的处理类
4.3.2 MapReduce输出的处理类
4.4 MapReduce应用案例——单词计数程序
4.4.1 WordCount代码分析
4.4.2 WordCount处理过程
4.5 本章小结
4.6 习题
第5章 分布式数据库HBase
5.1 初识HBase
5.1.1 HBase的来源
5.1.2 HBase的特点
5.1.3 HBase的系统架构
5.2 HBase安装与配置
5.2.1 HBase运行模式分类
5.2.2 Hbase的安装
5.2.3 HBase基本API实例
5.2.4 HBase Shell工具使用
5.3 Hbase的存储结构
5.3.1 存储结构中重要模块
5.3.2 HBase物理存储和逻辑视图
5.3.3 数据坐标
5.4 HBase的实现原理
5.4.1 Hbase的读写流程
5.4.2 表和Region
5.4.3 Region的定位
5.5 HBase表结构设计
5.5.1 列族定义
5.5.2 表设计原则
5.5.3 Rowkey设计
5.6 本章小结
5.7 习题
第6章 NoSQL数据库
6.1 NoSQL简介
6.1.1 NoSQL的含义
6.1.2 NoSQL的产生
6.1.3 NoSQL的特点
6.2 NoSQL技术基础
6.2.1 一致性策略
6.2.2 数据分区与放置策略
6.2.3 数据复制与容错技术
6.2.4 数据的缓存技术
6.3 NoSQL的类型
6.3.1 键值存储
6.3.2 列存储
6.3.3 面向文档存储
6.3.4 图形存储
6.4 NoSQL典型工具
6.4.1 Redis
6.4.2 CouchDB
6.5 本章小结
6.6 习题
第7章 集群计算Spark
7.1 深入理解Spark
7.1.1 Spark简介
7.1.2 Spark与Hadoop差异
7.1.3 Spark的适用场景
7.1.4 Spark成功案例
7.2 Spark的安装与配置
7.2.1 安装模式
7.2.2 Spark的安装
7.2.3 启动并验证Spark
7.3 Spark程序的运行模式
7.3.1 Spark on Yarn-cluster
7.3.2 Spark on Yarn-client
7.4 Spark编程实践
7.4.1 启动Spark Shell
7.4.2 Spark RDD基本操作
7.4.3 Spark应用程序
7.5 Spark的三个典型应用案例
7.5.1 词频数统计
7.5.2 人口的平均年龄
7.5.3 搜索频率最高的K个关键词
7.6 本章小结
7.7 习题
第8章 流计算Storm
8.1 流计算概述
8.1.1 流计算的概念
8.1.2 流计算与Hadoop
8.1.3 流计算框架
8.2 开源流计算框架Storm
8.2.1 Storm简介
8.2.2 Storm的特点
8.2.3 Storm的设计思想
8.2.4 Storm的框架设计
8.3 实时计算处理流程
8.3.1 数据实时采集和计算
8.3.2 数据查询服务
8.4 典型的流引擎Spark Streaming
8.4.1 Spark Streaming
8.4.2 Storm和Spark Streaming框架对比
8.5 流计算的应用案例——电商实时销售额的监控
8.5.1 技术架构
8.5.2 技术实现
8.5.3 项目预案
8.6 本章小结
8.7 习题
第9章 分布式协调系统ZooKeeper
9.1 ZooKeeper概述
9.1.1 ZooKeeper简介
9.1.2 ZooKeeper数据模型
9.1.3 ZooKeeper特征
9.1.4 ZooKeeper工作原理
9.2 ZooKeeper的安装和配置
9.2.1 安装ZooKeeper
9.2.2 配置ZooKeeper
9.2.3 运行ZooKeeper
9.3 ZooKeeper的简单操作及步骤
9.4 ZooKeeper Shell操作
9.4.1 ZooKeeper服务命令
9.4.2 ZooKeeper客户端命令
9.5 ZooKeeper API操作
9.6 ZooKeeper应用案例——Master选举
9.6.1 使用场景及结构
9.6.2 编码实现
9.7 本章小结
9.8 习题
第10章 销售数据分析系统
10.1 数据采集
10.1.1 在Windows下安装JDK
10.1.2 在Windows下安装Eclipse
10.1.3 将WebCollector项目导入Eclipse
10.1.4 在Windows下安装MySQL
10.1.5 连接JDBC
10.1.6 运行爬虫程序
10.2 在HBase集群上准备数据
10.2.1 将数据导入到MySQL
10.2.2 将MySQL表中的数据导入到HBase表中
10.3 安装Phoenix中间件
10.3.1 Phoenix架构
10.3.2 解压安装Phoenix
10.3.3 Phoenix环境配置
10.3.4 使用Phoenix
10.4 基于Web的前端开发
10.4.1 将Web前端项目导入Eclipse
10.4.2 安装Tomcat
10.4.3 在Eclipse中配置Tomcat
10.4.4 在Web浏览器中查看执行结果
10.5 本章小结
10.6 习题
第11章 交互式数据处理
11.1 数据预处理
11.1.1 查看数据
11.1.2 数据扩展
11.1.3 数据过滤
11.1.4 数据上传
11.2 创建数据仓库
11.2.1 创建数据仓库的基本命令
11.2.2 创建Hive区分表
11.3 数据分析
11.3.1 基本统计
11.3.2 用户行为分析
11.3.3 实时数据
11.4 本章小结
11.5 习题
第12章 协同过滤推荐系统
12.1 推荐算法概述
12.1.1 基于人口统计学的推荐
12.1.2 基于内容的推荐
12.1.3 基于协同过滤的推荐
12.2 协同过滤推荐算法分析
12.2.1 基于用户的协同过滤推荐
12.2.2 基于物品的协同过滤推荐
12.3 Spark MLlib推荐算法应用
12.3.1 ALS算法原理
12.3.2 ALS的应用设计
12.4 本章小结
12.5 习题
附录 课后习题答案
参考文献
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