大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

定　價(jià)：￥39.80

作　者：	周晴紅，新世紀(jì)高職高專教材編審委員會(huì) 編
出版社：	大連理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	新世紀(jì)高職高專大數(shù)據(jù)專業(yè)系列規(guī)劃教材
標(biāo)　簽：	暫缺

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京東 (￥39.80)

ISBN：	9787568522267	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	194	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)/新世紀(jì)高職高專大數(shù)據(jù)專業(yè)系列規(guī)劃教材》的體系結(jié)構(gòu)及知識(shí)點(diǎn)的分布按照學(xué)習(xí)思維邏輯由淺入深、循序漸進(jìn)、以學(xué)代教的模式編排，編者建議學(xué)者按照項(xiàng)目編排順序?qū)W習(xí)和開展實(shí)訓(xùn)，這樣有利于較為全面地了解大數(shù)據(jù)技術(shù)及應(yīng)用?！洞髷?shù)據(jù)基礎(chǔ)/新世紀(jì)高職高專大數(shù)據(jù)專業(yè)系列規(guī)劃教材》共9個(gè)項(xiàng)目，主要內(nèi)容安排如下：項(xiàng)目1主要從理論方面介紹了大數(shù)據(jù)的基本特征、大數(shù)據(jù)的影響、大數(shù)據(jù)處理的基本流程以及大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系。介紹了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中主要組件的功能以及Hadoop在各個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用。項(xiàng)目2完成了在VirtualBox下安裝Ubuntu操作系統(tǒng)、Ubuntu的網(wǎng)絡(luò)配置，以及安裝和配置FTP軟件FileZilla，利用FileZilla軟件在Windows系統(tǒng)和Linux系統(tǒng)之間傳輸文件。項(xiàng)目3完成了Hadoop在虛擬機(jī)環(huán)境下的單機(jī)模式安裝和偽分布模式安裝，并介紹了偽分布模式下的單詞統(tǒng)計(jì)實(shí)例。項(xiàng)目4介紹了HDFS的工作原理以及文件操作，通過讀文件、寫文件、判斷文件是否存在三個(gè)案例的學(xué)習(xí)完成在Eclipse中編寫程序、編譯程序、部署程序。項(xiàng)目5介紹了HBase基本概念、體系架構(gòu)，接著完成了單機(jī)模式和偽分布模式的安裝與配置，后完成Eclipse環(huán)境中HBaseJavaAPI編程環(huán)境的配置以及使用JavaAPI提供的類實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)管理。項(xiàng)目6主要通過MapReduce編程模型的學(xué)習(xí)，完成英語(yǔ)單詞統(tǒng)計(jì)和氣象數(shù)據(jù)分析，深刻理解并學(xué)會(huì)運(yùn)用MapReduce系統(tǒng)。項(xiàng)目7通過Hive的學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)建數(shù)據(jù)庫(kù)和表、管理數(shù)據(jù)庫(kù)和表、Hive數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出等相關(guān)操作。后完成Hive在交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用。項(xiàng)目8首先介紹了Flume的安裝與配置以及利用Flume將日志采集到HDFS，然后介紹了Sqoop的功能以及利用Sqoop實(shí)現(xiàn)了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)HDFS和Hive之間數(shù)據(jù)相互遷移。項(xiàng)目9介紹了數(shù)據(jù)可視化的概念和常用工具等，然后通過Echarts繪制簡(jiǎn)單圖表示例的介紹讀者一步一步繪制未來一周氣溫變化圖和網(wǎng)站訪問量統(tǒng)計(jì)圖。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

項(xiàng)目1 大數(shù)據(jù)概述
任務(wù)1 初識(shí)大數(shù)據(jù)
1．1．1 大數(shù)據(jù)的基本特征
1．1．2 大數(shù)據(jù)的影響
1．1．3 大數(shù)據(jù)處理的基本流程
1．1．4 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系
任務(wù)2 認(rèn)識(shí)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1．2．1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
1．2．2 Hadoop行業(yè)應(yīng)用案例
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目2 Linux操作系統(tǒng)的安裝及常用命令
任務(wù)1 安裝及配置Linux虛擬機(jī)
2．1．1 創(chuàng)建Linux虛擬機(jī)
2．1．2 搭建FTP遠(yuǎn)程連接虛擬機(jī)
2．1．3 在虛擬機(jī)上安裝軟件
任務(wù)2 Linux系統(tǒng)常用命令
2．2．1 熟練使用文件目錄類命令
2．2．2 熟練使用vim編輯器
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目3 Hadoop集群部署
任務(wù)1 Hadoop安裝與配置
3．1．1 創(chuàng)建hadoop用戶
3．1．2 安裝SSH，配置SSH無密碼登錄
3．1．3 安裝Java環(huán)境
3．1．4 單機(jī)模式安裝
3．1．5 偽分布模式安裝
任務(wù)2 Hadoop的啟動(dòng)和測(cè)試
任務(wù)3 Hadoop偽分布模式實(shí)例
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目4 HDFS基礎(chǔ)操作
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)HDFS
4．1．1 HDFS工作原理
4．1．2 HDFS常用命令
任務(wù)2 上傳文件到HDFS目錄
4．2．1 HDFS中新建目錄
4．2．2 3：傳和下載文件
4．2．3 查看文件內(nèi)容
4．2．4 刪除文件或目錄
任務(wù)3 編寫HDFS程序
4．3．1 讀取HDFS文件
4．3．2 向HDFS中寫入文件
4．3．3 判斷文件是否存在
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目5 HBase數(shù)據(jù)庫(kù)的安裝與應(yīng)用
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)HBase
5．1．1 HBase簡(jiǎn)介
5．1．2 HBase基本概念
5．1．3 HBase體系架構(gòu)
任務(wù)2 HBase開發(fā)環(huán)境安裝與配置
5．2．1 單機(jī)模式安裝與配置
5．2．2 偽分布模式安裝與配置
任務(wù)3 使用HBase Shell管理分布式數(shù)據(jù)庫(kù)
5．3．1 HBase Shell命令簡(jiǎn)介
5．3．2 HBase Shell的使用
任務(wù)4 HBase編程
5．4．1 開發(fā)HBase應(yīng)用程序
5．4．2 HBase編程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目6 MapReduce應(yīng)用開發(fā)
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)MapReduce編程模型
6．1．1 MapReduce概念
6．1．2 MapReduce編程模型
6．1．3 MapReduce數(shù)據(jù)類型
任務(wù)2 使用Eclipse創(chuàng)建MapReduce工程
6．2．1 下栽安裝Hadoop-Eclipse-Plugin插件
6．2．2 配置MapReduce環(huán)境
6．2．3 在Eclipse中操作HDFS中的文件
任務(wù)3 MapReduce實(shí)現(xiàn)英語(yǔ)單詞統(tǒng)計(jì)
任務(wù)4 MapReduce實(shí)現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目7 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)Hive
7．1．1 Hive簡(jiǎn)介
7．1．2 Hive架構(gòu)設(shè)計(jì)
7．1．3 Hive與傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)比
任務(wù)2 Hive安裝與配置
任務(wù)3 Hive Shell操作
7．3．1 Hive的數(shù)據(jù)類型
7．3．2 Hive基本操作
任務(wù)4 Hive交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)實(shí)戰(zhàn)
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目8 Flume和Sqoop的安裝與使用
任務(wù)1 認(rèn)識(shí)F1ume
8．1．1 Flome相關(guān)概念
8．1．2 Flume架構(gòu)
8．1．3 Flume常用的類型
8．1．4 F1ume常用操作命令
任務(wù)2 Flume環(huán)境搭建
8．2．1 Flume安裝與配置
8．2．2 Flume采集日志信息到HDFS
任務(wù)3 安裝Sqoop
任務(wù)4 使用Sqoop實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遷移
8．4．1 Sqoop命令介紹
8．4．2 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從MySQL導(dǎo)入HDFS
8．4．3 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從HDFS導(dǎo)出MySQL
8．4．4 使用Sqoop將數(shù)據(jù)從MySQL導(dǎo)入Hive
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
項(xiàng)目9 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)
任務(wù)1 數(shù)據(jù)可視化簡(jiǎn)介
9．1．1 數(shù)據(jù)可視化概述
9．1．2 數(shù)據(jù)可視化常用工具
任務(wù)2 使用ECharts繪制圖表
9．2．1 ECharts圖表制作示例
9．2．2 繪制未來一周氣溫變化圖
9．2．3 繪制網(wǎng)站訪問南丁格爾圖
項(xiàng)目小結(jié)
課后練習(xí)
參考文獻(xiàn)