Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘 第2版

前言
第一部分　基礎篇
第1章　淺談大數(shù)據(jù) 2
1.1　大數(shù)據(jù)產生的背景 2
1.1.1　信息化浪潮 2
1.1.2　信息技術變革 3
1.1.3　數(shù)據(jù)生產方式變革 4
1.1.4　大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程 5
1.1.5　大數(shù)據(jù)時代的挑戰(zhàn) 6
1.1.6　大數(shù)據(jù)時代面臨的機遇 7
1.2　大數(shù)據(jù)概述 7
1.2.1　大數(shù)據(jù)的概念 8
1.2.2　大數(shù)據(jù)的特征 8
1.2.3　大數(shù)據(jù)的影響 8
1.2.4　大數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、云計算的關系 11
1.3　大數(shù)據(jù)挖掘概述 11
1.3.1　數(shù)據(jù)挖掘的概念 11
1.3.2　大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘 12
1.3.3　數(shù)據(jù)挖掘的過程 12
1.3.4　數(shù)據(jù)挖掘常用工具 13
1.4　大數(shù)據(jù)平臺 14
1.5　小結 15
第2章　大數(shù)據(jù)基礎架構Hadoop——實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分布式存儲與計算 16
2.1　Hadoop技術概述 16
2.1.1　Hadoop的發(fā)展歷史 16
2.1.2　Hadoop的特點 17
2.1.3　Hadoop存儲框架—HDFS 18
2.1.4　Hadoop計算引擎—MapReduce 20
2.1.5　Hadoop資源管理器—YARN 21
2.2　Hadoop應用場景介紹 23
2.3　Hadoop生態(tài)系統(tǒng) 23
2.4　Hadoop安裝配置 24
2.4.1　創(chuàng)建Linux虛擬機 25
2.4.2　設置固定IP 33
2.4.3　遠程連接虛擬機 35
2.4.4　配置本地yum源及安裝常用軟件 38
2.4.5　在Linux下安裝Java 42
2.4.6　修改配置文件 43
2.4.7　克隆虛擬機 48
2.4.8　配置SSH免密登錄 50
2.4.9　配置時間同步服務 51
2.4.10　啟動關閉集群 53
2.5　Hadoop HDFS文件操作命令 54
2.5.1　創(chuàng)建目錄 54
2.5.2　上傳和下載文件 55
2.5.3　查看文件內容 56
2.5.4　刪除文件或目錄 56
2.6　Hadoop MapReduce編程開發(fā) 57
2.6.1　使用IDEA搭建MapReduce開發(fā)環(huán)境 57
2.6.2　通過詞頻統(tǒng)計了解MapReduce執(zhí)行流程 67
2.6.3　通過源碼認識MapReduce編程 68
2.7　場景應用：電影網(wǎng)站用戶影評分析 74
2.7.1　了解數(shù)據(jù)字段并分析需求 74
2.7.2　多維度分析用戶影評 76
2.8　小結 91
第3章　數(shù)據(jù)倉庫Hive——實現(xiàn)大數(shù)據(jù)查詢與處理 92
3.1　Hive技術概述 92
3.1.1　Hive簡介 92
3.1.2　Hive的特點 93
3.1.3　Hive的架構 93
3.2　Hive應用場景介紹 94
3.3　Hive安裝配置 95
3.3.1　配置MySQL數(shù)據(jù)庫 95
3.3.2　配置Hive數(shù)據(jù)倉庫 96
3.4　HiveQL查詢語句 99
3.4.1　Hive的基礎數(shù)據(jù)類型 99
3.4.2　創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)庫 100
3.4.3　創(chuàng)建與管理數(shù)據(jù)表 101
3.4.4　Hive表的數(shù)據(jù)裝載 108
3.4.5　掌握select查詢 111
3.4.6　了解運算符的使用 112
3.4.7　掌握Hive內置函數(shù) 115
3.5　Hive自定義函數(shù)的使用 120
3.5.1　了解Hive自定義函數(shù) 120
3.5.2　自定義UDF 121
3.5.3　自定義UDAF 124
3.5.4　自定義UDTF 127
3.6　場景應用：基站掉話率排名統(tǒng)計 129
3.6.1　創(chuàng)建基站數(shù)據(jù)表并導入數(shù)據(jù) 130
3.6.2　統(tǒng)計基站掉話率 130
3.7　小結 132
第4章　分布式協(xié)調框架ZooKeeper——實現(xiàn)應用程序分布式協(xié)調服務 133
4.1　ZooKeeper技術概述 133
4.1.1　ZooKeeper簡介 133
4.1.2　ZooKeeper的特點 135
4.2　ZooKeeper應用場景介紹 135
4.3　ZooKeeper分布式安裝配置 136
4.4　ZooKeeper客戶端常用命令 138
4.4.1　創(chuàng)建znode 138
4.4.2　獲取znode數(shù)據(jù) 138
4.4.3　監(jiān)視znode 139
4.4.4　刪除znode 140
4.4.5　設置znode權限 140
4.5　ZooKeeper Java API操作 142
4.5.1　創(chuàng)建IDEA工程并連接ZooKeeper 142
4.5.2　獲取、修改和刪除znode數(shù)據(jù) 143
4.6　場景應用：服務器上下線動態(tài)監(jiān)控 146
4.7　小結 149
第5章　分布式數(shù)據(jù)庫HBase——實現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲與快速查詢 151
5.1　HBase技術概述 151
5.1.1　HBase的發(fā)展歷程 151
5.1.2　HBase的特點 152
5.1.3　HBase的核心功能模塊 153
5.1.4　HBase的數(shù)據(jù)模型 155
5.1.5　設計表結構的原則 155
5.2　HBase應用場景介紹 156
5.3　HBase安裝配置 157
5.4　HBase Shell操作 159
5.4.1　創(chuàng)建與刪除表 159
5.4.2　插入數(shù)據(jù) 161
5.4.3　查詢數(shù)據(jù) 162
5.4.4　刪除數(shù)據(jù) 163
5.4.5　掃描全表 163
5.4.6　按時間版本查詢記錄 164
5.5　HBase高級應用 165
5.5.1　IDEA開發(fā)環(huán)境搭建 165
5.5.2　HBase Java API使用 169
5.5.3　HBase與MapReduce交互 174
5.6　場景應用：用戶通話記錄數(shù)據(jù)存儲設計及查詢 180
5.6.1　設計通話記錄數(shù)據(jù)結構 180
5.6.2　查詢用戶通話記錄 181
5.7　小結 187
第6章　分布式計算框架Spark——實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析與挖掘 189
6.1　Spark技術概述 189
6.1.1　Spark的發(fā)展歷史 189
6.1.2　Spark的特點 190
6.1.3　Spark生態(tài)圈 191
6.2　Spark應用場景介紹 192
6.3　Spark集群安裝配置 192
6.4　Spark Core—底層基礎框架 196
6.4.1　Spark集群架構 196
6.4.2　Spark作業(yè)運行模式 197
6.4.3　彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD 199
6.4.4　RDD算子基礎操作 200
6.4.5　場景應用：房屋銷售數(shù)據(jù)分析 201
6.5　Spark SQL—查詢引擎框架 205
6.5.1　Spark SQL概述 205
6.5.2　DataFrame基礎操作 205
6.5.3　場景應用：廣告