大数据基础编程、实验和案例教程（第2版） mobi 网盘 高速 下载地址大全 免费

本实践教程主要介绍大数据软件环境的搭建、大数据基础编程和大数据实验案例，可以帮助大数据学习者有效构建大数据实验环境，快速开展入门级编程。内容包括Linux系统的安装、Hadoop的安装、HDFS基础编程、HBase安装和基础编程、MapReduce基础编程、Hive安装和基础编程、MongoDB安装和基础编程、Redis安装和基础编程、数据仓库Hive安装和基础编程、可视化工具安装和使用、Spark安装和基础编程、大数据实验综合案例

第1章大数据技术概述/1 1.1大数据时代/1 1.2大数据关键技术/2 1.3大数据软件/3 1.3.1Hadoop/4 1.3.2Spark/5 1.3.3NoSQL数据库/5 1.4内容安排/6 1.5在线资源/8 1.6本章小结/10 第2章Linux系统的安装和使用/11 2.1Linux系统简介/11 2.2Linux系统安装/11 2.2.1下载安装文件/12 2.2.2Linux系统的安装方式/12 2.2.3安装Linux虚拟机/13 2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/35 2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/36 2.3.1Shell/36 2.3.2root用户/37 2.3.3创建普通用户/37 2.3.4sudo命令/38 2.3.5常用的Linux系统命令/38 2.3.6文件解压缩/39 2.3.7常用的目录/39 2.3.8目录的权限/40 2.3.9更新APT/40 2.3.10切换中英文输入法/42 2.3.11vim编辑器的使用方法/42 2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/43 2.3.13在Linux系统中安装Eclipse/46 2.3.14其他使用技巧/47 2.4关于本书内容的一些约定/47 2.5本章小结/48 第3章Hadoop的安装和使用/49 3.1Hadoop简介/49 3.2安装Hadoop前的准备工作/49 3.2.1创建hadoop用户/50 3.2.2更新APT/50 3.2.3安装SSH/50 3.2.4安装Java环境/51 3.3安装Hadoop/52 3.3.1下载安装文件/53 3.3.2单机模式配置/53 3.3.3伪分布式模式配置/54 3.3.4分布式模式配置/61 3.4本章小结/70 第4章HDFS操作方法和基础编程/71 4.1HDFS操作常用的Shell命令/71 4.1.1查看命令的用法/71 4.1.2HDFS操作/73 4.2利用HDFS的Web管理界面/75 4.3HDFS编程实践/75 4.3.1在Eclipse中创建项目/75 4.3.2为项目添加需要用到的JAR包/76 4.3.3编写Java应用程序/79 4.3.4编译运行程序/82 4.3.5应用程序的部署/83 4.4本章小结/86 第5章HBase的安装和基础编程/88 5.1安装HBase/88 5.1.1下载安装文件/88 5.1.2配置环境变量/89 5.1.3添加用户权限/89 5.1.4查看HBase版本信息/89 5.2HBase的配置/90 5.2.1单机模式配置/90 5.2.2伪分布式模式配置/92 5.3HBase常用的Shell命令/94 5.3.1在HBase中创建表/94 5.3.2添加数据/94 5.3.3查看数据/95 5.3.4删除数据/96 5.3.5删除表/97 5.3.6查询历史数据/97 5.3.7退出HBase数据库/97 5.4HBase编程实践/98 5.4.1在Eclipse中创建项目/98 5.4.2为项目添加需要用到的JAR包/100 5.4.3编写Java应用程序/102 5.4.4编译运行程序/105 5.5本章小结/106 第6章典型NoSQL数据库的安装和使用/108 6.1Redis的安装和使用/108 6.1.1Redis简介/108 6.1.2安装Redis/108 6.1.3Redis实例演示/110 6.2MongoDB的安装和使用/111 6.2.1MongDB简介/111 6.2.2安装MongoDB/112 6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/113 6.2.4Java API编程实例/118 6.3本章小结/122 第7章MapReduce基础编程/123 7.1词频统计任务要求/123 7.2MapReduce程序编写方法/124 7.2.1编写Map处理逻辑/124 7.2.2编写Reduce处理逻辑/124 7.2.3编写main方法/125 7.2.4完整的词频统计程序/126 7.3编译打包程序/127 7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/128 7.3.2使用Eclipse编译打包词频统计程序/128 7.4运行程序/136 7.5本章小结/139 第8章数据仓库Hive的安装和使用/140 8.1Hive的安装/140 8.1.1下载安装文件/140 8.1.2配置环境变量/141 8.1.3修改配置文件/141 8.1.4安装并配置MySQL/142 8.2Hive的数据类型/144 8.3Hive基本操作/145 8.3.1创建数据库、表、视图/145 8.3.2删除数据库、表、视图/146 8.3.3修改数据库、表、视图/147 8.3.4查看数据库、表、视图/148 8.3.5描述数据库、表、视图/148 8.3.6向表中装载数据/149 8.3.7查询表中数据/149 8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/149 8.4Hive应用实例: WordCount/150 8.5Hive编程的优势/151 8.6本章小结/151 第9章Spark的安装和基础编程/152 9.1基础环境/152 9.2安装Spark/152 9.2.1下载安装文件/152 9.2.2配置相关文件/153 9.3使用 Spark Shell编写代码/154 9.3.1启动Spark Shell/154 9.3.2读取文件/155 9.3.3编写词频统计程序/156 9.4编写Spark独立应用程序/157 9.4.1用Scala语言编写Spark独立应用程序/157 9.4.2用Java语言编写Spark独立应用程序/161 9.5本章小结/164 第10章Flink的安装和基础编程/165 10.1安装Flink/165 10.2编程实现WordCount程序/167 10.2.1安装Maven/167 10.2.2编写代码/167 10.2.3使用Maven打包Java程序/171 10.2.4通过flink run命令运行程序/172 10.3本章小结/172 第11章典型可视化工具的使用方法/173 11.1D3可视化库的使用方法/173 11.1.1D3可视化库的安装/173 11.1.2基本操作/174 11.2使用ECharts制作图表/182 11.2.1ECharts简介/182 11.2.2ECharts图表制作方法/182 11.3本章小结/185 第12章数据采集工具的安装和使用/186 12.1Kafka/186 12.1.1Kafka相关概念/186 12.1.2安装Kafka/186 12.1.3一个实例/187 12.2实例: 编写Spark程序使用Kafka数据源/188 12.2.1Kafka准备工作/188 12.2.2Spark准备工作/190 12.2.3编写Spark程序使用Kafka数据源/191 12.3本章小结/197 第13章大数据课程综合实验案例/198 13.1案例简介/198 13.1.1案例目的/198 13.1.2适用对象/198 13.1.3时间安排/198 13.1.4预备知识/198 13.1.5硬件要求/199 13.1.6软件工具/199 13.1.7数据集/199 13.1.8案例任务/199 13.2实验环境搭建/200 13.3实验步骤概述/200 13.4本地数据集上传到数据仓库Hive/201 13.4.1实验数据集的下载/201 13.4.2数据集的预处理/203 13.4.3导入数据库/206 13.5Hive数据分析/209 13.5.1简单查询分析/209 13.5.2查询条数统计分析/211 13.5.3关键字条件查询分析/213 13.5.4根据用户行为分析/214 13.5.5用户实时查询分析/215 13.6Hive、MySQL、HBase数据互导/216 13.6.1Hive预操作/216 13.6.2使用Java API将数据从Hive导入MySQL/217 13.6.3使用HBase Java API把数据从本地导入HBase中/222 13.7使用R进行数据可视化分析/229 13.7.1安装R/229 13.7.2安装依赖库/230 13.7.3可视化分析/232 13.8本章小结/236 第14章实验/237 14.1实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/237 14.1.1实验目的/237 14.1.2实验平台/237 14.1.3实验步骤/237 14.1.4实验报告/239 14.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/239 14.2.1实验目的/239 14.2.2实验平台/239 14.2.3实验步骤/240 14.2.4实验报告/240 14.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/241 14.3.1实验目的/241 14.3.2实验平台/241 14.3.3实验步骤/241 14.3.4实验报告/242 14.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/243 14.4.1实验目的/243 14.4.2实验平台/243 14.4.3实验步骤/243 14.4.4实验报告/246 14.5实验五: MapReduce初级编程实践/247 14.5.1实验目的/247 14.5.2实验平台/247 14.5.3实验步骤/247 14.5.4实验报告/249 14.6实验六: 熟悉Hive的基本操作/250 14.6.1实验目的/250 14.6.2实验平台/250 14.6.3数据集/250 14.6.4实验步骤/250 14.6.5实验报告/251 14.7实验七: Spark初级编程实践/252 14.7.1实验目的/252 14.7.2实验平台/252 14.7.3实验步骤/252 14.7.4实验报告/254 14.8实验八: Flink初级编程实践/254 14.8.1实验目的/254 14.8.2实验平台/254 14.8.3实验步骤/254 14.8.4实验报告/255 附录A实验参考答案/256 A.1“实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作”实验步骤/256 A.2“实验二: 熟悉常用的HDFS操作”实验步骤/261 A.3“实验三: 熟悉常用的HBase操作”实验步骤/280 A.4“实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较”实验步骤/289 A.5“实验五: MapReduce初级编程实践”实验步骤/306 A.6“实验六: 熟悉Hive的基本操作”实验步骤/315 A.7“实验七: Spark初级编程实践”实验步骤/319 A.8“实验八: Flink初级编程实践”实验步骤/325 附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/343 B.1安装MySQL/343 B.2MySQL常用操作/346 参考文献/350

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