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内容大纲
本书作为Hadoop大数据技术的项目化实战教材，以任务驱动为导向，深入浅出地介绍了Hadoop及其周边框架的应用，涵盖了当前Hadoop生态系统中的主流大数据技术。
全书共12个项目，包括云计算和大数据基础概论、CentOS的安装与网络配置、MPI集群部署及应用、Hadoop集群部署及应用、MapReduce基本原理及应用、HBase数据库的搭建及使用、Hive数据仓库的安装及应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Flume日志收集系统、Spark部署及数据分析、大数据技术编程实例。本书秉承“实践为主、理论够用、注重实用”原则，在任务实施中融入各个知识点与课程教学内容，以便读者能更好地学习和掌握大数据关键技术。
本书既可以作为高职高专院校和应用型本科院校计算机相关专业的教材，还可以作为IT类培训机构培训云计算和大数据技术等相关课程的实训教材，并可以作为相关技术人员的参考书。 -
作者介绍
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目录
项目1 云计算和大数据基础概论
任务1 认识云计算
任务2 云计算中的虚拟化技术
任务3 云计算与大数据
任务4 大数据的技术架构
任务5 大数据的应用前景
任务6 大数据的发展历程及其面临的挑战
项目2 CentOS的安装与网络配置
任务1 Linux操作系统概述
任务2 使用VMware虚拟机安装CentOS
任务3 CentOS网络环境配置
任务4 yum源设置及使用
项目3 MPI集群部署及应用
任务1 NTP时间同步设置
任务2 SSH证书登录
任务3 使用NFS设置共享目录
任务4 MPI的安装及测试
任务5 MPI编程实战
项目4 Hadoop集群部署及应用
任务1 Hadoop集群部署前的准备工作
任务2 Hadoop的安装
任务3 Hadoop伪分布式部署及应用
任务4 Hadoop分布式部署及应用
项目5 MapReduce基本原理及应用
任务1 MapReduce工作原理及工作流程
任务2 词频统计编程实践
任务3 数据合并去重编程实践
任务4 数据排序编程实践
项目6 HBase数据库的搭建及使用
任务1 HBase安装及伪分布式部署
任务2 HBase完全分布式部署
任务3 HBase操作实践
任务4 HBase编程实践
项目7 Hive数据仓库的安装及应用
任务1 Hive基本概念
任务2 Hive安装及部署
任务3 Hive基本命令和应用
项目8 Pig数据分析
任务1 Pig基本概念
任务2 Pig安装及部署
任务3 Pig命令语法和使用
任务4 Pig简单编程
项目9 Sqoop数据迁移
任务1 Sqoop基本概念
任务2 Sqoop安装及部署
任务3 利用Sqoop工具实现MySQL与HDFS之间数据迁移
任务4 利用Sqoop工具实现MySQL与Hive/HBase之间数据迁移
项目10 Flume日志收集系统
任务1 Flume系统概述
任务2 Flume安装和部署
任务3 Flume应用案例
项目11 Spark部署及数据分析
任务1 Spark基本概念
任务2 Spark安装及部署
任务3 Spark数据分析
任务4 Spark应用案例
项目12 大数据技术编程实例
任务1 能耗数据分析及处理
任务2 餐饮大数据分析及处理
参考文献
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