- Hadoop平台搭建与应用(职业教育信息技术类专业创新型系列教材)
- - 作者：编者:柴彬堂//彭阳//陈可欣|责编:万瑞达//李程程
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030828873
  - 出版日期：2025/08/01
  - 页数：199
- 售价：19.6

内容大纲
大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。本书以 Hadoop 3.x为主线，全面介绍Hadoop及其生态体系中常用的大数据开源项目的安装和使用。全书共8个项目，分别讲解Hadoop大数据处理平台、大数据存储技术（HDFS）、大数据离线计算框架（MapReduce & YARN）、大数据数据库（HBase）、大数据数据仓库（Hive）、大数据数据转换（Sqoop）、大数据日志处理（Flume）、大数据实时计算框架（Spark）。
本书可作为职业院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可作为计算机编程爱好者、大数据开发初学者、大数据运维人员以及大数据分析与挖掘领域从业人员的参考书。
作者介绍
目录
项目1 Hadoop大数据处理平台
  任务1.1 Linux网络搭建
    1.1.1 Linux网络知识
    1.1.2 Linux网络配置
  任务1.2 Linux安全机制的配置
    1.2.1 Linux防火墙和SELinux
    1.2.2 Linux防火墙操作
  任务1.3 Hadoop环境的搭建
    1.3.1 Hadoop架构知识
    1.3.2 Hadoop安全机制
    1.3.3 Hadoop单机部署
    1.3.4 Hadoop集群部署
    1.3.5 Hadoop高可用部署
  项目实训
  项目小结
项目2 大数据存储技术（HDFS）
  任务2.1 了解HDFS的相关概念
    2.1.1 文件系统
    2.1.2 数据和元数据
    2.1.3 HDFS简介
    2.1.4 HDFS设计目标
    2.1.5 HDFS重要特性
    2.1.6 HDFS集群角色及职责
  任务2.2 学习HDFS体系架构与原理
    2.2.1 HDFS体系架构
    2.2.2 HDFS的高可用机制
    2.2.3 HDFS的目录结构
    2.2.4 HDFS的数据读写过程
    2.2.5 HDFS命令行操作
  项目实训
  项目小结
项目3 大数据离线计算框架（MapReduce & YARN）
  任务3.1 学习MapReduce技术原理
    3.1.1 MapReduce概述
    3.1.2 MapReduce的计算过程
    3.1.3 Map()函数与Reduce()函数
    3.1.4 MapReduce入门案例
  任务3.2 学习YARN技术原理
    3.2.1 YARN概述
    3.2.2 YARN的架构
    3.2.3 YARN的资源调度
    3.2.4 YARN容量调度器多队列配置案例
  项目实训
  项目小结
项目4 大数据数据库（HBase）
  任务4.1 了解HBase
    4.1.1 HBase与关系数据库的区别
    4.1.2 HBase的应用场景
  任务4.2 学习HBase的架构原理
    4.2.1 HBase的数据模型

    4.2.2 表和Region
    4.2.3 HBase的系统架构与功能组件
    4.2.4 HBase的读写流程
  任务4.3 学习HBase的基本操作
    4.3.1 HBase的环境搭建
    4.3.2 HBase Shell的常用命令
  项目实训
  项目小结
项目5 大数据数据仓库（Hive）
  任务5.1 学习Hive基本知识
    5.1.1 Hive的特性
    5.1.2 Hive与传统数据仓库的区别
  任务5.2 学习Hive的架构和数据存储
    5.2.1 Hive的架构设计原理
    5.2.2 Hive的数据存储模型
  任务5.3 完成Hive应用实践
    5.3.1 Hive环境搭建
    5.3.2 HiveQL编程
    5.3.3 加载数据到Hive
  项目实训
  项目小结
项目6 大数据数据转换（Sqoop）
  任务6.1 了解Sqoop
    6.1.1 Sqoop的功能与特性
    6.1.2 Sqoop与传统ETL的区别
  任务6.2 完成Sqoop操作
    6.2.1 Sqoop环境搭建
    6.2.2 Sqoop迁移MySQL数据
    6.2.3 Sqoop迁移HDFS数据
  项目实训
  项目小结
项目7 大数据日志处理（Flume）
  任务7.1 了解Flume
    7.1.1 Flume的功能与特性
    7.1.2 Flume与其他主流开源日志收集系统的区别
  任务7.2 完成Flume的应用实践
    7.2.1 Flume搭建
    7.2.2 Flume Agent编写
    7.2.3 Flume与Kafka结合进行日志处理
  项目实训
  项目小结
项目8 大数据实时计算框架（Spark）
  任务8.1 了解Spark
    8.1.1 Spark生态系统组件
    8.1.2 Spark与Hadoop的对比
  任务8.2 学习Spark技术架构
    8.2.1 Spark的运行原理
    8.2.2 RDD概念与原理
    8.2.3 Spark的部署模式
  任务8.3 完成Spark应用实践

    8.3.1 运行Spark Shell
    8.3.2 进行Spark RDD操作
  任务8.4 完成Spark Streaming操作
    8.4.1 Spark Streaming的设计思想
    8.4.2 Spark Streaming的应用实例
  任务8.5 完成Spark SQL操作
    8.5.1 Spark SQL的功能
    8.5.2 Spark SQL的应用实例
  项目实训
  项目小结
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

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