大數(shù)據(jù)原理與技術

定　價：￥56.00

作　者：	黃史浩著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：	ICT認證系列叢書
標　簽：	計算機?網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫

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ISBN：	9787115458711	出版時間：	2018-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	255	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是華為ICT學院大數(shù)據(jù)技術官方教材，旨在幫助學生進一步學習大數(shù)據(jù)的基本概念、技術原理，以及大數(shù)據(jù)平臺的搭建和使用。本書從大數(shù)據(jù)的概念和特征開始講起，首先讓讀者對大數(shù)據(jù)有一個感性的認識；接下來結合大數(shù)據(jù)平臺的各個功能模塊，詳細介紹大數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、可視化等原理和操作；對大數(shù)據(jù)在各種行業(yè)中的應用加以敘述，讓讀者更加充分地感受到大數(shù)據(jù)應用的價值。除華為ICT學院的學生之外，本書同樣適合正在備考HCNA-Big Data認證，或者正在參加HCNA-Big Data技術培訓的學員進行閱讀和參考。其他有志進入ICT行業(yè)的人員和大數(shù)據(jù)技術愛好者也可以通過閱讀本書，加深自己對大數(shù)據(jù)技術的理解。

作者簡介

　　多年的Hadoop大數(shù)據(jù)平臺企業(yè)業(yè)務應用實踐，具有豐富的Hadoop平臺運維，開發(fā)與分析實戰(zhàn)經(jīng)驗 2. 主導過多個大型大數(shù)據(jù)項目的開發(fā)，如維達國際大數(shù)據(jù)平臺、中國商品進出口交易中心ETL日志分析大數(shù)據(jù)平臺 3、多年大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘等IT領域技術培訓經(jīng)驗，豐富的課程設計和授課經(jīng)驗。

圖書目錄

第1章大數(shù)據(jù)概述 0
1．1 大數(shù)據(jù)的概念與價值 2
1．1．1 什么是大數(shù)據(jù) 2
1．1．2 大數(shù)據(jù)的來源 4
1．1．3 大數(shù)據(jù)有什么價值 5
1．1．4 如何挖掘企業(yè)大數(shù)據(jù)的價值 6
1．2 大數(shù)據(jù)的關鍵技術 7
1．2．1 大數(shù)據(jù)采集、預處理與存儲管理 7
1．2．2 大數(shù)據(jù)分析與挖掘 8
1．2．3 數(shù)據(jù)可視化 9
1．3 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè) 9
1．3．1 數(shù)據(jù)提供 9
1．3．2 技術提供 9
1．3．3 服務提供 10
1．4 大數(shù)據(jù)應用場景 10
1．5 本章總結 11
練習題 12
第2章 Hadoop大數(shù)據(jù)處理平臺 14
2．1 Hadoop平臺概述 16
2．1．1 Hadoop簡介 16
2．1．2 Hadoop的特性 17
2．1．3 Hadoop應用現(xiàn)狀 17
2．1．4 Hadoop版本及相關平臺 18
2．2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng) 18
2．2．1 Hadoop存儲系統(tǒng)（HDFS&HBase） 18
2．2．2 Hadoop計算框架（MapReduce&YARN） 19
2．2．3 Hadoop數(shù)據(jù)倉庫（Hive） 20
2．2．4 Hadoop數(shù)據(jù)轉換與日志處理（Sqoop&Flume） 20
2．2．5 Hadoop應用協(xié)調(diào)與工作流（ZooKeeper&Oozie） 20
2．2．6 大數(shù)據(jù)安全技術（Kerberos&LDAP） 21
2．2．7 大數(shù)據(jù)即時查詢與搜索（Impala&Solr） 21
2．2．8 大數(shù)據(jù)消息訂閱（Kafka） 21
2．3 Hadoop安裝部署 22
2．3．1 Hadoop規(guī)劃部署 22
2．3．2 Hadoop的安裝方式 23
2．4 華為FusionInsight HD安裝部署 26
2．4．1 FusionInsight HD簡介 26
2．4．2 FusionInsight HD集成設計 28
2．4．3 FusionInsight HD安裝部署 33
2．4．4 FusionInsight HD重要參數(shù)配置 41
2．5 本章總結 42
練習題 43
第3章大數(shù)據(jù)存儲技術（HDFS） 44
3．1 概述 46
3．1．1 分布式文件系統(tǒng)的概念與作用 47
3．1．2 HDFS概述 47
3．2 HDFS的相關概念 48
3．2．1 塊 48
3．2．2 NameNode 49
3．2．3 Secondary NameNode 50
3．2．4 DataNode 51
3．3 HDFS體系架構與原理 52
3．3．1 HDFS體系架構 52
3．3．2 HDFS的高可用機制 52
3．3．3 HDFS的目錄結構 54
3．3．4 HDFS的數(shù)據(jù)讀寫過程 57
3．4 HDFS接口及其在FusionInsight HD編程中的實踐 58
3．4．1 HDFS常用Shell命令 59
3．4．2 HDFS的Web界面 60
3．4．3 HDFS的Java接口及應用實例 62
3．5 本章總結 67
練習題 67
第4章大數(shù)據(jù)離線計算框架（MapReduce & YARN） 70
4．1 MapReduce技術原理 72
4．1．1 MapReduce概述 73
4．1．2 Map函數(shù)與Reduce函數(shù) 73
4．2 YARN技術原理 74
4．2．1 YARN的概述與應用 74
4．2．2 YARN的架構 75
4．2．3 MapReduce的計算過程 76
4．2．4 YARN的資源調(diào)度 78
4．3 FusionInsight HD中MapReduce的應用 78
4．3．1 WordCount實例分析 78
4．3．2 MapReduce編程實踐 79
4．4 本章總結 85
練習題 86
第5章大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫（HBase） 88
5．1 HBase概述 90
5．1．1 HBase簡介 90
5．1．2 HBase與關系型數(shù)據(jù)庫的區(qū)別 91
5．1．3 HBase的應用場景 92
5．2 HBase的架構原理 92
5．2．1 HBase的數(shù)據(jù)模型 92
5．2．2 表和Region 93
5．2．3 HBase的系統(tǒng)架構與功能組件 94
5．2．4 HBase的讀寫流程 96
5．2．5 HBase的Compaction過程 97
5．3 FusionInsight HD中HBase的編程實踐 98
5．3．1 FusionInsight HD中HBase的常用參數(shù)配置 98
5．3．2 HBase的常用Shell命令 100
5．3．3 HBase常用的Java API及應用實例 103
5．4 本章總結 118
練習題 118
第6章大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉庫（Hive） 120
6．1 Hive概述 122
6．1．1 Hive簡介和應用 122
6．1．2 Hive的特性 123
6．1．3 Hive與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的區(qū)別 124
6．2 Hive的架構和數(shù)據(jù)存儲 124
6．2．1 Hive的架構原理 124
6．2．2 Hive的數(shù)據(jù)存儲模型 127
6．2．3 HiveQL編程 128
6．3 FusionInsight HD中Hive應用實踐 132
6．3．1 FusionInsight HD中Hive的常用參數(shù)配置 132
6．3．2 加載數(shù)據(jù)到Hive 133
6．3．3 使用HiveQL進行數(shù)據(jù)分析 135
6．4 本章總結 139
練習題 139
第7章大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)轉換（Sqoop與Loader） 142
7．1 Sqoop概述 144
7．1．1 Sqoop簡介與應用 145
7．1．2 Sqoop的功能與特性 145
7．1．3 Sqoop與傳統(tǒng)ETL的區(qū)別 146
7．2 FusionInsight HD中Loader的應用實踐 146
7．2．1 FusionInsight HD中Loader與Sqoop的對比 147
7．2．2 FusionInsight HD中Loader的參數(shù)配置 148
7．2．3 使用Loader進行數(shù)據(jù)轉換 149
7．2．4 Loader的常用Shell命令 150
7．2．5 Loader應用實踐 152
7．3 本章總結 153
練習題 154
第8章大數(shù)據(jù)日志處理（Flume） 156
8．1 Flume概述 158
8．1．1 Flume簡介與應用 158
8．1．2 Flume的功能與特性 161
8．1．3 Flume與其他主流開源日志收集系統(tǒng)的區(qū)別 162
8．2 FusionInsight HD中Flume的應用實踐 162
8．2．1 FusionInsight HD中Flume的常用參數(shù)配置 163
8．2．2 Flume常用的Shell命令 164
8．2．3 Flume與Kafka結合進行日志處理 165
8．3 本章總結 168
練習題 169
第9章大數(shù)據(jù)實時計算框架（Spark） 170
9．1 Spark概述 172
9．1．1 Spark的概述與應用 173
9．1．2 Scala語言介紹 174
9．1．3 Spark生態(tài)系統(tǒng)組件 174
9．1．4 Spark與Hadoop的對比 175
9．2 Spark技術架構 176
9．2．1 Spark的運行原理 176
9．2．2 RDD概念與原理 177
9．2．3 Spark的三種部署方式 181
9．2．4 使用開發(fā)工具測試Spark 182
9．3 FusionInsight HD中Spark應用實踐 183
9．3．1 運行Spark Shell 183
9．3．2 進行Spark RDD操作 184
9．3．3 使用Spark客戶端工具運行Spark程序 185
9．4 Spark Streaming 188
9．4．1 Spark Streaming的設計思想 188
9．4．2 Spark Streaming的應用實例 189
9．5 Spark SQL 191
9．5．1 Spark SQL的功能 191
9．5．2 FusionInsight HD中Spark SQL的應用實例 192
9．6 Spark MLlib 193
9．6．1 機器學習簡介 193
9．6．2 Spark MLlib的功能 194
9．7 Spark GraphX 194
9．7．1 圖計算簡介 194
9．7．2 Spark GraphX功能簡介 195
9．8 本章總結 195
練習題 196
第10章大數(shù)據(jù)流計算 198
10．1 流計算概述 200
10．1．1 靜態(tài)數(shù)據(jù)和流數(shù)據(jù) 201
10．1．2 流計算的概念 201
10．1．3 MapReduce和流計算 202
10．1．4 流計算框架 202
10．2 流計算的處理流程 203
10．2．1 數(shù)據(jù)實時采集 203
10．2．2 數(shù)據(jù)實時計算 203
10．2．3 數(shù)據(jù)實時查詢 203
10．3 Streaming流計算 204
10．3．1 Streaming簡介 204
10．3．2 Streaming的特點 206
10．3．3 Streaming在FusionInsight HD上的應用實踐 208
10．3．4 Spark Streaming與Streaming的差異 212
10．4 本章總結 213
練習題 213
第11章數(shù)據(jù)可視化 216
11．1 可視化概述 218
11．1．1 數(shù)據(jù)可視化簡介 219
11．1．2 數(shù)據(jù)可視化的重要性 219
11．1．3 可視化的發(fā)展歷程 219
11．1．4 數(shù)據(jù)可視化的過程 221
11．2 可視化工具 222
11．2．1 入門級工具（Excel） 222
11．2．2 普通工具（R語言） 222
11．2．3 高級工具（Tableau和QlikView） 223
11．3 可視化的典型應用 223
11．3．1 可視化在醫(yī)學上的應用 223
11．3．2 可視化在工程中的應用 224
11．3．3 可視化在互聯(lián)網(wǎng)的應用 225
11．4 本章總結 225
練習題 226
第12章大數(shù)據(jù)行業(yè)應用 228
12．1 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應用 230
12．2 大數(shù)據(jù)在電信行業(yè)的應用 232
12．3 大數(shù)據(jù)在公安系統(tǒng)的應用 236
12．4 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的應用 237
12．5 本章總結 237
練習題 238
術語表 240
參考文獻 252