大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）

定　價：￥36.00

作　者：	于潔，馬維旻，吳俊
出版社：	高等教育出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787040579703	出版時間：	2022-05-01	包裝：
開本：	16開	頁數：	216	字數：

內容簡介

　　《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》為國家職業(yè)教育大數據技術專業(yè)教學資源庫配套教材，也是高等職業(yè)教育計算機類課程新形態(tài)一體化教材。\n《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》對大數據的發(fā)展歷史、背景以及Hadoop的基礎知識進行了介紹。從一個真實的大數據離線分析項目開始，引導讀者完成大數據離線分析平臺的搭建工作，使得讀者對大數據離線分析環(huán)境有一個直觀的認識。另外，還以工作任務的形式引導讀者完成大數據離線分析平臺的HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Flume、Sqoop、Azkaban等組件的安裝部署工作，同時還介紹了一些大數據技術必要的理論知識。\n《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》配套有微課、教學課件、源代碼、教學案例等數字化教學資源。\n與《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》配套的數字課程“大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署”已在“智慧職教”平臺（www.icve.com.cn）上線，學習者可以登錄平臺進行在線開放課程的學習，授課教師可以調用本課程構建符合自身教學特色的SPOC課程，詳見“智慧職教”服務指南。讀者可登錄平臺進行學習，也可發(fā)郵件至編輯郵箱獲取相關資源。\n《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》緊跟信息社會發(fā)展動態(tài)，內容新穎、結構清晰，具有很強的趣味性和實用性。\n《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》可作為高等職業(yè)院校大數據技術等相關專業(yè)的教材，也可作為大數據技術愛好者的自學用書。

作者簡介

暫缺《大數據離線分析系統(tǒng)安裝部署（Hadoop）》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論\n
1．1 數據管理技術發(fā)展概述\n
1．2 初識Hadoop\n
1．2．1 Hadoop的誕生\n
1．2．2 了解Hadoop\n
1．2．3 Hadoop技術生態(tài)組件\n
1．2．4 Hadoop發(fā)行版\n
1．3 本書結構介紹\n
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第2章 Hadoop集群的構建與安裝\n
2．1 從一個項目需求開始\n
2．2 Hadoop集群搭建基礎\n
2．2．1 運行平臺支持\n
2．2．2 所需軟件\n
2．2．3 Hadoop集群構建流程\n
2．3 Hadoop集群規(guī)劃\n
2．3．1 主機規(guī)劃\n
2．3．2 軟件規(guī)劃\n
2．3．3 網絡拓撲結構規(guī)劃\n
2．3．4 集群規(guī)劃\n
2．4 運行平臺構建\n
2．4．1 修改主機名稱\n
2．4．2 配置IP地址\n
2．4．3 配置域名解析規(guī)則\n
2．4．4 配置防火墻\n
2．5 安裝配置支持軟件\n
2．5．1 配置免密登錄\n
2．5．2 安裝JDK\n
2．6 安裝配置Hadoop\n
2．6．1 安裝Hadoop\n
2．6．2 Hadoop環(huán)境變量配置\n
2．6．3 配置主節(jié)點Hadoop運行參數\n
2．6．4 配置各從節(jié)點Hadoop運行參數\n
2．6．5 第1次啟動Hadoop\n
2．7 驗證Hadoop\n
2．7．1 啟動Hadoop\n
2．7．2 驗證Hadoop進程\n
2．7．3 驗證Web頁面訪問\n
2．7．4 驗證集群功能\n
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第3章深入理解Hadoop\n
3．1 Hadoop分布式文件系統(tǒng)HDFS\n
3．1．1 HDFS的重要概念\n
3．1．2 HDFS架構\n
3．1．3 訪問HDFS\n
3．2 Hadoop分布式計算框架MapReduce\n
3．2．1 MapReduce的重要概念\n
3．2．2 MapReduce運行原理\n
3．2．3 運行簡單的MapReduce程序\n
3．3 Hadoop集群資源管理系統(tǒng)YARN\n
3．3．1 YARN的重要概念\n
3．3．2 YARN的任務調度\n
3．3．3 在YARN中運行MapReduce程序\n
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第4章數據倉庫工具Hive\n
4．1 Hive搭建基礎\n
4．1．1 Hive版本的選擇\n
4．1．2 Hive集群的規(guī)劃\n
4．1．3 安裝MySQL\n
4．2 在Hadoop集群新增Hive組件\n
4．2．1 安裝Hive\n
4．2．2 配置Hive\n
4．2．3 初始化元數據\n
4．2．4 Hive運行狀態(tài)驗證\n
4．3 深入理解Hive\n
4．3．1 Hive的重要概念\n
4．3．2 Hive體系結構\n
4．4 Hive應用案例\n
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第5章海量日志采集、聚合及傳輸系統(tǒng)Flume\n
5．1 在Hadoop集群安裝Flume組件\n
5．1．1 安裝Flume\n
5．1．2 驗證Flume安裝\n
5．2 深入理解Flume\n
5．2．1 Flume的重要概念\n
5．2．2 Flume的Source\n
5．2．3 Flume的Channel\n
5．2．4 Flume的Sink\n
5．2．5 Flume運行機制\n
5．3 Flume應用實例\n
5．3．1 場景一\n
5．3．2 場景二\n
5．3．3 場景三\n
5．3．4 場景四\n
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第6章海量數據傳輸工具Sqoop\n
6．1 在Hadoop集群安裝Sqoop組件\n
6．1．1 安裝Sqoop\n
6．1．2 驗證Sqoop\n
6．1．3 配置JDBC\n
6．1．4 測試Sqoop遠程連接數據庫\n
6．2 深入了解Sqoop\n
6．2．1 Sqoop架構\n
6．2．2 深入理解數據導入\n
6．2．3 深入理解數據導出\n
6．3 Sqoop應用實例\n
6．3．1 數據導入\n
6．3．2 數據導出\n
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第7章批量工作流任務調度器Azkaban\n
7．1 安裝部署Azkaban\n
7．1．1 Azkaban的安裝\n
7．1．2 導入數據庫\n
7．1．3 配置運行Azkaban\n
7．1．4 驗證Azkaban運行情況\n
7．2 構建工作流\n
7．2．1 設計工作流程\n
7．2．2 編寫各階段Job\n
7．2．3 配置工作流并執(zhí)行\(zhòng)n
7．2．4 工作流執(zhí)行監(jiān)控\n
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參考文獻