大數據原理及實踐

　　《大數據原理及實踐》分為八章。首章介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其發(fā)展歷程。大家可以通過此章內容了解到Hadoop是一個開放的生態(tài)系統(tǒng)，里面有很多項目組成，包括數據采集類的項目、數據處理類的項目和數據可視化類的項目等；第二章介紹Hadoop的核心組件，包括HDFS、MapReduce和Yarn，通過此章的學習。大家可以了解到Hadoop三大核心組件的基本組成及運行原理；第三章介紹Hadoop集群環(huán)境的搭建?！洞髷祿砑皩嵺`》選用Cloudera版本（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）作為集群安裝，在介紹集群安裝之前普及一些Linux常用的命令，為安裝做技術鋪墊；第四章主要介紹Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中非常常用、非常實用又簡單易用的Hive組件，介紹其原理及安裝方法；第五章主要介紹Hive的使用，了解Hive中DDL和DML語法知識（通過前面五章的學習。大家可以獨立搭建Hadoop集群，并上傳文件到HDFS中，并且利用MapReduce或者Hive對數據文件進行統(tǒng)計分析）；第六章進入Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中內存計算的學習，選用Spark組件，著重介紹Spark的內存計算的原理及運行模式；第七章介紹Spark的編程及SparkSQL的使用。通過這兩部分的學習，大家可以完成Spark的安裝部署，了解Spark的適用場合，學會Spark編程和SparkSQL對數據進行分析；第八章為SparkMLLib的內容。通過這一章的學習，大家可以利用SparkMLLib完成較復雜的一些數據分析，例如分類、聚類和關聯(lián)分析等。通過《大數據原理及實踐》的學習，大家可以從零基礎開始了解大數據平臺，能夠完成利用相關組件進行簡單或復雜的數據分析的任務。

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