Cloudera Hadoop大數(shù)據(jù)平臺實(shí)戰(zhàn)指南

目   錄
第1章  大數(shù)據(jù)概述    1
1.1  大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)特點(diǎn)    1
1.2  大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展趨勢——數(shù)據(jù)將成為資產(chǎn)    2
1.3  大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念的改變    3
1.3.1  要全體不要抽樣    3
1.3.2  要效率不要精確    3
1.3.3  要相關(guān)不要因果    4
1.4  大數(shù)據(jù)時代的關(guān)鍵技術(shù)    5
1.5  大數(shù)據(jù)時代的典型應(yīng)用案例    5
1.5.1  塔吉特超市精準(zhǔn)營銷案例    5
1.5.2  谷歌流感趨勢案例    6
1.5.3  證券行業(yè)案例    6
1.5.4  某運(yùn)營商大數(shù)據(jù)平臺案例    7
1.6  Hadoop概述和介紹    7
1.6.1  Hadoop 發(fā)展歷史和應(yīng)用現(xiàn)狀    7
1.6.2  Hadoop 的特點(diǎn)    8
1.6.3  Hadoop 的生態(tài)系統(tǒng)    8
第2章  Cloudera大數(shù)據(jù)平臺介紹    10
2.1  Cloudera簡介    10
2.2  Cloudera的Hadoop發(fā)行版CDH簡介    11
2.2.1  CDH概述    11
2.2.2  CDH和Apache Hadoop對比    12
2.3  Cloudera Manager大數(shù)據(jù)管理平臺介紹    12
2.3.1  Cloudera Manager概述和整體架構(gòu)    12
2.3.2  Cloudera Manager的基本核心功能    14
2.3.3  Cloudera Manager的高級功能    18
2.4  Cloudera平臺參考部署架構(gòu)    19
2.4.1  Cloudera的軟件體系結(jié)構(gòu)    19
2.4.2  群集硬件規(guī)劃配置    19
2.4.3  Hadoop集群角色分配    21
2.4.4  網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?nbsp;   23
第3章  Cloudera Manager及CDH離線安裝部署    25
3.1  安裝前的準(zhǔn)備工作    25
3.2  Cloudera Manager及CDH安裝    30
3.3  添加其他大數(shù)據(jù)組件    35
第4章  分布式文件系統(tǒng)HDFS    37
4.1  HDFS簡介    37
4.2  HDFS體系結(jié)構(gòu)    38
4.2.1  HDFS 架構(gòu)概述    38
4.2.2  HDFS命名空間管理    38
4.2.3  NameNode    39
4.2.4  SecondaryNameNode    39
4.3  HDFS 2.0新特性    41
4.3.1  HDFS HA    41
4.3.2  HDFS Federation    42
4.4  HDFS操作常用shell命令    43
4.4.1  HDFS目錄操作和文件處理命令    43
4.4.2  HDFS的Web管理界面    44
4.4.3  dfsadmin管理維護(hù)命令    45
4.4.4  namenode命令    47
4.5  Java編程操作HDFS實(shí)踐    47
4.6  HDFS 的參數(shù)配置和規(guī)劃    49
4.7  使用Cloudera Manager啟用HDFS HA    51
4.7.1  HDFS HA高可用配置    51
4.7.2  HDFS HA高可用功能測試    54
第5章  分布式計(jì)算框架MapReduce    57
5.1  MapReduce概述    57
5.2  MapReduce原理介紹    58
5.2.1  工作流程概述    58
5.2.2  MapReduce框架的優(yōu)勢    58
5.2.3  MapReduce執(zhí)行過程    59
5.3  MapReduce編程——單詞示例解析    59
5.4  MapReduce應(yīng)用開發(fā)    60
5.4.1  配置MapReduce開發(fā)環(huán)境    60
5.4.2  編寫和運(yùn)行MapReduce程序    61
第6章  資源管理調(diào)度框架YARN    65
6.1  YARN產(chǎn)生背景    65
6.2  YARN框架介紹    66
6.3  YARN工作原理    67
6.4  YARN框架和MapReduce1.0框架對比    69
6.5  CDH集群的YARN參數(shù)調(diào)整    69
第7章  數(shù)據(jù)倉庫Hive    72
7.1  Hive簡介    72
7.2  Hive體系架構(gòu)和應(yīng)用場景    73
7.2.1  Hive體系架構(gòu)    73
7.2.2  Hive應(yīng)用場景    74
7.3  Hive的數(shù)據(jù)模型    75
7.3.1  內(nèi)部表    75
7.3.2  外部表    75
7.3.3  分區(qū)表    75
7.3.4  桶    75
7.4  Hive實(shí)戰(zhàn)操作    76
7.4.1  Hive內(nèi)部表操作    77
7.4.2  Hive外部表操作    77
7.4.3  Hive分區(qū)表操作    79
7.4.4  桶表    80
7.4.5  Hive應(yīng)用實(shí)例WordCount    82
7.4.6  UDF    84
7.5  基于Hive的應(yīng)用案例    86
第8章  數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop    88
8.1  Sqoop概述    88
8.2  Sqoop工作原理    89
8.3  Sqoop版本和架構(gòu)    91
8.4  Sqoop實(shí)戰(zhàn)操作    93
第9章  分布式數(shù)據(jù)庫HBase    100
9.1  HBase概述    100
9.2  HBase數(shù)據(jù)模型    101
9.3  HBase生態(tài)地位和系統(tǒng)架構(gòu)    101
9.3.1  HBase的生態(tài)地位解析    101
9.3.2  HBase系統(tǒng)架構(gòu)    102
9.4  HBase運(yùn)行機(jī)制    103
9.4.1  Region    103
9.4.2  Region Server工作原理    103
9.4.3  Store工作原理    104
9.5  HBase操作實(shí)戰(zhàn)    104
9.5.1  HBase常用shell命令    104
9.5.2  HBase編程實(shí)踐    107
9.5.3  HBase參數(shù)調(diào)優(yōu)的案例分享    109
第10章  分布式協(xié)調(diào)服務(wù)ZooKeeper    111
10.1  ZooKeeper的特點(diǎn)    111
10.2  ZooKeeper的工作原理    112
10.2.1  基本架構(gòu)    112
10.2.2  ZooKeeper實(shí)現(xiàn)分布式Leader節(jié)點(diǎn)選舉    112
10.2.3  ZooKeeper配置文件重點(diǎn)參數(shù)詳解    112
10.3  ZooKeeper典型應(yīng)用場景    115
10.3.1  ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HDFS的NameNode高可用HA    115
10.3.2  ZooKeeper實(shí)現(xiàn)HBase的HMaster高可用    116
10.3.3  ZooKeeper在Storm集群中的協(xié)調(diào)者作用    116
第11章  準(zhǔn)實(shí)時分析系統(tǒng)Impala    118
11.1  Impala概述    118
11.2  Impala組件構(gòu)成    119
11.3  Impala系統(tǒng)架構(gòu)    119
11.4  Impala的查詢處理流程    120
11.5  Impala和Hive的關(guān)系和對比    121
11.6  Impala安裝    122
11.7  Impala入門實(shí)戰(zhàn)操作    124
第12章  日志采集工具Flume    128
12.1  Flume概述    128
12.2  Flume體系結(jié)構(gòu)    129
12.2.1  Flume外部結(jié)構(gòu)    129
12.2.2  Flume的Event事件概念    130
12.2.3  Flume的Agent    130
12.3  Flume安裝和集成    131
12.3.1  搭建Flume環(huán)境    131
12.3.2  Kafka與Flume集成    132
12.4  Flume操作實(shí)例介紹    132
12.4.1  例子概述    132
12.4.2  步：配置數(shù)據(jù)流向    132
12.4.3  第二步：啟動服務(wù)    133
12.4.4  第三步：新建空數(shù)據(jù)文件    133
12.4.5  第四步：運(yùn)行flume-ng命令    133
12.4.6  第五步：運(yùn)行命令腳本    134
12.4.7  后一步：測試結(jié)果    134
第13章  分布式消息系統(tǒng)Kafka    135
13.1  Kafka架構(gòu)設(shè)計(jì)    135
13.1.1  基本架構(gòu)    135
13.1.2  基本概念    136
13.1.3  Kafka主要特點(diǎn)    136
13.2  Kafka原理解析    137
13.2.1  主要的設(shè)計(jì)理念    137
13.2.2  ZooKeeper在Kafka的作用    137
13.2.3  Kafka在ZooKeeper的執(zhí)行流程    137
13.3  Kafka安裝和部署    138
13.3.1  CDH5完美集成Kafka    138
13.3.2  Kafka部署模式和配置    139
13.4  Java操作Kafka消息處理實(shí)例    141
13.4.1  例子概述    141
13.4.2  步：新建工程    141
13.4.3  第二步：編寫代碼    141
13.4.4  第三步：運(yùn)行發(fā)送數(shù)據(jù)程序    142
13.4.5  后一步：運(yùn)行接收數(shù)據(jù)程序    143
13.5  Kafka與HDFS的集成    143
13.5.1  與HDFS集成介紹    143
13.5.2  與HDFS集成實(shí)例    144
13.5.3  步：編寫代碼——發(fā)送數(shù)據(jù)    144
13.5.4  第二步：編寫代碼——接收數(shù)據(jù)    145
13.5.5  第三步：導(dǎo)出文件    146
13.5.6  第四步：上傳文件    146
13.5.7  第五步：運(yùn)行程序——發(fā)送數(shù)據(jù)    146
13.5.8  第六步：運(yùn)行程序——接收數(shù)據(jù)    147
13.5.9  后一步：查看執(zhí)行結(jié)果    147
第14章  大數(shù)據(jù)ETL工具Kettle    148
14.1  ETL原理    148
14.1.1  ETL簡介    148
14.1.2  ETL在數(shù)據(jù)倉庫中的作用    149
14.2  Kettle簡介    149
14.3  Kettle完整案例實(shí)戰(zhàn)    150
14.3.1  案例介紹    150
14.3.2  終效果    150
14.3.3  表說明    150
14.3.4  步：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)    151
14.3.5  第二步：新建轉(zhuǎn)換    152
14.3.6  第三步：新建數(shù)據(jù)庫連接    153
14.3.7  第四步：拖動表輸入組件    153
14.3.8  第五步：設(shè)置屬性——order表    154
14.3.9  第六步：設(shè)置屬性——user表    155
14.3.10  第七步：拖動流查詢并設(shè)置屬性——流查詢    155
14.3.11  第八步：設(shè)置屬性——product表    156
14.3.12  第九步：連接組件    156
14.3.13  第十步：設(shè)置屬性——文本輸出    156
14.3.14  后一步：運(yùn)行程序并查看結(jié)果    157
14.4  Kettle調(diào)度和命令    158
14.4.1  通過頁面調(diào)度    158
14.4.2  通過腳本調(diào)度    159
14.5  Kettle使用原則    161
第15章  大規(guī)模數(shù)據(jù)處理計(jì)算引擎Spark    162
15.1  Spark簡介    162
15.1.1  使用背景    162
15.1.2  Spark特點(diǎn)    163
15.2  Spark架構(gòu)設(shè)計(jì)    163
15.2.1  Spark整體架構(gòu)    163
15.2.2  關(guān)鍵運(yùn)算組件    164
15.2.3  RDD介紹    164
15.2.4  RDD操作    165
15.2.5  RDD依賴關(guān)系    166
15.2.6  RDD源碼詳解    167
15.2.7  Scheduler    168
15.2.8  Storage    168
15.2.9  Shuffle    169
15.3  Spark編程實(shí)例    170
15.3.1  實(shí)例概述    170
15.3.2  步：編輯數(shù)據(jù)文件    170
15.3.3  第二步：編寫程序    171
15.3.4  第三步：上傳JAR文件    171
15.3.5  第四步：遠(yuǎn)程執(zhí)行程序    172
15.3.6  后一步：查看結(jié)果    172
15.4  Spark SQL實(shí)戰(zhàn)    173
15.4.1  例子概述    173
15.4.2  步：編輯數(shù)據(jù)文件    173
15.4.3  第二步：編寫代碼    174
15.4.4  第三步：上傳文件到服務(wù)器    174
15.4.5  第四步：遠(yuǎn)程執(zhí)行程序    174
15.4.6  后一步：查看結(jié)果    175
15.5  Spark Streaming實(shí)戰(zhàn)    175
15.5.1  例子概述    175
15.5.2  步：編寫代碼    175
15.5.3  第二步：上傳文件到服務(wù)器    176
15.5.4  第三步：遠(yuǎn)程執(zhí)行程序    177
15.5.5  第四步：上傳數(shù)據(jù)    177
15.5.6  后一步：查看結(jié)果    177
15.6  Spark MLlib實(shí)戰(zhàn)    178
15.6.1  例子步驟    178
15.6.2  步：編寫代碼    178
15.6.3  第二步：上傳文件到服務(wù)器    179
15.6.4  第三步：遠(yuǎn)程執(zhí)行程序    179
15.6.5  第四步：上傳數(shù)據(jù)    180
15.6.6  后一步：查看結(jié)果    180
第16章  大數(shù)據(jù)全棧式開發(fā)語言Python    182
16.1  Python簡介    182
16.2  Python安裝和配置    183
16.2.1  Anaconda介紹    183
16.2.2  Anaconda下載    183
16.2.3  Anaconda安裝    184
16.2.4  Anaconda包管理    185
16.2.5  PyCharm下載    185
16.2.6  PyCharm安裝    185
16.2.7  PyCharm使用    187
16.3  Python入門    190
16.3.1  例子概述    190
16.3.2  步：新建Python文件    190
16.3.3  第二步：設(shè)置字體大小    191
16.3.4  第三步：編寫代碼    191
16.3.5  第四步：執(zhí)行程序    192
16.3.6  后一步：改變輸入    192
16.4  Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫pandas入門    193
16.4.1  例子概述    193
16.4.2  pandas包介紹    194
16.4.3  步：打開Jupyter Notebook    194
16.4.4  第二步：導(dǎo)入包    194
16.4.5  第三步：定義數(shù)據(jù)集    195
16.4.6  第四步：過濾數(shù)據(jù)    195
16.4.7  后一步：獲取數(shù)據(jù)    196
16.5  Python繪圖庫matplotlib入門    197
16.5.1  例子概述    197
16.5.2  步：新建一個Python文件    197
16.5.3  第二步：引入畫圖包    197
16.5.4  第三步：組織數(shù)據(jù)    198
16.5.5  第四步：畫圖    198
16.5.6  后一步：查看結(jié)果    199
第17章  大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例：實(shí)時數(shù)據(jù)流處理項(xiàng)目    200
17.1  項(xiàng)目背景介紹    200
17.2  業(yè)務(wù)需求分析    200
17.3  項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)    201
17.4  項(xiàng)目技術(shù)組成    202
17.5  項(xiàng)目實(shí)施步驟    202
17.5.1  步：運(yùn)用Kafka產(chǎn)生數(shù)據(jù)    202
17.5.2  第二步：運(yùn)用Spark接收數(shù)據(jù)    208
17.5.3  第三步：安裝Redis軟件    211
17.5.4  第四步：準(zhǔn)備程序運(yùn)行環(huán)境    214
17.5.5  第五步：遠(yuǎn)程執(zhí)行Spark程序    216
17.5.6  第六步：編寫Python實(shí)現(xiàn)可視化    218
17.5.7  后一步：執(zhí)行Python程序    221
17.6  項(xiàng)目總結(jié)    222
第18章  大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)案例：用戶日志綜合分析項(xiàng)目    223
18.1  項(xiàng)目背景介紹    223
18.2  項(xiàng)目設(shè)計(jì)目的    223
18.3  項(xiàng)目技術(shù)架構(gòu)和組成    224
18.4  項(xiàng)目實(shí)施步驟    225
18.4.1  步：本地?cái)?shù)據(jù)FTP到Linux環(huán)境    225
18.4.2  第二步：Linux數(shù)據(jù)上傳到HDFS    225
18.4.3  第三步：使用Hive訪問HDFS數(shù)據(jù)    226
18.4.4  第四步：使用Kettle把數(shù)據(jù)導(dǎo)入HBase    228
18.4.5  第五步：使用Sqoop把數(shù)據(jù)導(dǎo)入MySQL    234
18.4.6  第六步：編寫Python程序?qū)崿F(xiàn)可視化    236
18.4.7  后一步：執(zhí)行Python程序    238