Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)實戰(zhàn)（慕課版）

第1章　初識Hadoop　1
1．1　大數(shù)據(jù)簡介　1
1．1．1　大數(shù)據(jù)的五大特征　1
1．1．2　大數(shù)據(jù)的六大發(fā)展趨勢　3
1．1．3　大數(shù)據(jù)在電商行業(yè)的應用　4
1．1．4　大數(shù)據(jù)在交通行業(yè)的應用　5
1．1．5　大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應用　5
1．2　大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心需求　5
1．3　Hadoop簡介　6
1．3．1　什么是Hadoop　6
1．3．2　Hadoop的產(chǎn)生和發(fā)展　6
1．3．3　Hadoop的優(yōu)缺點　7
1．3．4　Hadoop版本介紹　7
1．3．5　Hadoop生態(tài)圈的相關(guān)組件　7
1．3．6　Hadoop應用介紹　8
1．3．7　國內(nèi)Hadoop的就業(yè)情況分析　9
1．3．8　分布式系統(tǒng)概述　10
1．4　離線數(shù)據(jù)分析流程介紹　10
1．4．1　項目需求描述　11
1．4．2　數(shù)據(jù)來源　11
1．4．3　數(shù)據(jù)處理流程　11
1．4．4　項目最終效果　12
1．5　大數(shù)據(jù)學習流程　12
1．6　本章小結(jié)　13
1．7　習題　14
第2章　搭建Hadoop集群　15
2．1　安裝準備　15
2．1．1　虛擬機安裝　15
2．1．2　虛擬機克隆　21
2．1．3　Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡配置　23
2．1．4　SSH服務配置　26
2．2　Linux基本命令　28
2．2．1　系統(tǒng)工作命令　29
2．2．2　磁盤操作命令　30
2．2．3　目錄與文件操作命令　30
2．2．4　權(quán)限操作命令　31
2．3　Hadoop集群搭建　32
2．3．1　Hadoop集群部署模式　32
2．3．2　安裝JDK　32
2．3．3　安裝Hadoop　33
2．3．4　Hadoop集群配置　34
2．4　Hadoop 集群測試　37
2．4．1　格式化文件系統(tǒng)　37
2．4．2　啟動和關(guān)閉Hadoop進程命令　37
2．4．3　啟動和查看Hadoop進程　38
2．4．4　查看Web界面　38
2．5　使用Hadoop集群　39
2．6　本章小結(jié)　40
2．7　習題　40
第3章　HDFS分布式文件系統(tǒng)　41
3．1　HDFS簡介　41
3．1．1　HDFS的概念　41
3．1．2　HDFS數(shù)據(jù)的存儲和讀取方式　42
3．1．3　HDFS的特點　42
3．2　HDFS存儲架構(gòu)和數(shù)據(jù)讀寫流程　43
3．2．1　HDFS的存儲架構(gòu)　43
3．2．2　HDFS的數(shù)據(jù)讀寫流程　44
3．3　HDFS的Shell命令　46
3．4　Java程序操作HDFS　47
3．4．1　HDFS Java API概述　47
3．4．2　使用Java API操作HDFS　47
3．5　Hadoop序列化　55
3．5．1　Hadoop序列化簡介　55
3．5．2　常用實現(xiàn)Writable接口的類　56
3．5．3　自定義實現(xiàn)Writable接口的類　58
3．6　Hadoop小文件處理　59
3．6．1　壓縮小文件　59
3．6．2　創(chuàng)建序列文件　60
3．7　通信機制RPC　63
3．7．1　RPC簡介　63
3．7．2　Hadoop的RPC架構(gòu)　63
3．8　本章小結(jié)　64
3．9　習題　64
第4章　MapReduce分布式計算框架　65
4．1　認識MapReduce　65
4．1．1　MapReduce核心思想　65
4．1．2　MapReduce編程模型　65
4．1．3　MapReduce編程案例——WordCount　67
4．2　MapReduce編程組件　72
4．2．1　InputFormat組件　72
4．2．2　OutputFormat組件　73
4．2．3　RecordReader組件和
RecordWriter組件　76
4．2．4　Partitioner組件　76
4．2．5　Combiner組件　78
4．3　MapReduce作業(yè)解析　82
4．3．1　MapReduce作業(yè)簡介　82
4．3．2　MapReduce作業(yè)運行時的資源調(diào)度　82
4．3．3　MapReduce作業(yè)運行流程　83
4．4　MapReduce工作原理　83
4．4．1　Map任務工作原理　83
4．4．2　Reduce任務工作原理　83
4．5　Shuffle階段　83
4．5．1　Shuffle的概念　83
4．5．2　Map端的Shuffle　84
4．5．3　Reduce端的Shuffle　85
4．6　優(yōu)化——數(shù)據(jù)傾斜　85
4．7　MapReduce典型案例——排序　86
4．7．1　部分排序　86
4．7．2　全排序　87
4．8　MapReduce典型案例——倒排索引　91
4．8．1　準備模擬數(shù)據(jù)　91
4．8．2　輸出數(shù)據(jù)解析　92
4．8．3　編寫MapReduce程序　92
4．9　MapReduce典型案例——連接　94
4．9．1　準備模擬數(shù)據(jù)　94
4．9．2　輸出數(shù)據(jù)解析　94
4．9．3　編寫MapReduce程序　94
4．10　MapReduce典型案例——平均分以及百分比　97
4．10．1　準備模擬數(shù)據(jù)　97
4．10．2　輸出數(shù)據(jù)解析　97
4．10．3　編寫MapReduce程序　97
4．11　MapReduce典型案例——過濾敏感詞匯　100
4．11．1　準備模擬數(shù)據(jù)　100
4．11．2　創(chuàng)建敏感詞庫　101
4．11．3　編寫MapReduce程序　101
4．12　本章小結(jié)　103
4．13　習題　103
第5章　ZooKeeper分布式協(xié)調(diào)服務　105
5．1　認識ZooKeeper　105
5．1．1　ZooKeeper簡介　105
5．1．2　ZooKeeper的設計目的　105
5．1．3　ZooKeeper的系統(tǒng)模型　106
5．1．4　ZooKeeper中的角色　106
5．1．5　ZooKeeper的工作原理　107
5．2　ZooKeeper安裝和常用命令　108
5．2．1　ZooKeeper單機模式　108
5．2．2　ZooKeeper全分布式　109
5．2．3　ZooKeeper服務器常用腳本　111
5．2．4　ZooKeeper客戶端節(jié)點和命令　111
5．3　ZooKeeper客戶端編程　113
5．3．1　配置開發(fā)環(huán)境　113
5．3．2　Java程序操作ZooKeeper客戶端　114
5．4　ZooKeeper典型應用場景　115
5．4．1　數(shù)據(jù)發(fā)布與訂閱　115
5．4．2　命名服務　115
5．4．3　分布式鎖　116
5．5　本章小結(jié)　116
5．6　習題　116
第6章　Hadoop 2．0新特性　118
6．1　Hadoop 2．0的改進　118
6．1．1　HDFS存在的問題　118
6．1．2　MapReduce存在的問題　118
6．1．3　HDFS 2．0解決HDFS 1．0中的問題　119
6．2　YARN資源管理框架　119
6．2．1　YARN簡介　119
6．2．2　YARN架構(gòu)　119
6．2．3　YARN的優(yōu)勢　120
6．3　Hadoop的HA模式　120
6．3．1　HA模式簡介　120
6．3．2　HDFS的HA模式　121
6．3．3　YARN的HA模式　127
6．3．4　啟動和關(guān)閉Hadoop的HA模式　131
6．4　本章小結(jié)　132
6．5　習題　132
第7章　Hive　133
7．1　數(shù)據(jù)倉庫簡介　133
7．1．1　數(shù)據(jù)倉庫概述　133
7．1．2　數(shù)據(jù)倉庫的使用　133
7．1．3　數(shù)據(jù)倉庫的特點　134
7．1．4　主流的數(shù)據(jù)倉庫　134
7．2　認識Hive　134
7．2．1　Hive簡介　134
7．2．2　Hive架構(gòu)　135
7．2．3　Hive和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫比較　136
7．3　Hive安裝　136
7．4　Hive數(shù)據(jù)類型　140
7．4．1　Hive基本數(shù)據(jù)類型　140
7．4．2　Hive復雜數(shù)據(jù)類型　141
7．5　Hive數(shù)據(jù)庫操作　142
7．6　Hive表　143
7．6．1　內(nèi)部表和外部表　143
7．6．2　對表進行分區(qū)　149
7．6．3　對表或分區(qū)進行桶操作　153
7．7　Hive表的查詢　156
7．7．1　select查詢語句　156
7．7．2　視圖　161
7．7．3　Join　162
7．8　Hive函數(shù)　165
7．8．1　Hive內(nèi)置函數(shù)　165
7．8．2　通過JDBC驅(qū)動程序使用Hiveserver2服務　167
7．8．3　Hive用戶自定義函數(shù)　169
7．9　Hive性能優(yōu)化　171
7．10　Hive案例分析　173
7．11　本章小結(jié)　174
7．12　習題　174
第8章　HBase分布式存儲系統(tǒng)　175
8．1　認識HBase　175
8．1．1　HBase簡介　175
8．1．2　HBase的數(shù)據(jù)模型　176
8．1．3　HBase架構(gòu)　176
8．1．4　HBase文件存儲格式　178
8．1．5　HBase存儲流程　179
8．1．6　HBase和HDFS　179
8．2　HBase表設計　179
8．2．1　列簇設計　179
8．2．2　行鍵設計　180
8．3　HBase安裝　180
8．3．1　HBase的單機模式　180
8．3．2　HBase的HA模式　182
8．4　HBase Shell常用操作　184
8．5　HBase編程　190
8．5．1　配置開發(fā)環(huán)境　190
8．5．2　使用Java API操作HBase　191
8．5．3　使用HBase實現(xiàn)WordCount　193
8．6　HBase過濾器和比較器　195
8．6．1　過濾器　195
8．6．2　比較器　196
8．6．3　編程實例　196
8．7　HBase與Hive結(jié)合　201
8．7．1　HBase與Hive結(jié)合的原因　201
8．7．2　Hive關(guān)聯(lián)HBase　201
8．8　HBase性能優(yōu)化　202
8．9　本章小結(jié)　204
8．10　習題　204
第9章　Flume　205
9．1　認識Flume　205
9．1．1　Flume簡介　205
9．1．2　Flume的特點　205
9．2　Flume基本組件　206
9．2．1　Event　206
9．2．2　Agent　206
9．3　Flume安裝　207
9．4　Flume數(shù)據(jù)流模型　208
9．5　Flume的可靠性保證　210
9．5．1　負載均衡　210
9．5．2　故障轉(zhuǎn)移　211
9．6　Flume攔截器　212
9．7　采集案例　214
9．7．1　采集目錄到HDFS　214
9．7．2　采集文件到HDFS　215
9．8　本章小結(jié)　216
9．9　習題　216
第10章　Sqoop　217
10．1　認識Sqoop　217
10．1．1　Sqoop簡介　217
10．1．2　Sqoop原理　218
10．1．3　Sqoop架構(gòu)　218
10．2　Sqoop安裝　218
10．3　Sqoop命令　220
10．3．1　Sqoop數(shù)據(jù)庫連接參數(shù)　221
10．3．2　Sqoop export參數(shù)　221
10．3．3　Sqoop import參數(shù)　221
10．3．4　Sqoop import命令的基本操作　221
10．4　Sqoop數(shù)據(jù)導入　222
10．4．1　將MySQL的數(shù)據(jù)導入HDFS　222
10．4．2　將MySQL的數(shù)據(jù)導入Hive　223
10．4．3　將MySQL的數(shù)據(jù)導入HBase　226
10．4．4　增量導入　227
10．4．5　按需導入　229
10．5　Sqoop數(shù)據(jù)導出　230
10．5．1　將HDFS的數(shù)據(jù)導出到MySQL　230
10．5．2　將Hive的數(shù)據(jù)導出到MySQL　231
10．5．3　將HBase的數(shù)據(jù)導出到MySQL　231
10．6　Sqoop job　233
10．7　本章小結(jié)　233
10．8　習題　234
第11章　綜合項目——電商精準營銷　235
11．1　項目概述　235
11．1．1　項目背景介紹　235
11．1．2　項目架構(gòu)設計　235
11．2　項目詳細介紹　237
11．2．1　項目核心關(guān)注點　237
11．2．2　重要概念　237
11．2．3　維度　238
11．3　項目模塊分析　239
11．3．1　用戶基本信息分析模塊　239
11．3．2　瀏覽器分析模塊　239
11．3．3　地域分析模塊　239
11．3．4　外鏈分析模塊　239
11．4　數(shù)據(jù)采集　240
11．4．1　日志采集系統(tǒng)概述　240
11．4．2　JS SDK收集數(shù)據(jù)　240
11．4．3　Java SDK收集數(shù)據(jù)　242
11．4．4　使用Flume搭建日志采集系統(tǒng)　243
11．4．5　日志信息說明　244
11．5　數(shù)據(jù)清洗　245
11．5．1　分析需要清洗的數(shù)據(jù)　245
11．5．2　解析數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換　245
11．5．3　利用MapReduce清洗數(shù)據(jù)　245
11．6　使用數(shù)據(jù)倉庫進行數(shù)據(jù)分析　253
11．6．1　事件板塊數(shù)據(jù)分析　253
11．6．2　訂單板塊數(shù)據(jù)分析　257
11．6．3　時間板塊數(shù)據(jù)分析　262
11．7　可視化　264
11．7．1　ECharts簡介　264
11．7．2　ECharts的優(yōu)點　265
11．7．3　操作流程　265
11．8　本章小結(jié)　267
11．9　習題　267
附錄　268