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大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實(shí)踐(微課版)

大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實(shí)踐(微課版)

定 價(jià):¥39.00

作 者: 黃天春,劉振棟,宋建華,周希宸,陽攀,曹勇
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302606932 出版時(shí)間: 2022-06-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數(shù): 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡介

  《大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實(shí)踐(微課版)》從初學(xué)者角度詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)知識和對應(yīng)的項(xiàng)目開發(fā)實(shí)踐。全書共七個(gè)項(xiàng)目開發(fā)案例。第一個(gè)項(xiàng)目是大數(shù)據(jù)集群環(huán)境搭建,包括Linux虛擬機(jī)、JDK環(huán)境、Zookeeper、Hadoop、HBase、Spark等平臺的安裝和配置;第二個(gè)項(xiàng)目是數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建,包括MySQL、Hive的安裝與配置;第三個(gè)項(xiàng)目是Java訪問Hadoop實(shí)踐,包括Java訪問HDFS文件系統(tǒng)和MapReduce編程實(shí)踐;第四個(gè)項(xiàng)目是大數(shù)據(jù)采集實(shí)踐,包括利用Python編程語言、Request庫采集網(wǎng)頁數(shù)據(jù),并介紹利用XPath等技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行采集的方法;第五個(gè)項(xiàng)目是大數(shù)據(jù)清洗實(shí)踐,包括利用編程方式和Kettle工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;第六個(gè)項(xiàng)目是大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐,包括利用Hive和Spark對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗;第七個(gè)項(xiàng)目是大數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐,包括利用Excel和ECharts對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化。 通過以上七個(gè)項(xiàng)目的開發(fā)與應(yīng)用實(shí)踐,將會提高讀者的大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用實(shí)踐能力?!洞髷?shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實(shí)踐(微課版)》配備教學(xué)PPT、教學(xué)視頻、教學(xué)補(bǔ)充案例等資源。為了幫助讀者更好地學(xué)習(xí)書中的內(nèi)容,還提供了在線答疑。 《大數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)與實(shí)踐(微課版)》基礎(chǔ)理論與實(shí)踐相結(jié)合,內(nèi)容深入淺出,并配合實(shí)際的項(xiàng)目,適合致力于大數(shù)據(jù)開發(fā)方向的編程愛好者使用,也適用于高職高專以及應(yīng)用型本科學(xué)生作為大數(shù)據(jù)教程。

作者簡介

  黃天春,工信部項(xiàng)目管理師(高級)、重慶城市職業(yè)學(xué)院副教授,工信部系統(tǒng)集成項(xiàng)目經(jīng)理,IBM認(rèn)證的WebSphere架構(gòu)師,從事軟件開發(fā)和高校教學(xué)20年,主持重慶市市級重點(diǎn)課題5項(xiàng)目,主編出版大數(shù)據(jù)專業(yè)教材2本。

圖書目錄

  
項(xiàng)目1 大數(shù)據(jù)集群環(huán)境搭建 1
【項(xiàng)目知識】 2
知識1.1 大數(shù)據(jù)處理框架 2
1.1.1 大數(shù)據(jù)的基本概念 2
1.1.2 大數(shù)據(jù)處理框架分類 3
1.1.3 大數(shù)據(jù)處理框架的選擇 3
知識1.2 組件介紹 4
1.2.1 Hadoop分布式系統(tǒng)框架 4
1.2.2 Hadoop生態(tài)圈 4
1.2.3 Hadoop典型應(yīng)用架構(gòu) 5
【項(xiàng)目實(shí)施】 6
任務(wù)1 安裝Linux系統(tǒng) 6
【1】任務(wù)簡介 6
【2】相關(guān)知識 6
【3】任務(wù)實(shí)施 6
【4】任務(wù)拓展 16
任務(wù)2 安裝JDK 1.8 16
【1】任務(wù)簡介 16
【2】相關(guān)知識 16
【3】任務(wù)實(shí)施 16
【4】任務(wù)拓展 18
任務(wù)3 安裝Zookeeper 19
【1】任務(wù)簡介 19
【2】相關(guān)知識 19
【3】任務(wù)實(shí)施 20
【4】任務(wù)拓展 22
任務(wù)4 安裝Hadoop 23
【1】任務(wù)簡介 23
【2】相關(guān)知識 23
【3】任務(wù)實(shí)施 25
【4】任務(wù)拓展 29
任務(wù)5 安裝HBase 30
【1】任務(wù)簡介 30
【2】相關(guān)知識 30
【3】任務(wù)實(shí)施 36
【4】任務(wù)拓展 40
任務(wù)6 安裝Spark 40
【1】任務(wù)簡介 40
【2】相關(guān)知識 40
【3】任務(wù)實(shí)施 40
【4】任務(wù)拓展 43
任務(wù)7 安裝Sqoop 43
【1】任務(wù)簡介 43
【2】相關(guān)知識 43
【3】任務(wù)實(shí)施 44
【4】任務(wù)拓展 46
任務(wù)8 安裝Flume 46
【1】任務(wù)簡介 46
【2】相關(guān)知識 47
【3】任務(wù)實(shí)施 47
【4】任務(wù)拓展 48
項(xiàng)目2 數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建 49
【項(xiàng)目知識】 50
知識2.1 數(shù)據(jù)倉庫 50
2.1.1 數(shù)據(jù)倉庫的基本概念 50
2.1.2 數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn) 50
2.1.3 數(shù)據(jù)倉庫的建立過程 51
知識2.2 Hadoop環(huán)境下數(shù)據(jù)倉庫的組件介紹 51
2.2.1 Hadoop MySQL Hive數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu) 51
2.2.2 MySQL介紹 52
2.2.3 Hive介紹 52
【項(xiàng)目實(shí)施】 54
任務(wù)1 安裝MySQL數(shù)據(jù)庫 54
【1】任務(wù)簡介 54
【2】相關(guān)知識 54
【3】任務(wù)實(shí)施 54
【4】任務(wù)拓展 56
任務(wù)2 安裝Hive 57
【1】任務(wù)簡介 57
【2】相關(guān)知識 57
【3】任務(wù)實(shí)施 57
【4】任務(wù)拓展 59
項(xiàng)目3 Java訪問Hadoop實(shí)踐 61
【項(xiàng)目知識】 62
知識3.1 HDFS基礎(chǔ)知識 62
3.1.1 HDFS的基本概念 62
3.1.2 HDFS的Java訪問接口 62
3.1.3 Java訪問HDFS主要編程步驟 63
知識3.2 MapReduce基礎(chǔ)知識 63
3.2.1 MapReduce概述 63
3.2.2 MapReduce編程模型 63
3.2.3 MapReduce編程組件 64
【項(xiàng)目實(shí)施】 64
任務(wù)1 基礎(chǔ)開發(fā)環(huán)境準(zhǔn)備 64
【1】任務(wù)簡介 64
【2】相關(guān)知識 65
【3】任務(wù)實(shí)施 65
任務(wù)2 HDFS Java程序開發(fā) 66
【1】任務(wù)簡介 66
【2】相關(guān)知識 66
【3】任務(wù)實(shí)施 66
【4】任務(wù)拓展 69
任務(wù)3 基于HDFS實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)云盤開發(fā) 70
【1】任務(wù)簡介 70
【2】相關(guān)知識 70
【3】任務(wù)實(shí)施 71
【4】任務(wù)拓展 83
任務(wù)4 MapReduce離線計(jì)算之詞頻統(tǒng)計(jì) 83
【1】任務(wù)簡介 83
【2】相關(guān)知識 83
【3】任務(wù)實(shí)施 84
【4】任務(wù)拓展 89
任務(wù)5 MapReduce離線計(jì)算之排序 90
【1】任務(wù)簡介 90
【2】相關(guān)知識 90
【3】任務(wù)實(shí)施 90
【4】任務(wù)拓展 96

項(xiàng)目4 大數(shù)據(jù)采集實(shí)踐 97
【項(xiàng)目知識】 98
知識4.1 數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)知識 98
4.1.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)綜述 98
4.1.2 數(shù)據(jù)采集的方式 98
知識4.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲基礎(chǔ)知識 98
4.2.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的定義 98
4.2.2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的原理 99
4.2.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲的分類 99
4.2.4 網(wǎng)絡(luò)爬取策略分類 100
4.2.5 簡單網(wǎng)絡(luò)爬蟲的架構(gòu) 100
4.2.6 網(wǎng)頁內(nèi)容解析技術(shù) 100
【項(xiàng)目實(shí)施】 101
任務(wù)1 Python開發(fā)環(huán)境配置 101
【1】任務(wù)簡介 101
【2】相關(guān)知識 101
【3】任務(wù)實(shí)施 101
【4】任務(wù)拓展 107
任務(wù)2 利用urllib獲取新聞信息 107
【1】任務(wù)簡介 107
【2】相關(guān)知識 107
【3】任務(wù)實(shí)施 108
【4】任務(wù)拓展 111
任務(wù)3 利用Requests進(jìn)行圖片爬取 111
【1】任務(wù)簡介 111
【2】相關(guān)知識 111
【3】任務(wù)實(shí)施 111
【4】任務(wù)拓展 112
任務(wù)4 瀏覽器偽裝與XPath解析 113
【1】任務(wù)介紹 113
【2】相關(guān)知識 113
【3】任務(wù)實(shí)施 113
【4】任務(wù)拓展 114
項(xiàng)目5 大數(shù)據(jù)清洗實(shí)踐 115
【項(xiàng)目知識】 116
知識5.1 大數(shù)據(jù)清洗的概念 116
知識5.2 大數(shù)據(jù)清洗的目的 117
知識5.3 大數(shù)據(jù)清洗的技術(shù) 118
知識5.4 大數(shù)據(jù)清洗的路徑 121
【項(xiàng)目實(shí)施】 122
任務(wù)1 基于Web信息的清洗 122
【1】任務(wù)簡介 122
【2】相關(guān)知識 122
【3】任務(wù)實(shí)施 126
【4】任務(wù)拓展 136
任務(wù)2 基于Kettle的數(shù)據(jù)清洗 136
【1】任務(wù)簡介 136
【2】相關(guān)知識 136
【3】任務(wù)實(shí)施 137
【4】任務(wù)拓展 140
項(xiàng)目6 大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 141
【項(xiàng)目知識】 142
知識6.1 大數(shù)據(jù)分析的概念 142
知識6.2 大數(shù)據(jù)分析的工具 142
知識6.3 大數(shù)據(jù)分析的方法 142
知識6.4 大數(shù)據(jù)分析的范疇 144
知識6.5 大數(shù)據(jù)分析的步驟 144
【項(xiàng)目實(shí)施】 145
任務(wù)1 利用Hive對電商數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 145
【1】任務(wù)簡介 145
【2】相關(guān)知識 146
【3】任務(wù)實(shí)施 148
【4】任務(wù)拓展 150
任務(wù)2 利用Spark SQL對MySQL數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 150
【1】任務(wù)簡介 150
【2】相關(guān)知識 150
【3】任務(wù)實(shí)施 152
【4】任務(wù)拓展 156
項(xiàng)目7 大數(shù)據(jù)可視化實(shí)踐 157
【項(xiàng)目知識】 158
知識7.1 大數(shù)據(jù)可視化的概念 158
知識7.2 大數(shù)據(jù)可視化常用工具 159
【項(xiàng)目實(shí)施】 172
任務(wù)1 利用Excel對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化 172
【1】任務(wù)簡介 172
【2】相關(guān)知識 172
【3】任務(wù)實(shí)施 172
【4】任務(wù)拓展 176
任務(wù)2 利用ECharts對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化 176
【1】任務(wù)簡介 176
【2】相關(guān)知識 176
【3】任務(wù)實(shí)施 179
【4】任務(wù)拓展 184
任務(wù)3 大數(shù)據(jù)分析處理可視化綜合實(shí)踐 184
【1】任務(wù)簡介 184
【2】相關(guān)知識 185
【3】任務(wù)實(shí)施 185
【4】任務(wù)拓展 201
參考文獻(xiàn) 202

  

  
  
  
  
  

  
  
  

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