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内容简介
本书是一本Hadoop学习入门参考书，全书共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第1~6章，具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、数据云盘。提高篇包括第7~11章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop数据库Hbase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据采集Flume、OTA离线数据分析平台。全书内容结构合理，知识点全面，讲解详细，重点难点突出。 本书适合作为院校计算机及相关专业大数据课程的教材，也可供学习者自学参考。
作者简介
时允田，IT教育培训高级讲师，现任西普教育教研部经理。先后就职清华同方、SK、森纵艾德、八维教育和西普教育等机构，担任中北大学、南京大学、大连理工软件学院等多所高校外聘企业讲师。拥有十余年的IT从业和教育培训经验，精通Java、Android、HTML5、大数据等技术。 林雪纲，博士，CCF理事，现任北京西普阳光教育科技股份有限公司常务副总裁。十余年信息安全及教育培训行业经验，具有丰富的信息安全和数据领域大型项目咨询、管理及教学培训经验。精通网络安全、安全架构及技术管理、大数据分析，领导参与多个安全平台研发、数字城市解决方案、移动互联网平台开发项目。
目录
基础篇
第1章 Hadoop概述 1
1.1 Hadoop简介 1
1.2 Hadoop相关项目 2
1.3 Hadoop来源 3
1.4 Hadoop的发展史 4
1.5 Hadoop特点 5
1.6 Hadoop体系架构 6
1.6.1 HDFS体系结构 7
1.6.2 MapReduce体系结构 7
本章小结 8
习题 8
第2章 Hadoop基础环境配置 9
2.1 准备Linux环境 9
2.1.1 安装VMware12虚拟机 9
2.1.2 部署CentOS 64位操作系统 11
2.2 Linux配置 16
2.2.1 什么是Linux 16
2.2.2 Linux发行版 16
2.2.3 配置网络 16
2.2.4 Linux终端 17
2.3 Hadoop环境搭建 21
2.3.1 JDK安装和测试 21
2.3.2 Hadoop安装和配置 25
2.3.3 SSH免密码配置 31
本章小结 33
习题 34
第3章 分布式存储HDFS 35
3.1 HDFS概念 35
3.1.1 HDFS简介 35
3.1.2 HDFS设计思路和理念 35
3.2 HDFS体系结构 36
3.3 HDFS文件存储机制 36
3.4 HDFS Shell介绍 39
3.4.1 命令格式 39
3.4.2 HDFS用户命令 40
3.4.3 HDFS管理员命令 40
3.5 Hadoop项目创建 47
3.6 RPC通信原理 53
3.6.1 什么是Hadoop的RPC 53
3.6.2 RPC采用的模式 53
3.7 分布式文件系统操作类 59
本章小结 69
习题 69
第4章 计算系统MapReduce 70
4.1 MapReduce概念 70
4.1.1 MapReduce简介 70
4.1.2 MapReduce 数据类型与格式 71
4.1.3 数据类型Writable接口 71
4.1.4 Hadoop序列化机制 72
4.2 MapReduce架构 72
4.2.1 数据分片 72
4.2.2 MapReduce执行过程 73
4.2.3 Mapper执行过程 73
4.2.4 Reducer执行过程 74
4.2.5 Shuffle过程 75
4.3 第一个MapReduce案例 75
4.4 MapReduce接口类 79
4.4.1 MapReduce输入的处理类 79
4.4.2 MapReduce输出的处理类 80
本章小结 87
习题 87
第5章 计算模型Yarn 88
5.1 Yarn概述 88
5.1.1 Yarn简介 88
5.1.2 Yarn的组成 89
5.2 Yarn的执行过程 89
5.3 新旧MapReduce的对比 90
本章小结 101
习题 101
第6章 数据云盘 102
6.1 项目概述 102
6.2 功能需求 102
6.3 软件开发需求 102
6.4 效果展示 103
6.5 系统开发 104
本章小结 125
习题 125
提高篇
第7章 协调系统Zookeeper 126
7.1 Zookeeper概述 126
7.1.1 Zookeeper简介 126
7.1.2 Zookeeper数据模型 127
7.1.3 Zookeeper特征 127
7.1.4 Zookeeper工作原理 128
7.2 Zookeeper术语 129
7.2.1 节点 129
7.2.2 角色 129
7.2.3 顺序号 129
7.2.4 观察 129
7.2.5 Leader选举 129
7.3 事件 130
7.4 Zookeeper Shell操作 130
7.4.1 Zookeeper服务命令 130
7.4.2 Zookeeper客户端命令 134
7.5 Zookeeper API操作 137
本章小结 156
习题 156
第8章 Hadoop数据库Hbase 157
8.1 Hbase概述 157
8.1.1 Hbase简介 157
8.1.2 Hbase优势和特点 158
8.1.3 Hbase专业术语 158
8.2 Hbase架构 158
8.2.1 角色 159
8.2.2 Hbase物理存储和逻辑视图 160
8.3 Hbase Shell操作 163
8.4 Hbase API操作 168
8.5 Hbase 过滤器 182
8.5.1 过滤器的含义 182
8.5.2 过滤器的比较操作符 182
8.5.3 过滤器的比较器 183
本章小结 193
习题 193
第9章 Hadoop数据仓库Hive 194
9.1 Hive概述 194
9.1.1 Hive简介 194
9.1.2 Hive数据类型 194
9.1.3 Hive Metastore 195
9.1.4 Hive存储和压缩 195
9.1.5 Hive与传统数据库对比 195
9.2 Hive的系统架构 196
9.3 Hive的数据模型 200
9.3.1 内部表 200
9.3.2 外部表 200
9.3.3 分区表 201
9.3.4 桶表 201
9.4 Hive Shell操作 201
9.5 Hive API操作 208
9.6 Hive内置函数和UDF 215
9.6.1 内置函数 215
9.6.2 UDF函数 215
本章小结 222
习题 222
第10章 Hadoop数据采集Flume 223
10.1 Flume概述 223
10.1.1 Flume简介 223
10.1.2 Flume核心概念 223
10.1.3 Flume 系统要求 224
10.2 Flume架构 224
10.3 Flume常见操作命令 225
10.4 Flume环境搭建 226
10.4.1 设置一个Agent 226
10.4.2 启动Agent 226
本章小结 231
习题 231
第11章 OTA离线数据分析平台 232
11.1 项目概述 232
11.2 功能需求 233
11.3 软件开发关键技术 233
11.4 效果展示 233
11.5 平台搭建与测试 233
11.5.1 配置ssh免密码登录 233
11.5.2 配置JDK 234
11.5.3 配置Hadoop 236
11.5.4 配置Hive 242
11.6 数据收集 247
11.6.1 解压Flume 247
11.6.2 修改配置文件 248
11.6.3 启动Flume 248
11.6.4 校验数据 248
11.7 数据分析 249
11.7.1 数据清洗 249
11.7.2 ETL编程 256
11.7.3 业务分析 261
11.7.4 配置Sqoop 264
11.7.5 从HDFS导出数据至MySQL 267
11.8 数据展示 268
11.8.1 搭建Web开发环境 268
11.8.2 添加代码 272
11.8.3 项目结构 282
11.8.4 启动Tomcat 283
11.8.5 访问Web页面 283
本章小结 283
习题 284
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