Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘

定　價：￥69.00

作　者：	張良均樊哲位文超劉名軍等著
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111567875	出版時間：	2017-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	322	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　這是一本適合教學和零基礎自學的Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘的教程，即便你完全沒有Hadoop編程基礎和大數(shù)據(jù)挖掘基礎，根據(jù)本書中的理論知識和上機實踐，也能迅速掌握如何使用Hadoop進行大數(shù)據(jù)挖掘。全書主要分為兩篇：基礎篇（1-7章），首先從宏觀上介紹了大數(shù)據(jù)相關(guān)概念和技術(shù)，然后逐一對Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大數(shù)據(jù)技術(shù)的概念、原理、架構(gòu)，以及企業(yè)應用方法進行了詳細介紹，同時配有大量的案例。掌握了這些內(nèi)容，就具備了大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎；挖掘?qū)崙?zhàn)篇（8章），主要是一個企業(yè)級大數(shù)據(jù)應用項目——電子商務智能推薦系統(tǒng)。通過分析應用背景、構(gòu)建系統(tǒng)，使讀者了解針對系統(tǒng)的每一層應用使用什么大數(shù)據(jù)技術(shù)來解決問題。涉及的流程有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、模型構(gòu)建等，在每一個流程中會進行大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)實踐，運用實際數(shù)據(jù)來進行分析，使讀者切身感受到利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決問題的魅力。

作者簡介

暫缺《Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘》作者簡介

圖書目錄

前言
第一篇　基礎篇
第1章　淺談大數(shù)據(jù)2
1.1　大數(shù)據(jù)概述3
1.2　大數(shù)據(jù)平臺4
1.3　本章小結(jié)5
第2章　大數(shù)據(jù)存儲與運算利器—Hadoop6
2.1　Hadoop概述6
2.1.1　Hadoop簡介6
2.1.2　Hadoop存儲—HDFS8
2.1.3　Hadoop計算—MapReduce11
2.1.4　Hadoop資源管理—YARN13
2.1.5　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)14
2.2　Hadoop配置及IDE配置17
2.2.1　準備工作17
2.2.2　環(huán)境配置18
2.2.3　集群啟動關(guān)閉與監(jiān)控24
2.2.4　動手實踐：一鍵式Hadoop集群啟動關(guān)閉25
2.2.5　動手實踐：Hadoop IDE配置26
2.3　Hadoop集群命令28
2.3.1　HDFS常用命令hdfs dfs30
2.3.2　動手實踐：hdfs dfs命令實戰(zhàn)31
2.3.3　MapReduce常用命令mapred job32
2.3.4　YARN常用命令yarn jar32
2.3.5　動手實踐：運行MapReduce任務33
2.4　Hadoop編程開發(fā)33
2.4.1　HDFS Java API操作33
2.4.2　MapReduce原理35
2.4.3　動手實踐：編寫Word Count程序并打包運行44
2.4.4　MapReduce組件分析與編程實踐46
2.5　K-Means算法原理及HadoopMapReduce實現(xiàn)53
2.5.1　K-Means算法原理53
2.5.2　動手實踐：K-Means算法實現(xiàn)55
2.5.3　Hadoop K-Means算法實現(xiàn)思路55
2.5.4　Hadoop K-Means編程實現(xiàn)57
2.6　TF-IDF算法原理及HadoopMapReduce實現(xiàn)67
2.6.1　TF-IDF算法原理67
2.6.2　Hadoop TF-IDF編程思路67
2.6.3　Hadoop TF-IDF編程實現(xiàn)68
2.7　本章小結(jié)79
第3章　大數(shù)據(jù)查詢—Hive81
3.1　Hive概述81
3.1.1　Hive體系架構(gòu)82
3.1.2　Hive數(shù)據(jù)類型86
3.1.3　Hive安裝87
3.1.4　動手實踐：Hive安裝配置91
3.1.5　動手實踐：HiveQL基礎—SQL91
3.2　HiveQL語句93
3.2.1　數(shù)據(jù)庫操作94
3.2.2　Hive表定義94
3.2.3　數(shù)據(jù)導入100
3.2.4　數(shù)據(jù)導出103
3.2.5　HiveQL查詢104
3.3　動手實踐：基于Hive的學生信息查詢108
3.4　基于Hive的航空公司客戶價值數(shù)據(jù)預處理及分析109
3.4.1　背景與挖掘目標109
3.4.2　分析方法與過程111
3.5　本章小結(jié)115
第4章　大數(shù)據(jù)快速讀寫—HBase116
4.1　HBase概述116
4.2　配置HBase集群118
4.2.1　Zookeeper簡介及配置118
4.2.2　配置HBase121
4.2.3　動手實踐：HBase安裝及運行122
4.2.4　動手實踐：ZooKeeper獲取HBase狀態(tài)122
4.3　HBase原理與架構(gòu)組件123
4.3.1　HBase架構(gòu)與組件123
4.3.2　HBase數(shù)據(jù)模型127
4.3.3　讀取/寫入HBase數(shù)據(jù)128
4.3.4　RowKey設計原則129
4.3.5　動手實踐：HBase數(shù)據(jù)模型驗證131
4.4　HBase Shell操作132
4.4.1　HBase常用Shell命令132
4.4.2　動手實踐：HBase Shell操作136
4.5　Java API &MapReduce與HBase交互137
4.5.1　搭建HBase開發(fā)環(huán)境137
4.5.2　使用Java API操作HBase表144
4.5.3　動手實踐：HBase Java API使用147
4.5.4　MapReduce與HBase交互147
4.5.5　動手實踐：HBase表導入導出150
4.6　基于HBase的冠字號查詢系統(tǒng)151
4.6.1　案例背景151
4.6.2　功能指標151
4.6.3　系統(tǒng)設計152
4.6.4　動手實踐：構(gòu)建基于HBase的冠字號查詢系統(tǒng)162
4.7　本章小結(jié)175
第5章　大數(shù)據(jù)處理—Pig176
5.1　Pig概述176
5.1.1　Pig Latin簡介177
5.1.2　Pig數(shù)據(jù)類型179
5.1.3　Pig與Hive比較179
5.2　配置運行Pig180
5.2.1　Pig配置181
5.2.2　Pig運行模式181
5.3　常用Pig Latin操作182
5.3.1　數(shù)據(jù)加載182
5.3.2　數(shù)據(jù)存儲184
5.3.3　Pig參數(shù)替換185
5.3.4　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換186
5.4　綜合實踐194
5.4.1　動手實踐：訪問統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)處理194
5.4.2　動手實踐：股票交易數(shù)據(jù)處理195
5.5　本章小結(jié)196
第6章　大數(shù)據(jù)快速運算與挖掘—Spark197
6.1　Spark概述197
6.2　Spark安裝集群199
6.2.1　3種運行模式199
6.2.2　動手實踐：配置Spark獨立集群199
6.2.3　3種運行模式實例201
6.2.4　動手實踐：Spark Streaming實時日志統(tǒng)計205
6.2.5　動手實踐：Spark開發(fā)環(huán)境—Intellij IDEA配置207
6.3　Spark架構(gòu)與核心原理212
6.3.1　Spark架構(gòu)212
6.3.2　RDD原理213
6.3.3　深入理解Spark核心原理215
6.4　Spark編程技巧218
6.4.1　Scala基礎218
6.4.2　Spark基礎編程218
6.5　如何學習Spark MLlib225
6.5.1　確定應用227
6.5.2　ALS算法直觀描述228
6.5.3　編程實現(xiàn)229
6.5.4　問題解決及模型調(diào)優(yōu)233
6.6　動手實踐：基于Spark ALS電影推薦系統(tǒng)234
6.6.1　動手實踐：生成算法包235
6.6.2　動手實踐：完善推薦系統(tǒng)239
6.7　本章小結(jié)250
第7章　大數(shù)據(jù)工作流—Oozie252
7.1　Oozie簡介252
7.2　編譯配置并運行Oozie253
7.2.1　動手實踐：編譯Oozie253
7.2.2　動手實踐：Oozie Server/client配置254
7.3　Oozie WorkFlow實踐257
7.3.1　定義及提交工作流257
7.3.2　動手實踐：MapReduce Work-Flow定義及調(diào)度260
7.3.3　動手實踐：Pig WorkFlow定義及調(diào)度263
7.3.4　動手實踐：Hive WorkFlow定義及調(diào)度265
7.3.5　動手實踐：Spark WorkFlow定義及調(diào)度267
7.3.6　動手實踐：Spark On Yarn定義及調(diào)度268
7.4　Oozie Coordinator實踐270
7.4.1　動手實踐：基于時間調(diào)度270
7.4