资源名称：Hadoop大数据开发案例教程与项目实战 

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。

资源目录：

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

资源截图：