Hadoop大数据开发案例教程与项目实战（在线实验+在线自测） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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西普教育研究院，时允田，林雪纲 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 开发
• 案例
• 实战
• 数据分析
• 在线实验
• 在线自测
• Java
• 大数据技术

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115453600

版次：01

商品编码：12080667

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：284

正文语种：中文

编辑推荐

内容新颖，可操作性强，层层深入，简明易懂。从实用角度出发，重点培养动手解决问题的能力。
提供体系完整的100学时在线实验，即学即练，书网结合。
96个案例实战（课程配套案例36个、扩展案例60个）和50余套自测题，附赠PPT课件、案例源代码、视频等资源。

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

云端启程：大数据时代的数据科学家与工程师进阶之路 在这个数据爆炸式增长的时代，数据已成为驱动企业决策、重塑行业格局的关键资源。掌握大数据技术的开发与应用，不仅是资深技术从业者实现职业跃升的必经之路，更是 aspiring 数据科学家与工程师赢得未来竞争力的核心竞争力。本书旨在为读者构建一个全面、系统、实用的学习框架，从理论基石到前沿实践，带领您深入理解并熟练运用大数据领域的核心技术栈，助力您在大数据浪潮中乘风破浪，成为真正的技术驱动者。 一、 洞悉全局：从零开始构建大数据思维体系 我们深知，技术的学习并非一蹴而就，而是一个循序渐进、由表及里的过程。因此，本书在内容的组织上，始终坚持“宏观把握，微观深耕”的原则。 基础理论的坚实奠基： 在正式进入技术细节之前，我们将带领您回顾并巩固大数据技术的基础概念。这包括但不限于： 分布式系统的基本原理： 理解数据如何在多台计算机上分散存储和处理，以及CAP定理、BASE理论等核心分布式一致性模型，为后续学习分布式框架打下坚实基础。 数据处理范式的演进： 从批处理到流处理，深入剖析不同处理模式的特点、优势与适用场景，为理解Spark、Flink等框架的底层设计提供理论支持。 数据仓库与数据湖的概念： 区分两者的设计理念、架构模式及其在现代数据架构中的作用，帮助您更好地理解数据存储与管理。 数据存储技术的分类与选择： 了解关系型数据库、NoSQL数据库（如HBase、MongoDB）、列式存储（如Parquet、ORC）等不同存储技术的特性，以及它们在不同大数据应用场景下的适用性。 核心技术栈的全面解析： 本书将聚焦于大数据开发领域中最具代表性和影响力的技术，并进行由浅入深的讲解。 Hadoop生态系统的深度探索： HDFS（Hadoop Distributed File System）： 深入剖析其架构设计、数据存储机制、副本策略、读写流程、文件管理等核心原理，并通过实践案例演示如何进行高效的文件上传、下载、权限管理以及故障恢复。 MapReduce编程模型： 详细讲解Map、Shuffle、Reduce三个阶段的工作原理，以及如何设计高效的Mapper和Reducer。通过经典的Word Count、PageRank等案例，带领您掌握MapReduce程序的开发流程，并指导您如何优化MapReduce作业的性能。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 深入理解其资源调度和作业管理机制，包括ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster的工作流程。掌握如何提交、监控和管理YARN上的各种大数据应用程序，并学习YARN的资源队列配置与优化。 Spark（Apache Spark）的性能飞跃： Spark Core： 讲解Spark的RDD（Resilient Distributed Dataset）抽象，理解其惰性求值、宽依赖与窄依赖、血缘关系（Lineage）等核心概念。掌握Spark的算子操作，并学习如何利用Spark SQL进行结构化数据处理。 Spark Streaming与Structured Streaming： 深入理解流式计算的原理，包括微批处理（Micro-batching）和连续处理（Continuous Processing）的差异。掌握如何构建实时数据管道，处理Kafka、Flume等数据源，并实现实时数据分析与预警。 Spark MLlib： 介绍Spark的机器学习库，学习如何利用其提供的丰富算法（如分类、回归、聚类、降维等）进行模型训练与预测，并结合实际案例演示机器学习在业务场景中的应用。 Spark GraphX： 探索Spark在图计算领域的应用，学习如何构建图模型，进行图遍历、图分析等操作，并演示其在社交网络分析、推荐系统等领域的应用。 数据仓库与数据湖构建技术： Hive（Apache Hive）： 讲解HiveQL语言，理解其与SQL的异同。学习如何创建和管理Hive表，进行数据ETL（Extract, Transform, Load）操作，并将Hive与HDFS、HBase等集成，构建企业级数据仓库。 HBase（Apache HBase）： 深入理解HBase的分布式、列式存储架构，以及其在实时读写、大数据量随机访问方面的优势。学习HBase的数据模型、API操作，并结合实际场景演示其在高并发、低延迟数据访问中的应用。 数据湖概念与架构： 介绍构建数据湖的理念、关键技术（如Parquet、ORC、Avro等数据格式，Delta Lake、Iceberg等湖仓一体技术），以及如何利用这些技术构建一个统一、可扩展、支持多种数据格式和查询引擎的数据存储与管理平台。 数据集成与处理工具： Kafka（Apache Kafka）： 深入理解Kafka作为分布式流处理平台的架构，包括Topic、Partition、Producer、Consumer、Broker等核心组件。掌握Kafka的消息生产、消费模式，学习如何构建高吞吐量、低延迟的消息队列，并实现与Spark、Flink等系统的集成。 Flume（Apache Flume）： 学习Flume作为分布式日志收集系统的配置与使用，掌握其Source、Channel、Sink的设计理念，并演示如何利用Flume收集各种来源的日志数据，并将其高效地传输到HDFS、Kafka等存储系统中。 Sqoop（Apache Sqoop）： 学习Sqoop在关系型数据库与Hadoop之间进行数据导入导出（ETL）的能力。掌握Sqoop的命令参数，并演示如何将MySQL、Oracle等传统数据库的数据高效地同步到HDFS或Hive中。 二、 实战为王：理论结合实践，能力全面提升 本书坚信“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”。因此，我们不仅提供详实的理论讲解，更注重理论与实践的紧密结合。 丰富的案例驱动式学习： 经典场景深度还原： 从海量日志分析、实时用户行为分析，到大规模电商推荐系统、金融风控数据处理，本书涵盖了大数据开发领域的多个典型应用场景。每个案例都从业务需求出发，逐步引导读者搭建解决方案，实现具体的技术落地。 循序渐进的难度设计： 案例的选取与难度设计遵循“由易到难，层层递进”的原则。初学者可以从简单的HDFS文件操作、MapReduce程序开发入手，逐步过渡到Spark的流式计算、机器学习应用，最终挑战复杂的数据湖架构设计。 代码示例详尽清晰： 所有代码示例都经过精心设计和严格测试，确保其可读性、可执行性和复用性。代码风格规范，注释清晰，帮助读者理解代码逻辑，并能直接应用于实际开发。 在线实验环境的无缝衔接： 零配置的便捷体验： 我们提供了高度集成的在线实验环境，您无需在本地配置复杂的开发环境。只需通过浏览器，即可访问预装了Hadoop、Spark、Kafka等主流大数据组件的虚拟机集群。 丰富的预设实验： 针对书中的每一个技术点和案例，都精心设计了对应的在线实验。实验步骤清晰，指导明确，让您能够安全、高效地进行动手实践，加深对理论知识的理解。 独立可控的实验空间： 每个用户都拥有独立的实验空间，可以自由地创建、修改、删除文件和应用程序，进行反复试验和调试，而不必担心影响他人。 错误排除与调优指导： 在实验过程中，如遇问题，系统提供了相应的提示和指导，帮助您快速定位和解决问题，提升解决实际开发中遇到的技术挑战的能力。 在线自测与知识巩固： 章节随堂测试： 每完成一个章节的学习，您都可以通过配套的在线自测题来检验学习效果。测试题目涵盖了该章节的核心知识点，形式多样，包括选择题、填空题、简答题等。 模拟项目挑战： 在完成部分关键模块的学习后，将提供模拟项目挑战，要求您独立运用所学知识完成一个小型但完整的开发任务，进一步检验您的综合应用能力。 即时反馈与错题解析： 自测系统会提供即时反馈，帮助您了解自己的掌握程度。对于答错的题目，会提供详细的解析，帮助您理解错误原因，巩固知识点。 三、 面向未来：前沿技术与发展趋势展望 大数据技术日新月异，本书在内容上也积极拥抱前沿，为读者指明未来的学习方向。 数据治理与安全： 随着数据规模的增长，数据治理和数据安全的重要性日益凸显。本书将触及数据质量管理、元数据管理、数据血缘追踪、访问控制、数据加密等关键议题，帮助读者建立安全可靠的大数据应用体系。 容器化与微服务在大数据中的应用： 探讨Docker、Kubernetes等容器化技术如何赋能大数据应用的部署、管理和弹性伸缩，以及微服务架构如何优化大数据平台的模块化和可维护性。 云原生大数据平台： 介绍在大数据领域，如何利用公有云、私有云或混合云提供的服务，构建和运维高效、低成本的云原生大数据平台。 AI与大数据的融合： 展望人工智能技术与大数据深度融合的发展趋势，以及如何利用大数据技术支撑更复杂的AI模型训练和部署。 本书适合人群： 在校大学生： 计算机科学、软件工程、数据科学、统计学等相关专业的学生，希望系统学习大数据开发技术，为未来的职业生涯打下坚实基础。 初级大数据开发工程师： 希望提升技术深度，掌握更多大数据核心技术，解决更复杂业务问题，实现职业晋升的工程师。 传统IT开发人员： 希望转型进入大数据领域，学习新兴技术，拓展技术视野的软件工程师、后端开发人员等。 数据分析师与数据科学家： 希望深入了解数据处理底层机制，掌握更高效的数据处理工具，并能够独立完成大规模数据分析与建模的专业人士。 技术爱好者与学习者： 对大数据技术充满热情，希望自主学习和掌握大数据开发技能的个人。 结语： 大数据时代已经到来，掌握核心技术是我们在其中立足的关键。本书将是您在大数据开发领域最可靠的伙伴，它不仅提供了知识的广度和深度，更赋予了您实践的能力和解决问题的信心。让我们一起踏上这段精彩的云端旅程，开启您的智能数据开发之路！

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿来之后，就迫不及待地翻开了。我一直对大数据这个领域非常感兴趣，但又觉得理论的东西比较枯燥，一直没找到一个好的切入点。偶然间看到这本书的封面，感觉设计得挺专业的，而且“案例教程”和“项目实战”这几个词直接戳中了我的痛点。我希望通过实际的项目来学习，而不是死记硬背那些概念。这本书的目录也让我眼前一亮，它涵盖了Hadoop生态系统的核心技术，比如HDFS、MapReduce、Hive、HBase等等，这些都是我想要深入了解的。而且，它还提到了“在线实验+在线自测”，这对我来说简直是福音。我总是担心自己理论学得不错，但动手能力不行，有了在线实验，我可以随时随地进行操作，验证自己的学习成果，遇到问题也能及时发现和解决。我特别期待能够通过这本书，从零开始搭建自己的Hadoop集群，然后用真实的数据进行分析，做出一些有价值的图表和报告。我希望这本书能像一位经验丰富的导师一样，一步一步地引导我，让我能够真正掌握Hadoop大数据开发的技能，为我未来的职业发展打下坚实的基础。我预感，这本书会成为我在大数据学习路上的一个重要里程碑。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门新技术，尤其是像Hadoop这样庞大复杂的体系，如果只是停留在理论层面，是很难真正掌握的。我之前尝试过看一些其他的Hadoop书籍，但往往读到一半就觉得索然无味，因为它们太侧重于概念的讲解，缺乏足够的实操指导。直到我拿到这本《Hadoop大数据开发案例教程与项目实战》，我才觉得找到了我一直以来寻找的学习方式。这本书最吸引我的地方在于它对“项目实战”的强调，这意味着学习过程会非常贴近实际工作中的需求。我期待这本书能够带领我完成一个完整的Hadoop项目，从数据采集、存储，到数据处理、分析，再到结果的展现，让我能够全方位地体验大数据开发的流程。而且，我非常看重它提供的“在线实验”和“在线自测”功能，这不仅仅是提供了一个方便的练习平台，更重要的是，它能够帮助我及时发现和纠正学习中的误区，巩固知识点，确保我真正理解每一个环节。我希望通过这本书的学习，我能够对Hadoop生态系统有一个系统而深入的认识，并且能够熟练运用其中的各项技术，胜任大数据开发的相关工作。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对新技术充满好奇的学习者，尤其是在大数据领域，我渴望能够掌握一些核心的技术，以便在未来的职业发展中占据一席之地。当我看到这本书的标题时，“案例教程”和“项目实战”这两个词立刻吸引了我，这正是我想要的学习模式。我一直觉得，理论知识的掌握，最终还是要落实到实践中去，而一个好的项目实战，能够帮助我们更好地理解技术背后的逻辑，并且锻炼我们的解决问题的能力。我特别喜欢这本书提供的“在线实验+在线自测”的模式，这对于我这样没有太多机会接触真实大数据环境的学习者来说，无疑是雪中送炭。我可以随时随地地进行实验，验证自己的代码，并且通过自测来检验自己的学习效果。我希望通过这本书，我能够真正理解Hadoop是如何工作的，并且能够熟练地运用HDFS、MapReduce、Hive等工具进行数据处理和分析。我期待这本书能够为我打开大数据世界的大门，让我能够在这个充满机遇的领域里，找到属于自己的位置。

评分☆☆☆☆☆

自从工作以来，我一直感觉自己在技术方面有些瓶颈，尤其是大数据这块，虽然有所耳闻，但始终没有机会系统地学习。这次看到这本书，我抱着试试看的心态入手了。说实话，我一开始对“案例教程”和“项目实战”这种表述有点担心，生怕写得太浅显，满足不了我想要深入了解的需求。但当我翻开之后，发现我的担忧是多余的。这本书的编写风格非常扎实，它并没有回避那些复杂的技术细节，而是用一种循序渐进的方式，将Hadoop的核心概念和技术一一呈现。我尤其欣赏它在讲解每个技术点时，都会紧密结合实际应用场景，让我能够清晰地理解这个技术解决了什么问题，在实际项目中扮演什么角色。那些“在线实验”的部分，更是让我激动不已，因为我一直觉得学习编程最重要的就是动手实践，光看不练是学不好的。有了这些在线实验环境，我感觉就像拥有了一个随时可以调试代码、验证想法的实验室，这对于我这样一个在职开发者来说，实在是太方便了。我希望通过这本书，能够真正理解Hadoop的工作原理，并且能够独立完成一些大数据相关的项目，提升自己的技术能力和市场竞争力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书，主要是被它的“在线实验+在线自测”这两个卖点所吸引。我之前也看过一些Hadoop的书，但总觉得纸上谈兵，学完之后还是不知道如何下手。而且，我一个人学习，没有老师指导，遇到问题也很难解决。这本书恰好解决了我的痛点。我希望它能够提供一个完整的学习闭环，从基础概念的讲解，到实际案例的演示，再到在线的动手实践，最后通过自测来巩固。我特别期待书中能够有贴合实际需求的案例，比如一些电商数据分析、日志处理之类的，这样我学起来会更有动力，也更容易将所学知识应用到实际工作中。我希望这本书的实验环境能够稳定易用，让我能够专注于学习内容本身，而不是被环境配置的问题所困扰。我希望通过这本书，我能够真正掌握Hadoop大数据开发的核心技能，并且能够独立完成一些小型的大数据项目，为我今后的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从网上查的，说不错才买的。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

书很好，推荐。

评分☆☆☆☆☆

这本书不错

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可以，看完了

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入门很好

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不错，多次回购了，京东上买很方便，基本上都是隔天就到

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错

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