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    大数据基础编程、实验和案例教程 PDF 下载


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    时间:2019-03-18 21:49来源:https://download.csdn.net/ 作者:转载
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    资料简介:
    本书以大数据分析全流程为主线,介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖操作系统(Linux和Windows)、开发工具(Eclipse)以及大数据相关技术、软件(Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau)等。同时,本书还提供了丰富的课程实验和综合案例,以及大量免费的在线教学资源,可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。 本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”,可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材,用于指导大数据编程实践;也可供相关技术人员参考。

    资料目录:

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    1章大数据技术概述/1

    1.1大数据时代/1

    1.2大数据关键技术/2

    1.3大数据软件/3

    1.3.1Hadoop/4

    1.3.2Spark/5

    1.3.3NoSQL数据库/5

    1.3.4数据可视化/6

    1.4内容安排/7

    1.5在线资源/8

    1.5.1在线资源一览表/9

    1.5.2下载专区/9

    1.5.3在线视频/10

    1.5.4拓展阅读/11

    1.5.5大数据课程公共服务平台/11

    1.6本章小结/122Linux系统的安装和使用/13

    2.1Linux系统简介/13

    2.2Linux系统安装/13

    2.2.1下载安装文件/14

    2.2.2Linux系统的安装方式/14

    2.2.3安装Linux虚拟机/15

    2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/36

    2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/38

    2.3.1Shell/38

    2.3.2root用户/38

    2.3.3创建普通用户/382〗〖4〗大数据基础编程、实验和案例教程目录〖32.3.4sudo命令/39

    2.3.5常用的Linux系统命令/40

    2.3.6文件解压缩/40

    2.3.7常用的目录/41

    2.3.8目录的权限/41

    2.3.9更新APT/41

    2.3.10切换中英文输入法/43

    2.3.11vim编辑器的使用方法/43

    2.3.12Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/44

    2.3.13Linux中安装Eclipse/48

    2.3.14其他使用技巧/49

    2.4关于本书内容的一些约定/49

    2.5本章小结/503Hadoop的安装和使用/51

    3.1Hadoop简介/51

    3.2安装Hadoop前的准备工作/52

    3.2.1创建hadoop用户/52

    3.2.2更新APT/52

    3.2.3安装SSH/52

    3.2.4安装Java环境/53

    3.3安装Hadoop/55

    3.3.1下载安装文件/55

    3.3.2单机模式配置/56

    3.3.3伪分布式模式配置/57

    3.3.4分布式模式配置/66

    3.3.5使用Docker搭建Hadoop分布式集群/75

    3.4本章小结/874HDFS操作方法和基础编程/88

    4.1HDFS操作常用Shell命令/88

    4.1.1查看命令使用方法/88

    4.1.2HDFS目录操作/90

    4.2利用HDFSWeb管理界面/92

    4.3HDFS编程实践/92

    4.3.1Eclipse中创建项目/93

    4.3.2为项目添加需要用到的JAR/94

    4.3.3编写Java应用程序/96

    4.3.4编译运行程序/98

    4.3.5应用程序的部署/100

    4.4本章小结/1025HBase的安装和基础编程/103

    5.1安装HBase/103

    5.1.1下载安装文件/103

    5.1.2配置环境变量/104

    5.1.3添加用户权限/104

    5.1.4查看HBase版本信息/104

    5.2HBase的配置/105

    5.2.1单机模式配置/105

    5.2.2伪分布式配置/107

    5.3HBase常用Shell命令/109

    5.3.1HBase中创建表/109

    5.3.2添加数据/110

    5.3.3查看数据/110

    5.3.4删除数据/111

    5.3.5删除表/112

    5.3.6查询历史数据/112

    5.3.7退出HBase数据库/112

    5.4HBase编程实践/113

    5.4.1Eclipse中创建项目/113

    5.4.2为项目添加需要用到的JAR/116

    5.4.3编写Java应用程序/117

    5.4.4编译运行程序/123

    5.4.5应用程序的部署/124

    5.5本章小结/1246章典型NoSQL数据库的安装和使用/125

    6.1Redis安装和使用/125

    6.1.1Redis简介/125

    6.1.2安装Redis/125

    6.1.3Redis实例演示/127

    6.2MongoDB的安装和使用/128

    6.2.1MongDB简介/129

    6.2.2安装MongoDB/129

    6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/130

    6.2.4Java API编程实例/136

    6.3本章小结/1397MapReduce基础编程/140

    7.1词频统计任务要求/140

    7.2MapReduce程序编写方法/141

    7.2.1编写Map处理逻辑/141

    7.2.2编写Reduce处理逻辑/141

    7.2.3编写main方法/142

    7.2.4完整的词频统计程序/143

    7.3编译打包程序/144

    7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/145

    7.3.2使用Eclipse编译运行词频统计程序/145

    7.4运行程序/154

    7.5本章小结/1568章数据仓库Hive的安装和使用/157

    8.1Hive的安装/157

    8.1.1下载安装文件/157

    8.1.2配置环境变量/158

    8.1.3修改配置文件/158

    8.1.4安装并配置MySQL/159

    8.2Hive的数据类型/161

    8.3Hive基本操作/162

    8.3.1创建数据库、表、视图/162

    8.3.2删除数据库、表、视图/163

    8.3.3修改数据库、表、视图/164

    8.3.4查看数据库、表、视图/165

    8.3.5描述数据库、表、视图/165

    8.3.6向表中装载数据/166

    8.3.7查询表中数据/166

    8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/166

    8.4Hive应用实例: WordCount/167

    8.5Hive编程的优势/167

    8.6本章小结/1689Spark的安装和基础编程/169

    9.1基础环境/169

    9.2安装Spark/169

    9.2.1下载安装文件/169

    9.2.2配置相关文件/170

    9.3使用 Spark Shell编写代码/171

    9.3.1启动Spark Shell/171

    9.3.2读取文件/172

    9.3.3编写词频统计程序/174

    9.4编写Spark独立应用程序/174

    9.4.1Scala语言编写Spark独立应用程序/175

    9.4.2Java语言编写Spark独立应用程序/178

    9.5本章小结/18210章典型的可视化工具的使用方法/183

    10.1Easel.ly信息图制作方法/183

    10.1.1信息图/183

    10.1.2信息图制作基本步骤/183

    10.2D3可视化库的使用方法/186

    10.2.1D3可视化库的安装/187

    10.2.2基本操作/187

    10.3可视化工具Tableau使用方法/194

    10.3.1安装Tableau/195

    10.3.2界面功能介绍/195

    10.3.3Tableau简单操作/197

    10.4使用“魔镜”制作图表/202

    10.4.1“魔镜”简介/202

    10.4.2简单制作实例/202

    10.5使用ECharts图表制作/206

    10.5.1ECharts简介/206

    10.5.2ECharts图表制作方法/206

    10.5.3两个实例/210

    10.6本章小结/21711章数据采集工具的安装和使用/218

    11.1Flume/218

    11.1.1安装Flume/218

    11.1.2两个实例/220

    11.2Kafka/225

    11.2.1Kafka相关概念/225

    11.2.2安装Kafka/225

    11.2.3一个实例/225

    11.3Sqoop/227

    11.3.1下载安装文件/227

    11.3.2修改配置文件/228

    11.3.3配置环境变量/228

    11.3.4添加MySQL驱动程序/228

    11.3.5测试与MySQL的连接/229

    11.4实例编写Spark程序使用Kafka数据源/230

    11.4.1Kafka准备工作/230

    11.4.2Spark准备工作/232

    11.4.3编写Spark程序使用Kafka数据源/234

    11.5本章小结/23912章大数据课程综合实验案例/241

    12.1案例简介/241

    12.1.1案例目的/241

    12.1.2适用对象/241

    12.1.3时间安排/241

    12.1.4预备知识/241

    12.1.5硬件要求/242

    12.1.6软件工具/242

    12.1.7数据集/242

    12.1.8案例任务/242

    12.2实验环境搭建/243

    12.3实验步骤概述/244

    12.4本地数据集上传到数据仓库Hive/245

    12.4.1实验数据集的下载/245

    12.4.2数据集的预处理/246

    12.4.3导入数据库/249

    12.5Hive数据分析/253

    12.5.1简单查询分析/253

    12.5.2查询条数统计分析/255

    12.5.3关键字条件查询分析/256

    12.5.4根据用户行为分析/258

    12.5.5用户实时查询分析/259

    12.6Hive、MySQL、HBase数据互导/260

    12.6.1Hive预操作/260

    12.6.2使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL/261

    12.6.3使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase/265

    12.6.4使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase/269

    12.7利用R进行数据可视化分析/275

    12.7.1安装R/275

    12.7.2安装依赖库/277

    12.7.3可视化分析/278

    12.8本章小结/28313章实验/284

    13.1实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/284

    13.1.1实验目的/284

    13.1.2实验平台/284

    13.1.3实验步骤/284

    13.1.4实验报告/286

    13.2实验二熟悉常用的HDFS操作/286

    13.2.1实验目的/286

    13.2.2实验平台/286

    13.2.3实验步骤/287

    13.2.4实验报告/287

    13.3实验三熟悉常用的HBase操作/288

    13.3.1实验目的/288

    13.3.2实验平台/288

    13.3.3实验步骤/288

    13.3.4实验报告/290

    13.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/290

    13.4.1实验目的/290

    13.4.2实验平台/290

    13.4.3实验步骤/290

    13.4.4实验报告/293

    13.5实验五: MapReduce初级编程实践/294

    13.5.1实验目的/294

    13.5.2实验平台/294

    13.5.3实验步骤/294

    13.5.4实验报告/297附录A大数据课程实验答案/298

    A.1实验一熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/298

    A.1.1实验目的/298

    A.1.2实验平台/298

    A.1.3实验步骤/298

    A.2实验二熟悉常用的HDFS操作/303

    A.2.1实验目的/303

    A.2.2实验平台/303

    A.2.3实验步骤/303

    A.3实验三熟悉常用的HBase操作/323

    A.3.1实验目的/323

    A.3.2实验平台/323

    A.3.3实验步骤/323

    A.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/331

    A.4.1实验目的/331

    A.4.2实验平台/331

    A.4.3实验步骤/332

    A.5实验五: MapReduce初级编程实践/349

    A.5.1实验目的/349

    A.5.2实验平台/349

    A.5.3实验步骤/350附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/360

    B.1安装MySQL/360

    B.2MySQL常用操作/363参考文献/367
     


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