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大数据导论PDF电子书下载

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• 作 者：李建伟主编
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：光透过缝隙，散落在水彩里下一篇：大学物理学 第4版 学习辅导与习题解答 《大数据导论》目录 标签：导论 主编 数据

第1章 大数据概述1

1.1 大数据概念及价值1

1.2 大数据数据源4

1.3 大数据技术应用场景5

1.4 大数据处理流程及技术7

1.5 大数据与云计算的关系9

1.6 大数据与人工智能的关系10

本章小结11

习题一11

第2章 Hadoop介绍12

2.1 Hadoop简介12

2.1.1 Hadoop由来12

2.1.2 Hadoop发展历程12

2.1.3 Hadoop生态系统14

2.2 Hadoop的体系架构17

2.2.1 分布式文件系统HDFS17

2.2.2 分布式计算框架MapReduce18

2.2.3 分布式资源调度系统YARN18

2.3 Hadoop依赖的技术基础19

2.3.1 Java编程基础19

2.3.2 Web可视化技术基础27

2.3.3 关系数据库基础30

2.3.4 Linux基础31

2.4 Hadoop2.0集群搭建69

2.4.1 伪分布式安装部署69

2.4.2 全分布式安装部署74

本章小结80

习题二80

第3章 分布式文件系统HDFS81

3.1 HDFS简介81

3.2 HDFS的设计目标81

3.3 HDFS的体系架构82

3.3.1 主从架构83

3.3.2 HDFS高可用性架构84

3.4 HDFS的核心设计87

3.4.1 数据复制87

3.4.2 健壮性设计90

3.4.3 数据组织91

3.4.4 存储空间回收机制91

3.4.5 可访问性92

3.5 HDFS中数据流的读写93

3.5.1 RPC实现流程93

3.5.2 文件的读取94

3.5.3 文件的写入95

3.5.4 一致性模型97

3.6 HDFS的联邦机制98

本章小结99

习题三100

第4章 访问HDFS的常用接口101

4.1 HDFS常用命令接口101

4.2 HDFS编程环境准备105

4.2.1 IDEA的安装配置及特性105

4.2.2 Maven的安装配置114

4.3 Java接口119

4.3.1 在本地Windows机器上配置Hadoop环境变量121

4.3.2 编写Java客户端程序122

本章小结130

习题四130

第5章 分布式计算框架MapReduce131

5.1 MapReduce编程模型简介131

5.1.1 产生背景131

5.1.2 MapReduce编程模型133

5.1.3 MapReduce工作流程134

5.1.4 MapReduce两个版本比较139

5.2 MapReduce入门编程140

5.2.1 认识Map和Reduce140

5.2.2 MapTask阶段140

5.2.3 ReduceTask阶段145

本章小结147

习题五148

第6章 MapReduce基础编程149

6.1 MapReduce编程设计149

6.1.1 MapReduce分布式计算模型149

6.1.2 MapReduce分布式编程框架150

6.2 MapReduce编程实例wordcount151

6.2.1 wordcount开发需求分析151

6.2.2 编程环境准备152

6.2.3 编写Mapper类152

6.2.4 编写Reducer类154

6.2.5 MapReduce程序在YARN集群的运行机制155

6.2.6 编写YARN的客户端156

6.2.7 YARN集群的配置、作业打包和启动161

本章小结163

习题六163

第7章 分布式资源管理系统YARN165

7.1 YARN简介165

7.2 发展史165

7.2.1 Hadoop1.0165

7.2.2 Hadoop2.0和Hadoop1.0的区别166

7.2.3 MapReduce计算框架的演变166

7.3 YARN的架构167

7.4 YARN集群执行应用程序的工作流程169

7.5 Hadoop如何使用YARN运行一个Job170

7.6 YARN的调度策略173

7.7 YARN的重要概念总结176

本章小结176

习题七177

第8章 MapReduce高级编程178

8.1 Combiner178

8.2 Partitioner179

8.3 计数器180

8.4 排序188

8.5 Join连接197

8.6 倒排索引205

8.7 求平均值和数据去重210

本章小结215

习题八216

第9章 分布式锁服务ZooKeeper217

9.1 ZooKeeper基本概念介绍217

9.1.1 ZooKeeper的定义217

9.1.2 ZooKeeper的基本原理和应用场景217

9.1.3 ZooKeeper的选举机制218

9.1.4 ZooKeeper的存储机制220

9.2 ZooKeeper集群部署220

9.3 ZooKeeper编程实例222

9.3.1 ZooKeeper API基础知识222

9.3.2 ZooKeeper API介绍及编程实例222

本章小结229

习题九229

第10章 Hadoop高可用集群搭建230

10.1 HDFS高可用的工作机制230

10.2 集群规划231

10.3 Hadoop HA集群搭建232

10.3.1 前期准备232

10.3.2 安装ZooKeeper集群233

10.3.3 安装Hadoop集群234

10.3.4 启动集群242

10.3.5 测试245

本章小结247

习题十247

参考文献248

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摘要：本文以“大数据导论.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了大数据导论电子书的内容、特点、应用及下载方法，旨在帮助读者全面了解大数据导论，为学习和研究大数据提供有力支持。

1、内容概述

《大数据导论.pdf电子书版》是一本全面介绍大数据概念、技术、应用和挑战的入门级教材。该书从大数据的定义、发展历程、技术架构等方面入手，深入浅出地讲解了大数据的基本概念和关键技术。此外，书中还介绍了大数据在各个领域的应用案例，如金融、医疗、教育等，使读者对大数据的实际应用有更直观的认识。

全书共分为九章，涵盖了大数据的基本概念、数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘、大数据应用、大数据安全与隐私保护以及大数据的未来发展趋势等内容。通过阅读本书，读者可以全面了解大数据的各个方面，为后续的学习和研究打下坚实基础。

此外，本书还注重理论与实践相结合，通过大量的实例和案例分析，使读者能够更好地理解和掌握大数据的相关知识。

2、特点分析

《大数据导论.pdf电子书版》具有以下特点：

1）内容全面：本书涵盖了大数据的各个方面，从基本概念到应用案例，为读者提供了全面的知识体系。

2）深入浅出：书中语言通俗易懂，避免了过于专业的术语，使读者能够轻松理解大数据的相关知识。

3）理论与实践相结合：本书通过大量的实例和案例分析，使读者能够将所学知识应用于实际工作中。

4）紧跟时代发展：本书及时更新了大数据领域的最新技术和发展趋势，使读者能够了解大数据的最新动态。

3、应用领域

大数据在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型应用领域：

1）金融领域：大数据在金融领域的应用主要包括风险控制、欺诈检测、客户关系管理等方面。

2）医疗领域：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化医疗、医疗资源优化配置等方面。

3）教育领域：大数据在教育领域的应用主要包括学生个性化学习、教学质量评估、教育资源配置等方面。

4）交通领域：大数据在交通领域的应用主要包括智能交通系统、交通流量预测、交通拥堵治理等方面。

4、下载方法

以下是《大数据导论.pdf电子书版》的下载方法：

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3）电子书平台：在电子书平台（如京东读书、当当电子书等）搜索《大数据导论.pdf电子书版》，选择购买或免费下载。

4）学术资源库：在学术资源库（如中国知网、万方数据等）搜索《大数据导论.pdf电子书版》，查看是否有免费下载权限。

总结：

《大数据导论.pdf电子书版》是一本全面、深入浅出地介绍大数据的入门级教材。通过阅读本书，读者可以全面了解大数据的概念、技术、应用和挑战，为后续的学习和研究打下坚实基础。在当今大数据时代，掌握大数据相关知识具有重要意义。

本文从内容概述、特点分析、应用领域和下载方法四个方面对《大数据导论.pdf电子书版》进行了详细阐述，旨在帮助读者更好地了解和利用这本书。

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