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| 內容簡介： |
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本书按照大数据开发流程，系统介绍了大数据项目开发时所需的环境搭建技术，包括环境搭建准备、协调组件与核心组件配置、数据存储组件配置、数据处理组件配置、数据分析组件配置以及其他组件配置，并通过实际操作案例详细直观地介绍了具体实现过程。本书通俗易懂、结构清晰，内容层层递进，理论与实践相结合，通过大量实战案例，引导读者逐步深入学习，从而全面掌握大数据环境搭建的相关技术。本书可作为各类职业院校大数据技术等相关专业的教材，也可作为大数据爱好者及相关技术人员的参考用书。本书配有电子课件等教学资源，教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）注册后免费下载，或联系编辑（010-88379807）咨询。
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| 目錄：
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前 言项目1 环境搭建准备1任务 集群节点配置3小结31项目2 协调组件与核心组件配置33任务1 ZooKeeper 配置35任务2 Hadoop核心组件配置57小结91项目3 数据存储组件配置93任务1 HBase配置95任务2 Cassandra配置113小结125项目4 数据处理组件配置127任务1 Storm配置129任务2 Flume配置146小结160项目5 数据分析组件配置161任务1 Hive配置163任务2 Spark配置177小结198项目6 其他组件配置199任务1 Kafka配置201任务2 Sqoop配置213小结223参考文献224
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| 內容試閱：
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大数据在引领无数技术变革的同时也在悄无声息地改变着各行各业。随着大数据技术的发展和传统技术的革新，现在医疗、交通、金融、电商等多个行业已经在使用大数据技术来进行海量数据的处理，如疾病预防、出行规划、股票预测、行为分析等。为了能够快速高效地实现海量数据的处理，搭建一个合适的开发环境是非常有必要的，本书为大数据环境的搭建提供技术指导。特色创新本书主要以大数据开发流程为主线，详细介绍了在项目开发时如何搭建所需的环境。本书结构条理清晰，内容丰富生动、由浅入深，并注重德育，引导学生在学习技术的同时树立正确的学习观念，使每个学生都能有所收获，也保持了本书的知识深度。本书采用项目任务驱动的编写模式，每个项目都通过问题导入、学习目标引入学习，每个实训任务都通过任务分析、任务技能、任务实施展开训练，并在最后进行了小结。其中，问题导入通过符合学生认知过程的小情景引出要学习的内容，引导学生培养良好的学习态度；学习目标对岗位能力提出要求，提高学生的职业素养；任务分析对当前任务的实现进行概述；任务技能对当前任务所需的理论知识进行讲解；任务实施对当前任务进行步骤化实现；小结部分对项目内容进行了总结，使学生全面掌握所讲内容。主要内容本书共6个项目。项目1从大数据概念开始，分别讲述大数据集群解决方案、大数据集群规划，最后详细讲解大数据集群的配置。项目2详细介绍了协调组件ZooKeeper和核心组件HDFS、MapReduce、YARN的配置，保证大数据环境的高可用性。项目3详细介绍了HBase和Cassandra存储组件的配置，以实现海量数据的存储。项目4详细介绍了Storm和Flume组件的配置，以实现数据的处理。项目5详细介绍了Hive和Spark组件的配置，以实现数据的分析和实时统计。项目6详细介绍了Kafka和Sqoop组件的配置，以实现数据处理和数据库数据的迁移。教学建议项 目 动手操作学时 理 论 学 时 项目1 环境搭建准备 4 4 项目2 协调组件与核心组件配置 4 4 项目3 数据存储组件配置 4 4 项目4 数据处理组件配置 4 4 项目5 数据分析组件配置 4 4 项目6 其他组件配置 4 4 本书由李国燕、宋海鹰、贺甲宁、肖海文、田红玉、覃凯、张晓玲、王晶晶共同编著，其中，李国燕负责编写项目3和项目4，宋海鹰负责编写项目2，贺甲宁负责编写项目1，肖海文负责编写项目5，田红玉和覃凯负责编写项目6，覃凯、张晓玲和王晶晶协助全书审稿。同时，感谢很多同事和朋友在写作工程中给予的协助。由于编者水平有限，书中难免出现疏漏或不足之处，敬请读者批评指正。编 者
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