Hadoop與大數(shù)據(jù)挖掘

前言
第一篇　基礎(chǔ)篇
第1章　淺談大數(shù)據(jù)2
1.1　大數(shù)據(jù)概述3
1.2　大數(shù)據(jù)平臺4
1.3　本章小結(jié)5
第2章　大數(shù)據(jù)存儲與運(yùn)算利器—Hadoop6
2.1　Hadoop概述6
2.1.1　Hadoop簡介6
2.1.2　Hadoop存儲—HDFS8
2.1.3　Hadoop計算—MapReduce11
2.1.4　Hadoop資源管理—YARN13
2.1.5　Hadoop生態(tài)系統(tǒng)14
2.2　Hadoop配置及IDE配置17
2.2.1　準(zhǔn)備工作17
2.2.2　環(huán)境配置18
2.2.3　集群啟動關(guān)閉與監(jiān)控24
2.2.4　動手實踐：一鍵式Hadoop集群啟動關(guān)閉25
2.2.5　動手實踐：Hadoop IDE配置26
2.3　Hadoop集群命令28
2.3.1　HDFS常用命令hdfs dfs30
2.3.2　動手實踐：hdfs dfs命令實戰(zhàn)31
2.3.3　MapReduce常用命令mapred job32
2.3.4　YARN常用命令yarn jar32
2.3.5　動手實踐：運(yùn)行MapReduce任務(wù)33
2.4　Hadoop編程開發(fā)33
2.4.1　HDFS Java API操作33
2.4.2　MapReduce原理35
2.4.3　動手實踐：編寫Word Count程序并打包運(yùn)行44
2.4.4　MapReduce組件分析與編程實踐46
2.5　K-Means算法原理及HadoopMapReduce實現(xiàn)53
2.5.1　K-Means算法原理53
2.5.2　動手實踐：K-Means算法實現(xiàn)55
2.5.3　Hadoop K-Means算法實現(xiàn)思路55
2.5.4　Hadoop K-Means編程實現(xiàn)57
2.6　TF-IDF算法原理及HadoopMapReduce實現(xiàn)67
2.6.1　TF-IDF算法原理67
2.6.2　Hadoop TF-IDF編程思路67
2.6.3　Hadoop TF-IDF編程實現(xiàn)68
2.7　本章小結(jié)79
第3章　大數(shù)據(jù)查詢—Hive81
3.1　Hive概述81
3.1.1　Hive體系架構(gòu)82
3.1.2　Hive數(shù)據(jù)類型86
3.1.3　Hive安裝87
3.1.4　動手實踐：Hive安裝配置91
3.1.5　動手實踐：HiveQL基礎(chǔ)—SQL91
3.2　HiveQL語句93
3.2.1　數(shù)據(jù)庫操作94
3.2.2　Hive表定義94
3.2.3　數(shù)據(jù)導(dǎo)入100
3.2.4　數(shù)據(jù)導(dǎo)出103
3.2.5　HiveQL查詢104
3.3　動手實踐：基于Hive的學(xué)生信息查詢108
3.4　基于Hive的航空公司客戶價值數(shù)據(jù)預(yù)處理及分析109
3.4.1　背景與挖掘目標(biāo)109
3.4.2　分析方法與過程111
3.5　本章小結(jié)115
第4章　大數(shù)據(jù)快速讀寫—HBase116
4.1　HBase概述116
4.2　配置HBase集群118
4.2.1　Zookeeper簡介及配置118
4.2.2　配置HBase121
4.2.3　動手實踐：HBase安裝及運(yùn)行122
4.2.4　動手實踐：ZooKeeper獲取HBase狀態(tài)122
4.3　HBase原理與架構(gòu)組件123
4.3.1　HBase架構(gòu)與組件123
4.3.2　HBase數(shù)據(jù)模型127
4.3.3　讀取/寫入HBase數(shù)據(jù)128
4.3.4　RowKey設(shè)計原則129
4.3.5　動手實踐：HBase數(shù)據(jù)模型驗證131
4.4　HBase Shell操作132
4.4.1　HBase常用Shell命令132
4.4.2　動手實踐：HBase Shell操作136
4.5　Java API &MapReduce與HBase交互137
4.5.1　搭建HBase開發(fā)環(huán)境137
4.5.2　使用Java API操作HBase表144
4.5.3　動手實踐：HBase Java API使用147
4.5.4　MapReduce與HBase交互147
4.5.5　動手實踐：HBase表導(dǎo)入導(dǎo)出150
4.6　基于HBase的冠字號查詢系統(tǒng)151
4.6.1　案例背景151
4.6.2　功能指標(biāo)151
4.6.3　系統(tǒng)設(shè)計152
4.6.4　動手實踐：構(gòu)建基于HBase的冠字號查詢系統(tǒng)162
4.7　本章小結(jié)175
第5章　大數(shù)據(jù)處理—Pig176
5.1　Pig概述176
5.1.1　Pig Latin簡介177
5.1.2　Pig數(shù)據(jù)類型179
5.1.3　Pig與Hive比較179
5.2　配置運(yùn)行Pig180
5.2.1　Pig配置181
5.2.2　Pig運(yùn)行模式181
5.3　常用Pig Latin操作182
5.3.1　數(shù)據(jù)加載182
5.3.2　數(shù)據(jù)存儲184
5.3.3　Pig參數(shù)替換185
5.3.4　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換186
5.4　綜合實踐194
5.4.1　動手實踐：訪問統(tǒng)計信息數(shù)據(jù)處理194
5.4.2　動手實踐：股票交易數(shù)據(jù)處理195
5.5　本章小結(jié)196
第6章　大數(shù)據(jù)快速運(yùn)算與挖掘—Spark197
6.1　Spark概述197
6.2　Spark安裝集群199
6.2.1　3種運(yùn)行模式199
6.2.2　動手實踐：配置Spark獨立集群199
6.2.3　3種運(yùn)行模式實例201
6.2.4　動手實踐：Spark Streaming實時日志統(tǒng)計205
6.2.5　動手實踐：Spark開發(fā)環(huán)境—Intellij IDEA配置207
6.3　Spark架構(gòu)與核心原理212
6.3.1　Spark架構(gòu)212
6.3.2　RDD原理213
6.3.3　深入理解Spark核心原理215
6.4　Spark編程技巧218
6.4.1　Scala基礎(chǔ)218
6.4.2　Spark基礎(chǔ)編程218
6.5　如何學(xué)習(xí)Spark MLlib225
6.5.1　確定應(yīng)用227
6.5.2　ALS算法直觀描述228
6.5.3　編程實現(xiàn)229
6.5.4　問題解決及模型調(diào)優(yōu)233
6.6　動手實踐：基于Spark ALS電影推薦系統(tǒng)234
6.6.1　動手實踐：生成算法包235
6.6.2　動手實踐：完善推薦系統(tǒng)239
6.7　本章小結(jié)250
第7章　大數(shù)據(jù)工作流—Oozie252
7.1　Oozie簡介252
7.2　編譯配置并運(yùn)行Oozie253
7.2.1　動手實踐：編譯Oozie253
7.2.2　動手實踐：Oozie Server/client配置254
7.3　Oozie WorkFlow實踐257
7.3.1　定義及提交工作流257
7.3.2　動手實踐：MapReduce Work-Flow定義及調(diào)度260
7.3.3　動手實踐：Pig WorkFlow定義及調(diào)度263
7.3.4　動手實踐：Hive WorkFlow定義及調(diào)度265
7.3.5　動手實踐：Spark WorkFlow定義及調(diào)度267
7.3.6　動手實踐：Spark On Yarn定義及調(diào)度268
7.4　Oozie Coordinator實踐270
7.4.1　動手實踐：基于時間調(diào)度270
7.4