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《自己动手做大数据系统》内容简介
如果你是一位在校大学生，对大数据感兴趣，也知道使用的企业越来越多，市场需求更是日新月异，但苦于自己基础不够，心有余而力不足;也看过不少大数据方面的书籍、博客、视频等，但感觉进步不大;如果你是一位在职人员，但目前主要使用传统技术，虽然对大数据很有兴趣，也深知其对未来的影响，但因时间不够，虽有一定的基础，常常也是打两天鱼、晒三天网，进展不是很理想。如果你有上述疑惑或遇到相似问题，本书正好比较适合你。本书从OpenStack云平台搭建、软件部署、需求开发实现到结果展示，以纵向角度讲解了生产性大数据项目上线的整个流程;以完成一个实际项目需求贯穿各章节，讲述了Hadoop生态圈中互联网爬虫技术、Sqoop、Hive、HBase组件协同工作流程，并展示了Spark计算框架、R制图软件和SparkRHive组件的使用方法。本书的一大特色是提供了实际操作环境，用户可以在线登录云平台来动手操作书中的数据和代码，登录网址请参考http://www.feiguyun.com/support。
《自己动手做大数据系统》书籍信息摘要
《自己动手做大数据系统》内容简介与阅读建议，作者 张魁/张粤磊/刘未昕/吴茂贵，科技技术，2016年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：大数据、计算机类。
- 作者：张魁/张粤磊/刘未昕/吴茂贵
- 分类：科技技术
- 出版年份：2016
- 出版社：电子工业出版社
- 页数：248 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《自己动手做大数据系统》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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版本
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目录
- 目 录
- 第1章 为什么要自己动手做大数据系统 1
- 1.1 大数据时代 1
- 1.2 实战大数据项目 2
- 1.3 大数据演练平台 2
- 第2章 项目背景及准备 4
- 2.1 项目背景 4
- 2.2 项目简介 4
展开全部（共 129 章节）
- 2.3 项目架构 4
- 2.4 操作系统 5
- 2.5 数据存储 7
- 2.6 数据处理 8
- 2.7 开发工具 9
- 2.8 调试工具 10
- 2.9 版本管理 10
- 第3章 大数据环境搭建和配置 11
- 3.1 各组件功能说明 11
- 3.1.1 各种数据源的采集工具 12
- 3.1.2 企业大数据存储工具 12
- 3.1.3 企业大数据系统的数据仓库工具 12
- 3.1.4 企业大数据系统的分析计算工具 13
- 3.1.5 企业大数据系统的数据库工具 13
- 3.2 大数据系统各组件安装部署配置 13
- 3.2.1 安装的前期准备工作 13
- 3.2.2 Hadoop基础环境安装及配置 15
- 3.2.3 Hive安装及配置 21
- 3.2.4 Sqoop安装及配置 24
- 3.2.5 Spark安装及配置 30
- 3.2.6 Zookeeper安装及配置 31
- 3.2.7 HBase安装及配置 33
- 3.3 自动化安装及部署说明 35
- 3.3.1 自动化安装及部署整体架构设计 35
- 3.3.2 大数据系统自动化部署逻辑调用关系 36
- 3.4 本章小结 43
- 第4章 大数据的获取 44
- 4.1 使用爬虫获取互联网数据 45
- 4.2 Python和Scrapy 框架的安装 45
- 4.3 抓取和解析招聘职位信息 47
- 4.4 职位信息的落地 51
- 4.5 两个爬虫配合工作 53
- 4.6 让爬虫的架构设计更加合理 55
- 4.7 获取数据的其他方式 57
- 4.8 使用Sqoop同步论坛中帖子数据 57
- 4.9 本章小结 59
- 第5章 大数据的处理 60
- 5.1 Hive是什么 60
- 5.2 为什么使用Hive做数据仓库建模 60
- 5.3 飞谷项目中Hive建模步骤 61
- 5.3.1 逻辑模型的创建 62
- 5.3.2 物理模型的创建 67
- 5.3.3 将爬虫数据导入stg_job表 74
- 5.4 使用Hive进行数据清洗转换 77
- 5.5 数据清洗转换的必要性 78
- 5.6 使用HiveQL清洗数据、提取维度信息 79
- 5.6.1 使用HQL清洗数据 79
- 5.6.2 提取维度信息 82
- 5.7 定义Hive UDF封装处理逻辑 85
- 5.7.1 Hive UDF的开发、部署和调用 86
- 5.7.2 Python版本的UDF 89
- 5.8 使用左外连接构造聚合表rpt_job 92
- 5.9 让数据处理自动调度 96
- 5.9.1 HQL的几种执行方式 96
- 5.9.2 Hive Thrift服务 99
- 5.9.3 使用JDBC连接Hive 100
- 5.9.4 Python调用HiveServer服务 103
- 5.9.5 用crontab实现的任务调度 105
- 5.10 本章小结 107
- 第6章 大数据的存储 108
- 6.1 NoSQL及HBase简介 108
- 6.2 HBase中的主要概念 110
- 6.3 HBase客户端及JavaAPI 111
- 6.4 Hive数据导入HBase的两种方案 114
- 6.4.1 利用既有的JAR包实现整合 114
- 6.4.2 手动编写MapReduce程序 116
- 6.5 使用Java API查询HBase中的职位信息 122
- 6.5.1 为什么是HBase而非Hive 122
- 6.5.2 多条件组合查询HBase中的职位信息 123
- 6.6 如何显示职位表中的某条具体信息 132
- 6.7 本章小结 133
- 第7章 大数据的展示 134
- 7.1 概述 134
- 7.2 数据分析的一般步骤 135
- 7.3 用R来做数据分析展示 135
- 7.3.1 在Ubuntu上安装R 135
- 7.3.2 R的基本使用方式 137
- 7.4 用Hive充当R的数据来源 139
- 7.4.1 RHive组件 139
- 7.4.2 把R图表整合到Web页面中 145
- 7.5 本章小结 151
- 第8章 大数据的分析挖掘 152
- 8.1 基于Spark的数据挖掘技术 152
- 8.2 Spark和Hadoop的关系 153
- 8.3 在Ubuntu上安装Spark集群 154
- 8.3.1 JDK和Hadoop的安装 154
- 8.3.2 安装Scala 154
- 8.3.3 安装Spark 155
- 8.4 Spark的运行方式 157
- 8.5 使用Spark替代Hadoop Yarn引擎 160
- 8.5.1 使用spark-sql查看Hive表 160
- 8.5.2 在beeline客户端使用Spark引擎 161
- 8.5.3 在Java代码中引用Spark的ThriftServer 163
- 8.6 对招聘公司名称做全文检索 168
- 8.6.1 从HDFS数据源构造JavaRDD 169
- 8.6.2 使用Spark SQL操作RDD 173
- 8.6.3 把RDD运行结果展现在前端 174
- 8.7 如何把Spark用得更好 175
- 8.8 SparkR组件的使用 177
- 8.8.1 SparkR的安装及启动 177
- 8.8.2 运行自带的Sample例子 179
- 8.8.3 利用SparkR生成职位统计饼图 179
- 8.9 本章小结 181
- 第9章 自己动手搭建支撑大数据系统的云平台 182
- 9.1 云平台架构 182
- 9.1.1 一期云基础平台架构 182
- 9.1.2 二期云基础平台架构 184
- 9.2 云平台搭建及部署 185
- 9.2.1 安装组件前准备 185
- 9.2.2 Identity(Keystone)组件 190
- 9.2.3 Image(Glance)组件 198
- 9.2.4 Compute(Nova)组件 201
- 9.2.5 Storage(Cinder)组件 206
- 9.2.6 Networking(Neutron)组件 210
- 9.2.7 Ceph分布式存储系统 221
- 9.2.8 Dashboard(Horizon)组件 230
- 9.3 Identity(Keystone)与LDAP的整合 232
- 9.4 配置Image组件大镜像部署 235
- 9.5 配置业务系统无缝迁移 236
- 9.6 本章小结 237
- 参考文献 238
合规获取说明
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常见问题
《自己动手做大数据系统》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
《自己动手做大数据系统》阅读难度高吗？
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《自己动手做大数据系统》纸质书值得买吗？
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《自己动手做大数据系统》哪个版本更适合？
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