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內(nèi)容簡(jiǎn)介:本書(shū)內(nèi)容涵蓋了目前使用廣泛的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Hadoop生態(tài)圈中的幾大核心軟件系統(tǒng)：分布式大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)Hadoop、數(shù)據(jù)庫(kù)HBase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive、內(nèi)存大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark和Spark SQL，詳細(xì)介紹了它們的架構(gòu)、工作原理、部署方法、常用配置、常用操作命令、SQL引擎等內(nèi)容。本書(shū)對(duì)上述幾大系統(tǒng)的各種安裝部署方式給出了詳細(xì)步驟，常用命令也都有具體示例介紹，是一本實(shí)操性很強(qiáng)的工具書(shū)，能幫助初學(xué)者快速掌握這幾款常用的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。
    本書(shū)以淺顯易懂的語(yǔ)言風(fēng)格和圖文并茂的操作示例帶讀者邁入大數(shù)據(jù)實(shí)踐之門(mén)，可以作為培養(yǎng)應(yīng)用型人才的課程教材，也可作為開(kāi)發(fā)人員的自學(xué)教材和參考手冊(cè)。

作者簡(jiǎn)介:袁曉東-數(shù)據(jù)庫(kù)和大數(shù)據(jù)專家，1998年畢業(yè)于南京大學(xué)計(jì)算機(jī)系，獲軟件博士學(xué)位。曾任職于Oracel公司紐約分部、趨勢(shì)科技南京研發(fā)中心，現(xiàn)為南京市領(lǐng)軍型科技創(chuàng)業(yè)人才，云白科技創(chuàng)始人，江蘇省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)軟件專委會(huì)委員，東南大學(xué)研究生院校外導(dǎo)師。   

目錄:第1章  大數(shù)據(jù)概述
1.1  從數(shù)據(jù)庫(kù)到大數(shù)據(jù)庫(kù) 1
1.1.1  關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 1
1.1.2  大數(shù)據(jù)庫(kù) 2
1.2  大數(shù)據(jù)庫(kù)的類型 4
1.3  大數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 5
習(xí)題1 8
參考文獻(xiàn) 8
第2章  Hadoop基礎(chǔ)
2.1  Hadoop簡(jiǎn)介 9
2.2  Hadoop部署 14
2.2.1  單節(jié)點(diǎn)部署 14
2.2.2  偽分布式部署 18
2.2.3  集群部署 25
2.3   Hadoop常用命令 33
2.3.1  用戶命令 33
2.3.2  管理命令 35
2.3.3  啟動(dòng)/關(guān)閉命令 36
2.4  HDFS常用命令 38
2.4.1  用戶命令 38
2.4.2  管理命令 39
實(shí)驗(yàn)1  Hadoop實(shí)驗(yàn) 41
習(xí)題2 42
參考文獻(xiàn) 42
第3章  Hadoop數(shù)據(jù)庫(kù)HBase
3.1  HBase簡(jiǎn)介 43
3.1.1  體系架構(gòu) 43
3.1.2  數(shù)據(jù)模型 46
3.1.3  主要特性 51
3.2  HBase部署 51
3.2.1  準(zhǔn)備工作 51
3.2.2  單節(jié)點(diǎn)部署 53
3.2.3  偽分布式部署 55
3.2.4  集群部署 57
3.2.5  版本升級(jí) 61
3.3  HBase配置 63
3.3.1  配置文件 63
3.3.2  主要配置項(xiàng) 65
3.3.3  配置建議 69
3.3.4  客戶端配置 72
3.4  HBase Shell 72
3.4.1  交互模式 73
3.4.2  非交互模式 82
3.5  HBase模式設(shè)計(jì) 84
3.5.1  設(shè)計(jì)準(zhǔn)則 84
3.5.2  列族屬性 88
3.5.3  表屬性 91
3.5.4  設(shè)計(jì)實(shí)例 94
3.6  HBase安全 97
3.6.1  安全訪問(wèn)配置 97
3.6.2  數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限控制 99
實(shí)驗(yàn)2  HBase集群搭建 100
習(xí)題3 101
參考文獻(xiàn) 102
第4章  數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive
4.1  Hive簡(jiǎn)介 103
4.1.1  工作原理 104
4.1.2  體系架構(gòu) 104
4.1.3  數(shù)據(jù)模型 106
4.2  Hive部署 108
4.2.1  Hive部署模式 109
4.2.2  Hive內(nèi)嵌模式部署 110
4.2.3  Hive本地和遠(yuǎn)程模式部署 113
4.3  Hive配置 115
4.4  Hive接口 117
4.4.1  Hive Shell接口 117
4.4.2  Hive Web接口 119
4.5  Hive SQL 122
4.5.1  數(shù)據(jù)類型 122
4.5.2  DDL語(yǔ)句 122
4.5.3  DML語(yǔ)句 137
4.6  Hive操作實(shí)例 146
實(shí)驗(yàn)3  Hive實(shí)驗(yàn) 147
習(xí)題4 150
參考文獻(xiàn) 150
第5章  內(nèi)存大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Spark
5.1  Spark簡(jiǎn)介 151
5.1.1  Spark概覽 151
5.1.2  Spark生態(tài)系統(tǒng)BDAS 152
5.1.3  Spark架構(gòu)與原理 153
5.2  Spark部署 155
5.2.1  準(zhǔn)備工作 155
5.2.2  Spark單節(jié)點(diǎn)部署 156
5.2.3  Spark集群部署 157
5.3  Spark配置 169
5.3.1  Spark屬性 169
5.3.2  環(huán)境變量配置 171
5.3.3  日志配置 171
5.3.4  查看配置 172
5.4  Spark RDD 173
5.4.1  RDD特征 174
5.4.2  RDD轉(zhuǎn)換操作 174
5.4.3  RDD依賴 175
5.4.4  RDD行動(dòng)操作 177
5.5  Spark Shell 177
5.5.1  準(zhǔn)備工作 177
5.5.2  啟動(dòng)Spark Shell 178
5.5.3  創(chuàng)建RDD 179
5.5.4  轉(zhuǎn)換RDD 180
5.5.5  執(zhí)行RDD作業(yè) 181
實(shí)驗(yàn)4  Spark Standalone集群搭建 184
習(xí)題5 185
參考文獻(xiàn) 185
第6章  Spark SQL
6.1  Spark SQL簡(jiǎn)介 186
6.1.1  Spark SQL概覽 186
6.1.2  Spark SQL特性 188
6.1.3  Spark SQL架構(gòu)與原理 188
6.1.4  和Hive的兼容性 190
6.1.5  數(shù)據(jù)類型 191
6.2  分布式SQL引擎 192
6.2.1  Spark SQL配置 192
6.2.2  Spark SQL CLI 195
6.2.3  Thrift JDBC/ODBC Server的搭建與測(cè)試 198
6.3  使用DataFrame API處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 201
實(shí)驗(yàn)5  Thrift JDBC/ODBC Server的搭建與測(cè)試 205
習(xí)題6 206
參考文獻(xiàn) 206
附錄A  大數(shù)據(jù)和人工智能實(shí)驗(yàn)環(huán)境
附錄B  Hadoop環(huán)境要求
附錄C  名詞解釋