Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)

Hadoop大數(shù)據(jù)技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖技術(shù)開發(fā)實戰(zhàn)框架集群大數(shù)據(jù)環(huán)境生態(tài)系統(tǒng)案例架構(gòu)使用集群環(huán)境第章數(shù)據(jù)分析命令行配置結(jié)構(gòu)日志關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統(tǒng)的安裝；第2章講解了大數(shù)據(jù)開發(fā)之前對操作系統(tǒng)集群環(huán)境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數(shù)據(jù)實時處理系統(tǒng)Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統(tǒng)Elasticsearch等的基礎(chǔ)知識、架構(gòu)原理、集群環(huán)境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過實際案例加深對各個框架的理解與應(yīng)用。通過閱讀本書，讀者即使沒有任何大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數(shù)據(jù)集群并獨立完成項目開發(fā)。本書可作為Hadoop新手入門的指導(dǎo)書，也可作為大數(shù)據(jù)開發(fā)人員的隨身手冊以及大數(shù)據(jù)從業(yè)者的參考用書。讀書筆記讀書筆記3.5?，作為一本小白入門書還是可以的。很不錯，很廣，就是不知道作者有沒有spark的，但是廣就不夠細了，當(dāng)然這是相互的，對于小白真的很好。結(jié)論：本書寫的很全，把hadoop主流生態(tài)組件基本上都講到了。本書實戰(zhàn)性非常強，有一定Java基礎(chǔ)和Linux基礎(chǔ)的開發(fā)人員可以無障礙閱讀。目錄分析1.1下載CentOS7鏡像文件1.3安裝操作系統(tǒng)1.2新建虛擬機第1章VMware中安裝CentOS72.2安裝JDK2.1系統(tǒng)環(huán)境配置第2章CentOS7集群環(huán)境配置2.4配置主機IP映射2.3克隆虛擬機第2章CentOS7集群環(huán)境配置3.1Hadoop簡介3.2YARN基本架構(gòu)及組件3.3YARN工作流程3.4配置集群各節(jié)點SSH無密鑰登錄第3章Hadoop3.5搭建Hadoop2.x分布式集群3.4.2無密鑰登錄操作步驟第3章Hadoop4.1HDFS簡介4.2HDFS命令行操作4.3HDFSWeb界面操作4.4HDFSJavaAPI操作4.4.1讀取數(shù)據(jù)12345第4章HDFS5.1MapReduce簡介5.2MapReduce程序編寫步驟5.3案例分析：單詞計數(shù)5.4案例分析：數(shù)據(jù)去重第5章MapReduce5.5案例分析：求平均分5.7使用MRUnit測試MapReduce程序5.6案例分析：二次排序第5章MapReduce6.1ZooKeeper簡介6.3ZooKeeper命令行操作6.2ZooKeeper安裝配置第6章ZooKeeper6.5案例分析：監(jiān)聽服務(wù)器動態(tài)上下線6.4ZooKeeperJavaAPI操作第6章ZooKeeper7.2YARNHA搭建7.1HDFSHA搭建第7章HDFS與YARNHA8.1什么是HBase8.3HBase數(shù)據(jù)模型8.2HBase基本結(jié)構(gòu)第8章HBase8.4HBase集群架構(gòu)8.5HBase安裝配置8.6HBaseShell命令操作8.7HBaseJavaAPI操作8.9案例分析：HBaseMapReduce數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移8.10案例分析：HBase數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)010302040506第8章HBase9.1什么是Hive9.2Hive架構(gòu)體系9.3Hive三種運行模式9.4Hive安裝配置9.5Hive常見屬性配置9.6BeelineCLI的使用010302040506第9章Hive9.8Hive表操作9.10其他Hive命令9.9Hive查詢第9章Hive9.11Hive元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)分析9.12Hive自定義函數(shù)9.13HiveJDBC操作9.14案例分析：Hive與HBase整合9.15案例分析：Hive分析搜狗用戶搜索日志12345第9章Hive10.1什么是Sqoop10.2使用Sqoop10.3數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具10.4數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具10.5Sqoop安裝與配置12345第10章Sqoop10.6案例分析：將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中10.8案例分析：將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase中10.7案例分析：將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL中第10章Sqoop11.1什么是Kafka11.2Kafka架構(gòu)11.3主題與分區(qū)11.4分區(qū)副本11.5消費者組12345第11章Kafka11.6數(shù)據(jù)存儲機制11.7集群環(huán)境搭建11.8命令行操作11.8.2查詢主題11.9JavaAPI操作11.10案例分析：Kafka生產(chǎn)者攔截器010302040506第11章Kafka12.1什么是Flume12.2架構(gòu)原理12.3安裝與簡單使用12.4案例分析：日志監(jiān)控（一）12.5案例分析：日志監(jiān)控（二）12345第12章Flume12.6攔截器12.7選擇器12.8案例分析：攔截器和選擇器的應(yīng)用12.9案例分析：Flume與Kafka整合第12章Flume13.1什么是Storm13.2StormTopology13.3Storm集群架構(gòu)13.4Storm流分組13.5Storm集群環(huán)境搭建12345第13章Storm13.7案例分析：Storm與Kafka整合13.6案例分析：單詞計數(shù)第13章Storm14.1什么是Elasticsearch14.2基本概念14.3集群架構(gòu)14.4集群環(huán)境搭建14.5Kibana安裝12345第14章Elasticsearch14.6RESTAPI14.8JavaAPI操作：員工信息14.7Head插件安裝第14章Elasticsearch15.1什么是Scala15.2安裝Scala15.3Scala基礎(chǔ)15.4集合第15章Scala15.5類和對象15.6抽象類和特質(zhì)15.7使用Eclipse創(chuàng)建Scala項目15.8使用IntelliJIDEA創(chuàng)建Scala項目第15章Scala16.1Spark概述16.2Spark主要組件16.3Spark運行時架構(gòu)16.4Spark集群環(huán)境搭建第16章Spark16.5SparkHA搭建16.6Spark應(yīng)用程序的提交16.7SparkShell的使用16.8SparkRDD第16章Spark16.9案例分析：使用SparkRDD實現(xiàn)單詞計數(shù)16.10SparkSQL16.11案例分析：使用SparkSQL實現(xiàn)單詞計數(shù)16.12案例分析：SparkSQL與Hi