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作者:于海浩 刘志坤主编 韩咏 孙栩 副主编
出版社:清华大学出版社
出版时间:2022年01月
ISBN:9787302591818
丛书名:大数据与人工智能技术丛书

内容简介
本书基础理论、应用开发以及实际案例相结合,围绕Hadoop、Spark生态圈循序渐进地介绍关于大数据技术领域中的基础知识、应用开发技术和基于Spark的常见机器学习算法,后以两个实战案例全面、系统地应用了本书介绍的基础知识和应用开发方法。全书共14章,分别为大数据概述、Hadoop简介及安装部署、HDFS、MapReduce计算框架、Hive数据仓库、HBase分布式数据库、Spark基础、Spark RDD弹性分布式数据集、Spark SQL、Spark Streaming实时计算框架、Spark Streaming与Flume、Kafka的整合、Spark MLlib 机器学习、实战案例——分布式优惠券后台应用系统和实战案例——新闻话题实时统计分析系统,书中的每个知识点都有相应的实现代码和实例。 本书主要面向广大从事大数据分析、应用开发、机器学习、数据挖掘的专业人员以及从事高校信息技术专业的教师和高等院校的在读学生及相关领域的广大科研人员。

目  录
第1章大数据概述
1.1大数据的研究背景
1.2大数据的定义及其技术特点
1.2.1大数据的定义
1.2.2大数据的基本特点
1.2.3典型的大数据处理需求与计算特征
1.3大数据处理的主要技术特点与难点
1.4研究大数据的意义
1.5本章小结
第2章Hadoop简介及安装部署
2.1Hadoop简介及生态体系
2.2Hadoop集群架构
2.3Hadoop集群运行环境搭建
2.3.1Hadoop安装配置过程
2.3.2验证Hadoop的安装
2.4本章小结
第3章HDFS
3.1相关基本概念
3.2HDFS存储架构
3.2.1HDFS写入流程
3.2.2HDFS读取流程
3.3HDFS的优点与缺点
3.3.1HDFS的优点
3.3.2HDFS的缺点
3.4HDFS Shell常用命令
3.5HDFS的Java API
3.6本章小结
第4章MapReduce计算框架
4.1MapReduce核心思想
4.2MapReduce的工作原理
4.3MapReduce的运行机制
4.4MapReduce数据本地化
4.5MapReduce编程
4.5.1MapReduce运行模式
4.5.2MapReduce编程组件与数据类型
4.6MapReduce编程示例
4.6.1单词计数
4.6.2倒排索引
4.7本章小结
第5章Hive数据仓库
5.1Hive概述
5.1.1Hive简介
5.1.2Hive的架构
5.1.3Hive的优缺点
5.2Hive的安装
5.2.1安装MySQL
5.2.2安装Hive
5.3Hive数据库相关操作
5.3.1Hive的数据类型
5.3.2Hive基础SQL语法
5.4本章小结
第6章HBase分布式数据库
6.1HBase概述
6.1.1HBase的架构
6.1.2HBase的特点
6.1.3HBase数据存储方式
6.1.4HBase寻址机制
6.2HBase的安装
6.3HBase数据模型
6.4HBase的Shell操作
6.5HBase常用的Java API及示例程序
6.5.1HBase常用的Java API
6.5.2程序示例
6.6本章小结
第7章Spark基础
7.1Spark概述
7.1.1Spark的主要特点
7.1.2Spark生态系统
7.1.3Spark相对于Hadoop MapReduce的优势
7.2Spark的安装
7.2.1Spark的部署方式
7.2.2Spark的安装
7.3Spark运行架构与原理
7.4Spark运行流程
7.5本章小结
第8章Spark RDD弹性分布式数据集
8.1RDD的设计与运行原理
8.1.1RDD的概念
8.1.2RDD的分区
8.1.3RDD的依赖关系
8.1.4RDD在Spark中的运行流程
8.1.5RDD容错机制
8.2RDD API编程
8.2.1RDD的创建
8.2.2RDD的操作
8.3程序示例: 倒排索引
8.4本章小结
第9章Spark SQL
9.1Spark SQL概述
9.1.1Spark SQL简介
9.1.2Spark SQL的架构
9.2DataFrame
9.2.1DataFrame简介
9.2.2DataFrame的创建
9.2.3DataFrame的常用操作
9.3Dataset
9.4Spark SQL编程
9.4.1DataFrame操作
9.4.2Spark SQL 读写MySQL数据库
9.4.3Spark SQL 读写Hive
9.5本章小结
第10章 Spark Streaming实时计算框架
10.1Spark Streaming概述
10.1.1流数据和流计算
10.1.2Spark Streaming简介
10.1.3DStream简介
10.2DStream编程
10.2.1DStream转换操作
10.2.2DStream输出操作相关的方法
10.3DStream编程示例
10.3.1DStream编程基本步骤——文件流
10.3.2无状态转换操作
10.3.3有状态转换操作
10.3.4输出操作
10.4本章小结
第11章Spark Streaming与Flume、Kafka的整合
11.1Flume简介及安装
11.1.1Flume简介
11.1.2Flume的安装
11.2Kafka简介及安装
11.2.1Kafka简介
11.2.2Kafka的安装
11.3Flume与Kafka的区别和侧重点
11.4Spark Streaming与Flume、Kafka的整合与开发
11.5本章小结
第12章Spark MLlib机器学习
12.1机器学习的概念
12.1.1机器学习的定义
12.1.2机器学习的分类
12.2MLlib简介
12.3Spark MLlib的数据类型
12.3.1本地向量
12.3.2标注点
12.3.3本地矩阵
12.4Spark MLlib机器学习示例
12.4.1特征抽取——TFIDF
12.4.2分类与回归——线性回归
12.4.3分类与回归——逻辑回归
12.4.4协同过滤——电影推荐
12.5本章小结
第13章实战案例——分布式优惠券后台应用系统
13.1系统简介
13.2整体架构
13.3表结构设计
13.4系统实现
13.4.1商户投放子系统
13.4.2用户消费子系统
13.5系统运行测试
13.5.1启动系统
13.5.2商户投放子系统测试
13.5.3用户消费子系统测试
13.6本章小结
第14章实战案例——新闻话题实时统计分析系统
14.1系统简介
14.2系统总体架构
14.3表结构设计
14.4系统实现
14.4.1模拟日志生成程序
14.4.2Flume配置
14.4.3配置Kafka
14.4.4Spark Streaming开发
14.4.5WebSocket和前端界面开发
14.5系统运行测试
14.6本章小结
参考文献

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