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Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战
范东来
- 扉页
- 版权信息+书签
- 序
- 前言
- 基础篇：Hadoop基础
- 第1章 绪论
- 1.1 Hadoop和云计算
- 1.2 Hadoop和大数据
- 1.3 数据挖掘和商业智能
- 第2章 环境准备
- 2.1 Hadoop的发行版本选择
- 2.2 Hadoop架构
- 2.3 安装Hadoop
- 2.4 安装Hive
- 2.5 安装Sqoop
- 2.6 Eclipse Hadoop插件的安装和使用
- 第3章 Hadoop的基石：HDFS
- 3.1 认识HDFS
- 3.2 HDFS读取文件和写入文件
- 3.3 如何访问HDFS
- 第4章 分而治之的智慧：MapReduce
- 4.1 认识MapReduce
- 4.2 Hello WordCount
- 4.3 MapReduce的过程
- 4.4 MapReduce的工作机制
- 4.5 MapReduce编程
- 4.6 MapReduce编程实例：连接
- 4.7 MapReduce编程实例：二次排序
- 4.8 MapReduce编程实例：全排序
- 第5章 SQL on Hadoop：Hive
- 5.1 认识Hive
- 5.2 数据类型和存储格式
- 5.3 HQL：数据定义
- 5.4 HQL：数据操作
- 5.5 HQL：数据查询
- 5.6 Hive函数
- 5.7 Hive用户自定义函数
- 第6章 SQL to Hadoop:Sqoop
- 6.1 一个Sqoop示例
- 6.2 导入过程
- 6.3 导出过程
- 6.4 Sqoop的使用
- 第7章 Hadoop性能调优和运维
- 7.1 Hadoop客户端
- 7.2 Hadoop性能调优
- 7.3 Hive性能调优
- 7.4 Hadoop运维
- 应用篇：商业智能系统项目实战
- 第8章 在线图书销售商业智能系统
- 8.1 项目背景
- 8.2 功能需求
- 8.3 非功能需求
- 第9章 系统结构设计
- 9.1 系统架构
- 9.2 功能设计
- 9.3 数据仓库结构
- 9.4 系统网络拓扑与硬件选型
- 9.5 技术选型
- 第10章 在开发之前
- 10.1 新建一个工程
- 10.2 代码目录结构
- 10.3 项目的环境变量
- 10.4 如何调试
- 第11章 实现数据导入导出模块
- 11.1 处理流程
- 11.2 导入方式
- 11.3 读取配置文件
- 11.4 SqoopUtil
- 11.5 整合
- 11.6 导入说明
- 11.7 导出模块
- 第12章 实现数据分析工具模块
- 12.1 处理流程
- 12.2 读取配置文件
- 12.3 HiveUtil
- 12.4 整合
- 12.5 数据分析和报表
- 第13章 实现业务数据的数据清洗模块
- 13.1 ETL
- 13.2 处理流程
- 13.3 数据去重
- 第14章 实现点击流日志的数据清洗模块
- 14.1 数据仓库和Web
- 14.2 处理流程
- 14.3 字段的获取
- 14.4 编写MapReduce作业
- 14.5 还能做什么
- 第15章 实现购书转化率分析模块
- 15.1 漏斗模型
- 15.2 处理流程
- 15.3 读取配置文件
- 15.4 提取所需数据
- 15.5 编写转化率分析MapReduce作业
- 15.6 对中间结果进行汇总得到最终结果
- 15.7 整合
- 第16章 实现购书用户聚类模块
- 16.1 物以类聚
- 16.2 聚类算法
- 16.3 用MapReduce实现聚类算法
- 16.4 处理流程
- 16.5 提取数据并做归一化
- 16.6 维度相关性
- 16.7 使用Mahout完成聚类
- 16.8 得到最终结果
- 16.9 评估聚类结果
- 第17章 实现调度模块
- 17.1 工作流
- 17.2 编写代码
- 17.3 crontab
- 17.4 让数据说话
- 结束篇：总结和展望
- 第18章 总结和展望
- 18.1 总结
- 18.2 YARN和CDH5
- 18.3 Apache Spark
- 18.4 NoSQL和NewSQL
- 参考文献
Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战
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