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| 編輯推薦： |
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1.浅入深出地介绍基础理论，易于读者学习、理解和掌握，保障基础读者无障碍理解。2.本书的大纲结构和文字描述由业内专家执笔，且内容经过多方专家反复论证推敲，力求严谨准确。3.摒弃了以清单罗列知识点的生硬做法，按照大数据处理平台、关键技术、计算框架、使用工具、应用案例的顺序展开，以大数据技术的基本理论为起点，逐渐深入介绍常用技术。4.内容完整性经过反复推敲，涵盖具有级职称的读者应该掌握的技术知识。5.以大数据技术、软件、框架为模块，逐步深入，介绍相关理论和应用。6.结合实际应用，引用大数据在金融、电信、制造业、能源、医疗等行业的应用案例，加深读者的理解。7.各章配有学习目标、总结、练习题及其答案，供读者快速归纳、复习和检验本章所学内容。8.配套资源丰富，包含实验手册、视频讲解、授课课件（PPT）、综合实训。
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| 內容簡介： |
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本书从大数据的概念和特征开始讲起，首先让读者对大数据有一个感性的认识；然后结合大数据平台的各个模块，详细介绍了大数据的存储、处理、分析、可视化等方面的原理和操作；最后介绍了大数据在各行业中的应用，让读者更加充分地感受到大数据技术的优势，以及大数据应用的价值。 本书适合高等院校相关专业的学生使用，也适合参加大数据技术培训课程的人员使用，还可以作为从事ICT行业相关工作的人员和大数据技术爱好者的参考书。
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| 關於作者： |
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黄史浩 多年的Hadoop大数据平台企业业务应用实践，具有丰富的Hadoop平台运维，开发与分析实战经验 2. 主导过多个大型大数据项目的开发，如维达国际大数据平台、中国商品进出口交易中心ETL日志分析大数据平台 3、多年大数据与数据挖掘等IT领域技术培训经验，丰富的课程设计和授课经验。
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| 目錄：
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第 1 章 大数据概述 0 11 大数据的概念与价值 2 111 大数据的基本概念 2 112 大数据的来源 4 113 大数据的价值 5 114 挖掘企业大数据价值的方式 7 12 大数据的关键技术 7 121 大数据采集、预处理、存储与管理 8 122 大数据分析与挖掘 8 123 大数据可视化 9 13 大数据产业 9 131 数据提供 9 132 技术提供 10 133 服务提供 10 14 大数据应用场景 11 15 本章总结 11 练习题 12 第 2 章 Hadoop 大数据处理平台 14 21 Hadoop 平台概述 16 211 Hadoop 起源及发展 16 212 Hadoop 特性 17 213 Hadoop 应用现状 17 214 Hadoop 版本及相关平台 18 22 Hadoop 生态系统 18 221 HDFS 和 HBase 18 222 MapReduce 和 YARN 19 223 Hive 20 224 Sqoop 和 Flume 20 225 ZooKeeper 和 Oozie 20 226 Kerberos 和 LDAP 21 227 Impala 和 Solr 21 228 Kafka 21 23 Hadoop 安装部署 22 231 Hadoop 规划部署 22 232 Hadoop 的安装方式 23 24 华为 FusionInsight HD 安装部署 27 241 FusionInsight HD 简介 27 242 FusionInsight HD 集成设计 29 243 FusionInsight HD 安装部署 35 244 FusionInsight HD 重要参数配置 44 25 本章总结 45 练习题 45 第 3 章 HDFS 48 31 概述 50 311 DFS 的概念与作用 51 312 HDFS 概述 51 32 HDFS 的相关概念 52 321 HDFS 块 52 322 NameNode 53 323 Secondary NameNode 54 324 DataNode 55 33 HDFS 体系架构与原理 56 331 HDFS 体系架构 56 332 HDFS 的高可用机制 56 333 HDFS 的目录结构 58 334 HDFS 的数据读写过程 61 34 HDFS 接口及其在 FusionInsight HD 编程中的实践 63 341 HDFS 常用的 Shell 命令 63 342 HDFS 的 Web 界面 65 343 HDFS 的 Java API 及应用实例 66 35 本章总结 72 练习题 73 第 4 章 MapReduce 和 YARN 76 41 MapReduce 技术原理 78 411 MapReduce 概述 79 412 Map 函数与 Reduce 函数 79 42 YARN 技术原理 80 421 YARN 的概述与应用 80 422 YARN 的架构 81 423 MapReduce 的计算过程 82 424 YARN 的资源调度 84 43 FusionInsight HD 中 MapReduce 的应用 85 431 WordCount 实例分析 85 432 MapReduce 编程实践 86 44 本章总结 93 练习题 93 第 5 章 HBase 96 51 HBase 概述与应用 98 511 HBase 简介 98 512 HBase 的特性 99 513 HBase 与关系数据库的区别 100 514 HBase 的应用场景 100 52 HBase 的架构原理 101 521 HBase 的数据模型 101 522 表和 Region 102 523 HBase 的系统架构与功能组件 103 524 HBase 的读写流程 104 525 HBase 的 Compaction 过程 106 53 FusionInsight HD 中 HBase 的编程实践 107 531 FusionInsight HD 中 HBase 的常用参数配置 107 532 HBase 常用的 Shell 命令 109 533 HBase 常用的 Java API 及应用实例 112 54 本章总结 131 练习题 131 第 6 章 Hive 134 61 Hive 概述 136 611 Hive 的基本概念及应用 136 612 Hive 的特性 137 613 Hive 与传统数据仓库的区别 138 62 Hive 的架构和数据存储 138 621 Hive 的架构原理 139 622 Hive 的数据存储模型 141 623 HiveQL 编程 142 63 FusionInsight HD 中 Hive 的应用实践 148 631 FusionInsight HD 中 Hive 的常用参数配置 148 632 加载数据到 Hive 149 633 使用 HiveQL 进行数据分析 151 64 本章总结 156 练习题 156 第 7 章 Sqoop 和 Loader 158 71 Sqoop 概述 160 711 Sqoop 简介与应用 161 712 Sqoop 的功能与特性 161 713 Sqoop 与传统 ETL 的区别 162 72 FusionInsight HD 中 Loader 的应用实践 162 721 FusionInsight HD 中 Loader 与 Sqoop 的对比 163 722 FusionInsight HD 中 Loader 的参数配置 164 723 使用 Loader 进行数据转换 165 724 Loader 常用的 Shell 命令 166 725 Loader 应用实践 168 73 本章总结 170 练习题 170 第 8 章 Flume 172 81 Flume 概述 174 811 Flume 简介 174 812 Flume 的功能与特性 177 813 Flume 与其他主流开源日志收集系统的区别 178 82 FusionInsight HD 中 Flume 的应用实践 178 821 FusionInsight HD 中 Flume 的常用参数配置 179 822 Flume 常用的 Shell 命令 180 823 Flume 与 Kafka 结合进行日志处理 181 83 本章总结 184 练习题 185 第 9 章 Spark 186 91 Spark 概述 188 911 Spark 的概述与应用 189 912 Scala 语言介绍 190 913 Spark 生态系统组件 190 914 Spark 与 Hadoop 的对比 191 92 Spark 技术架构 192 921 Spark 的运行原理 192 922 RDD 概念与原理 194 923 Spark 的 3 种部署方式 196 924 使用开发工具测试 Spark 198 93 FusionInsight HD 中 Spark 的应用实践 199 931 运行 Spark Shell 199 932 进行 Spark RDD 操作 200 933 使用 Spark 客户端工具运行 Spark 程序 202 94 Spark Streaming 206 941 Spark Streaming 的设计思想 206 942 Spark Streaming 的应用实例 206 95 Spark SQL 210 951 Spark SQL 的功能 210 952 FusionInsight HD 中 Spark SQL 的应用实例 210 96 Spark MLlib 212 961 机器学习简介 212 962 Spark MLlib 的功能 213 97 Spark GraphX 213 971 图计算简介 213 972 Spark GraphX 功能简介 214 98 本章总结 214 练习题 215 第 10 章 大数据流计算 216 101 流计算概述 218 1011 静态数据和流数据的概念 219 1012 流计算的概念 219 1013 MapReduce 和流计算 220 1014 流计算框架 220 102 流计算的处理流程 221 1021 数据实时采集 221 1022 数据实时计算 221 1023 数据实时查询 222 103 Streaming 流计算 222 1031 Streaming 简介 222 1032 Streaming 的特点 225 1033 Streaming 中 FusionInsight HD 的应用实践 226 1034 Spark Streaming 与 Streaming 的差异 231 104 本章总结 232 练习题 233 第 11 章 数据可视化 234 111 可视化概述 236 1111 数据可视化简介 237 1112 数据可视化的重要性 237 1113 可视化的发展历程 238 1114 数据可视化的实现过程 239 112 可视化工具 240 1121 入门级工具（Excel） 240 1122 普通工具（R 语言） 240 1123 高级工具（Tableau 和 QlikView） 241 113 可视化的典型应用 241 1131 可视化在医学上的应用 241 1132 可视化在工程中的应用 242 1133 可视化在互联网中的应用 243 114 本章总结 243 练习题 244 第 12 章 大数据行业应用 246 121 大数据在金融行业中的应用 248 122 大数据在电信行业中的应用 250 123 大数据在互联网行业中的应用 253 124 本章总结 254 练习题 255 术语表 256 参考文献 268
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