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| 編輯推薦： |
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本书附有配套视频、教学PPT、教学设计、测试题等资源，同时，为了帮助初学者更好地学习本书中的内容，还提供了在线答疑，欢迎读者关注。
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| 內容簡介： |
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本书以Hadoop 3.x为主线，全面介绍Hadoop及其生态体系中常用的大数据开源项目的安装和使用。全书共11章，分别讲解大数据概念、Hadoop基础知识、Hadoop集群部署、HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、Hive、Flume、Azkaban和Sqoop，并在最后开发一个完整的网站流量日志分析系统，帮助读者巩固前面所学的内容。 本书附有配套视频、教学课件、教学设计、测试题等资源；同时，为了帮助初学者更好地学习本书的内容，还提供在线答疑，欢迎读者关注。 本书可作为高等教育本科院校数据科学与大数据技术及相关专业的教材，并适合大数据开发初学者、大数据运维人员以及大数据分析与挖掘领域的从业者阅读。
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| 目錄：
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第1章初识Hadoop1
1.1大数据概述1
1.1.1什么是大数据1
1.1.2大数据的数据类型2
1.1.3大数据的特征2
1.1.4研究大数据的意义3
1.2大数据的应用场景3
1.2.1医疗行业的应用3
1.2.2金融行业的应用4
1.2.3零售行业的应用4
1.3Hadoop概述5
1.3.1Hadoop的前世今生5
1.3.2Hadoop的优点6
1.3.3Hadoop的缺点6
1.3.4Hadoop的生态体系6
1.3.5Hadoop架构变迁8
1.4本章小结10
1.5课后习题10
第2章部署Hadoop11
2.1安装准备11
2.1.1创建虚拟机11
2.1.2克隆虚拟机21
2.1.3配置虚拟机23
2.1.4安装JDK31
2.2Hadoop集群部署模式33
2.3基于伪分布式模式部署
Hadoop34
2.4基于完全分布式模式部署
Hadoop40
2.5案例——词频统计47
2.6本章小结50
2.7课后习题51
第3章HDFS分布式文件系统52
3.1文件系统的分类52
3.2HDFS简介54
3.2.1HDFS架构54
3.2.2HDFS的特点56
3.3HDFS的文件读写流程57
3.4HDFS的健壮性59
3.5HDFS的Shell操作60
3.5.1HDFS Shell介绍60
3.5.2案例——通过Shell脚本定
时采集数据到HDFS …68
3.6HDFS的Java API操作72
3.6.1HDFS的Java API
介绍72
3.6.2案例——使用Java API
操作HDFS73
3.7Federation机制82
3.7.1Federation机制的实现
原理82
3.7.2Federation机制的
特点84
3.7.3Federation机制的
实现84
3.8Erasure Coding 88
3.9本章小结91
3.10课后习题92目录Hadoop大数据技术原理与应用（第2版）第4章MapReduce分布式计算框架…93
4.1MapReduce概述93
4.2MapReduce编程模型94
4.3MapReduce工作原理96
4.3.1MapReduce工作过程 … 96
4.3.2MapTask工作原理97
4.3.3ReduceTask工作
原理 98
4.3.4Shuffle工作原理99
4.4MapReduce编程组件100
4.4.1InputFormat组件100
4.4.2Mapper组件101
4.4.3Reducer组件103
4.4.4Partitioner组件104
4.4.5OutputFormat
组件106
4.5MapReduce驱动类107
4.6MapReduce性能优化策略 …110
4.7YARN资源管理框架112
4.7.1YARN基本架构112
4.7.2YARN工作流程113
4.8MapReduce经典案例——数据
去重114
4.8.1案例分析114
4.8.2案例实现116
4.9MapReduce经典案例——
TopN118
4.9.1案例分析118
4.9.2案例实现119
4.10MapReduce经典案例——
倒排索引121
4.10.1倒排索引介绍121
4.10.2案例分析122
4.10.3案例实现124
4.11本章小结129
4.12课后习题130
第5章ZooKeeper分布式协调服务 … 131
5.1ZooKeeper简介131
5.1.1ZooKeeper特性132
5.1.2ZooKeeper集群架构 …132
5.2ZooKeeper数据模型133
5.3ZooKeeper典型应用场景134
5.4ZooKeeper的Watcher机制 …135
5.5ZooKeeper的选举机制136
5.6部署ZooKeeper集群138
5.6.1基于伪分布式模式部署
ZooKeeper集群139
5.6.2基于完全分布式模式部署
ZooKeeper集群142
5.7ZooKeeper的Shell操作146
5.8ZooKeeper的Java API操作 …153
5.8.1创建会话153
5.8.2操作ZooKeeper154
5.9本章小结160
5.10课后习题160
第6章Hadoop高可用集群161
6.1HDFS高可用集群161
6.2YARN高可用集群163
6.3部署Hadoop高可用集群164
6.4本章小结180
6.5课后习题180
第7章Hive数据仓库181
7.1数据仓库简介181
7.1.1什么是数据仓库181
7.1.2数据仓库系统结构182
7.1.3数据仓库分层183
7.1.4数据仓库模型184
7.2Hive简介185
7.2.1Hive与传统关系数据库
的区别185
7.2.2Hive系统架构186
7.2.3Hive工作原理187
7.2.4Hive数据存储模型 …188
7.3Hive的部署189
7.3.1内嵌模式189
7.3.2本地模式192
7.3.3远程模式197
7.4Hive数据类型200
7.5数据库操作202
7.5.1创建数据库202
7.5.2查看数据库信息203
7.5.3修改数据库属性204
7.5.4删除数据库204
7.6表操作205
7.6.1创建表205
7.6.2查看表208
7.6.3修改表209
7.6.4删除表211
7.6.5修改分区212
7.7数据操作215
7.7.1导入数据215
7.7.2向分区导入数据218
7.7.3查询数据221
7.7.4查询插入228
7.7.5关联查询230
7.8本章小结233
7.9课后习题233
第8章Flume日志采集系统235
8.1Flume概述235
8.2Flume日志采集系统结构236
8.3Flume的部署238
8.4Flume的基本使用239
8.5Flume的采集方案242
8.5.1Flume Sources243
8.5.2Flume Channels245
8.5.3Flume Sinks247
8.6Flume拦截器251
8.7Flume的可靠性保证253
8.7.1负载均衡253
8.7.2故障恢复259
8.8案例——将日志采集到
HDFS263
8.8.1案例分析264
8.8.2案例实现264
8.9本章小结271
8.10课后习题271
第9章Azkaban工作流管理器272
9.1工作流管理器概述272
9.2Azkaban概述273
9.3部署Azkaban274
9.3.1Azkaban部署模式274
9.3.2安装Azkaban274
9.3.3配置Azkaban276
9.3.4启动Azkaban279
9.4Azkaban的使用283
9.4.1Azkaban的常用
概念283
9.4.2案例演示——依赖任务
调度管理284
9.4.3案例演示——MapReduce
程序调度管理290
9.4.4案例演示——Hive脚本
任务调度管理295
9.5本章小结299
9.6课后习题299
第10章Sqoop数据迁移301
10.1Sqoop概述301
10.1.1Sqoop简介301
10.1.2Sqoop原理302
10.2Sqoop安装配置303
10.3Sqoop命令介绍305
10.4Sqoop数据的导入306
10.4.1数据准备307
10.4.2MySQL导入
HDFS 308
10.4.3增量导入310
10.4.4MySQL导入Hive …311
10.4.5MySQL过滤导入
HDFS312
10.5Sqoop数据的导出314
10.6本章小结315
10.7课后习题316
第11章综合项目——网站流量日志
数据分析系统31711.1系统概述317
11.1.1系统背景介绍317
11.1.2需求分析317
11.1.3系统架构318
11.2模块开发319
11.3本章小结319
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| 內容試閱：
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党的二十大报告提出“加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。随着云时代的来临，移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体快速发展，全球的数据正在呈几何速度爆发性地增长。为了健全网络综合治理体系，推动形成良好的网络生态，统筹网络信息体系的建设和运用，大数据吸引了越来越多的人关注。此时，数据已成为与物质资产和人力资本同样重要的基础生产要素，如何对这些海量的数据进行存储、分析和处理成为热门的研究课题。基于这种需求，众多分布式系统应运而生。
Hadoop提供了分布式存储系统和分布式计算框架，有效解决了海量数据的存储和分析处理问题，因此基于Hadoop的各种大数据技术得到了广泛应用和普及。自2006年问世以来，Hadoop作为大数据技术的核心和事实标准，在国内外各个企业中得到了广泛应用，对于要向大数据方向发展的读者而言，学习Hadoop是一个不错的选择。
本书基于Hadoop 3.x，循序渐进地介绍Hadoop的相关知识以及Hadoop生态体系中常用的开源大数据项目。本书共11章，其中，第1章主要带领读者了解大数据和Hadoop的基本理论知识；第2章主要演示如何在VMware Workstation安装操作系统为CentOS Stream 9的虚拟机，分别基于伪分布式模式和完全分布式模式部署Hadoop，并通过一个简单的案例介绍Hadoop的使用；第3~4章主要讲解Hadoop的3个核心组件HDFS、MapReduce和YARN的原理，并利用这3个核心组件实现分布式存储和分布式计算；第5~10章主要讲解Hadoop生态体系中常用的开源大数据项目的原理和使用，并利用ZooKeeper实现基于高可用模式的Hadoop集群；第11章通过一个完整的实战项目，让读者能够灵活地运用Hadoop及其生态体系的开源大数据项目，从而具备开发简单项目的能力。
在学习过程中，如果读者在理解知识点的过程中遇到困难，建议不要纠结于某个地方，可以先往后学习。通常来讲，通过逐渐深入的学习，前面不懂和疑惑的知识点慢慢就能够理解了。在学习编程和部署环境的过程中，一定要多动手实践，如果在实践过程中遇到问题，建议多思考，厘清思路，认真分析问题发生的原因，并在问题解决后总结经验。
致谢
本书的编写和整理工作由传智教育完成，主要参编人员有张明强、赵孟、李丹等，全体参编人员在编写过程中付出了许多辛勤的汗水。除此之外，传智播客百名学员也参与了本书的试读工作，他们站在初学者的角度给本书提供了许多宝贵的建议，在此一并表示衷心的感谢。意见反馈
尽管我们尽了最大的努力，但书中难免会有不妥之处，欢迎各界专家和读者朋友提出宝贵意见。阅读本书时，如果发现任何问题或有不认同之处，您可以通过电子邮件与我们取得联系。请发送电子邮件至：itcast_book@vip.sina.com。
黑马程序员2023年6月于北京 前言
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