Hadoop大数据实战权威指南（第2版）

Hadoop大数据实战权威指南（第2版）读书笔记模板01思维导图读书笔记作者介绍内容摘要目录分析精彩摘录目录0305020406思维导图指南大数据大数据项目第版数据销售图书小结第章应用大数据数据集群技术开发安装分析平台本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的指导思想编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、概念、特性及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据使用大数据进行处理分析。本书适合初学者入门和进阶，也可供希望全面、系统地理解并掌握大数据实际应用的读者参考，对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值。读书笔记读书笔记本书机器学习部分跳过了，没有看，然后实战部分感觉比自己想象的要简单很多，大数据开发，现在感觉就是依赖的组件多，代码量没多少，看完本书，加上自己之前看的东西，想法就是多多实践，后面自己要找几个视频看看了。目录分析第2章Hadoop大数据关键技术第1章绪论第一篇大数据的基本概念和技术第1章绪论1.1大数据的时代背景1.2大数据的基本概念和特征1.3大数据系统的技术支撑体系1.4大数据领域的主要职位及其能力要求1.5本章小结第2章Hadoop大数据关键技术2.1Hadoop大数据应用生态系统2.2大数据采集技术2.3大数据存储技术2.4分布式计算框架2.5数据分析平台与工具2.6本章小结第3章Linux操作系统与集群搭建第5章MapReduce与Yarn第4章HDFS安装与基本应用第二篇Hadoop大数据平台搭建与基本应用第6章Hive和HBase的安装与应用第7章Sqoop和Kafka的安装与应用第8章Spark集群的安装与开发环境的配置第9章Spark应用基础第二篇Hadoop大数据平台搭建与基本应用第3章Linux操作系统与集群搭建3.1Linux操作系统3.2Linux集群的搭建3.3集群的配置3.4Linux基本命令3.5本章小结第4章HDFS安装与基本应用4.1HDFS概述4.2HDFS架构分析4.3文件操作过程分析4.4Hadoop的安装与配置4.5Hadoop集群的启动4.6Hadoop集群的基本应用4.7本章小结第5章MapReduce与Yarn5.1MapReduce程序的概念5.2深入理解Yarn5.3在Linux平台安装Eclipse5.4开发MapReduce程序的基本方法5.5本章小结第6章Hive和HBase的安装与应用6.1在CentOS7下安装MySQL6.2Hive安装与应用6.3ZooKeeper集群安装6.4HBase的安装与应用6.5本章小结第7章Sqoop和Kafka的安装与应用7.1安装部署Sqoop7.2安装部署Kafka集群7.3本章小结第8章Spark集群的安装与开发环境的配置8.1深入理解Spark8.2Scala的安装与配置8.3Spark集群的安装与配置8.4IDEA开发环境的安装与配置8.5本章小结第9章Spark应用基础9.1Spark应用程序的运行模式9.2Spark的应用设计9.3本章小结第10章交互式数据处理第12章销售数据分析系统第11章协同过滤推荐系统第三篇大数据处理与项目开发第10章交互式数据处理10.1数据预处理10.2创建数据仓库10.3数据分析10.4本章小结第11章协同过滤推荐系统11.1推荐算法概述11.2协同过滤推荐算法分析11.3SparkMLlib推荐算法应用11.4本章小结第12章销售数据分析系统12.1数据采集12.2在HBase集群上准备数据12.3安装Phoenix中间件12.4基于Web的前端开发12.5本章小结作者介绍同名作者介绍这是《Hadoo