Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战

作品简介

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书共分为13章，涵盖的主要内容有：集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程，使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群；游戏玩家的用户行为分析，特征提取；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；初识Hadoop核心源码；Hadoop通信机制和内部协议；Hadoop分布式文件系统剖析；ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台；Kafka实战案例，实时处理游戏用户数据；Hadoop拓展，Kafka剖析。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书。

邓杰编著。

作品目录

• 前言
• 第1章　集群及开发环境搭建
• 1.1　环境准备
• 1.2　安装Hadoop
• 1.3　Hadoop版Hello World
• 1.4　开发环境
• 1.5　小结
• 第2章　实战：快速构建一个Hadoop项目并线上运行
• 2.1　构建一个简单的项目工程
• 2.2　操作分布式文件系统（HDFS）
• 2.3　利用IDE提交MapReduce作业
• 2.4　编译应用程序并打包
• 2.5　部署与调度
• 2.6　小结
• 第3章　Hadoop套件实战
• 3.1　Sqoop——数据传输工具
• 3.2　Flume——日志收集工具
• 3.3　HBase——分布式数据库
• 3.4　Zeppelin——数据集分析工具
• 3.5　Drill——低延时SQL查询引擎
• 3.6　Spark——实时流数据计算
• 3.7　小结
• 第4章　Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群
• 4.1　环境准备与Hive初识
• 4.2　安装与配置Hive
• 4.3　可编程方式
• 4.4　运维和监控
• 4.5　小结
• 第5章　游戏玩家的用户行为分析——特征提取
• 5.1　项目应用概述
• 5.2　分析与设计
• 5.3　技术选型
• 5.4　编码实践
• 5.5　小结
• 第6章　Hadoop平台管理与维护
• 6.1　Hadoop分布式文件系统（HDFS）
• 6.2　Hadoop平台监控
• 6.3　平台维护
• 6.4　小结
• 第7章　Hadoop异常处理解决方案
• 7.1　定位异常
• 7.2　解决问题的方式
• 7.3　实战案例分析
• 7.4　小结
• 第8章　初识Hadoop核心源码
• 8.1　基础准备与源码编译
• 8.2　初识Hadoop 2
• 8.3　MapReduce框架剖析
• 8.4　序列化
• 8.5　小结
• 第9章　Hadoop通信机制和内部协议
• 9.1　Hadoop RPC概述
• 9.2　Hadoop RPC的分析与使用
• 9.3　通信协议
• 9.4　小结
• 第10章　Hadoop分布式文件系统剖析
• 10.1　HDFS介绍
• 10.2　HDFS架构剖析
• 10.3　数据迁移实战
• 10.4　小结
• 第11章　ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台
• 11.1　Logstash——实时日志采集、分析和传输
• 11.2　Elasticsearch——分布式存储及搜索引擎
• 11.3　Kibana——可视化管理系统
• 11.4　实时日志分析平台案例
• 11.5　小结
• 第12章　Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据
• 12.1　应用概述
• 12.2　项目的分析与设计
• 12.3　项目的编码实践
• 12.4　小结
• 第13章　Hadoop拓展——Kafka剖析
• 13.1　Kafka开发与维护
• 13.2　运维监控
• 13.3　Kafka源码分析
• 13.4　小结