大数据原理与技术

2.1.2 Hadoop的特性 17
2.1.3 Hadoop应用现状 17
2.1.4 Hadoop版本及相关平台 18
2.2 Hadoop生态系统 18
2.2.1 Hadoop存储系统（HDFS&HBase） 18
2.2.2 Hadoop计算框架（MapReduce&YARN） 19
2.2.3 Hadoop数据仓库（Hive） 20
2.2.4 Hadoop数据转换与日志处理（Sqoop&Flume） 20
2.2.5 Hadoop应用协调与工作流（ZooKeeper&Oozie） 20
2.2.6 大数据安全技术（Kerberos&LDAP） 21
2.2.7 大数据即时查询与搜索（Impala&Solr） 21
2.2.8 大数据消息订阅（Kafka） 21
2.3 Hadoop安装部署 22
2.3.1 Hadoop规划部署 22
2.3.2 Hadoop的安装方式 23
2.4 华为FusionInsight HD安装部署 26
2.4.1 FusionInsight HD简介 26
2.4.2 FusionInsight HD集成设计 28
2.4.3 FusionInsight HD安装部署 33
2.4.4 FusionInsight HD重要参数配置 41
2.5 本章总结 42
练习题 43
第3章 大数据存储技术（HDFS） 44
3.1 概述 46
3.1.1 分布式文件系统的概念与作用 47
3.1.2 HDFS概述 47
3.2 HDFS的相关概念 48
3.2.1 块 48
3.2.2 NameNode 49
3.2.3 Secondary NameNode 50
3.2.4 DataNode 51
3.3 HDFS体系架构与原理 52
3.3.1 HDFS体系架构 52
3.3.2 HDFS的高可用机制 52
3.3.3 HDFS的目录结构 54
3.3.4 HDFS的数据读写过程 57
3.4 HDFS接口及其在FusionInsight HD编程中的实践 58
3.4.1 HDFS常用Shell命令 59
3.4.2 HDFS的Web界面 60
3.4.3 HDFS的Java接口及应用实例 62
3.5 本章总结 67
练习题 67
第4章 大数据离线计算框架（MapReduce & YARN） 70
4.1 MapReduce技术原理 72
4.1.1 MapReduce概述 73
4.1.2 Map函数与Reduce函数 73
4.2 YARN技术原理 74
4.2.1 YARN的概述与应用 74
4.2.2 YARN的架构 75
4.2.3 MapReduce的计算过程 76
4.2.4 YARN的资源调度 78
4.3 FusionInsight HD中MapReduce的应用 78
4.3.1 WordCount实例分析 78
4.3.2 MapReduce编程实践 79
4.4 本章总结 85
练习题 86
第5章 大数据数据库（HBase） 88
5.1 HBase概述 90
5.1.1 HBase简介 90
5.1.2 HBase与关系型数据库的区别 91
5.1.3 HBase的应用场景 92
5.2 HBase的架构原理 92
5.2.1 HBase的数据模型 92
5.2.2 表和Region 93
5.2.3 HBase的系统架构与功能组件 94
5.2.4 HBase的读写流程 96
5.2.5 HBase的Compaction过程 97
5.3 FusionInsight HD中HBase的编程实践 98
5.3.1 FusionInsight HD中HBase的常用参数配置 98
5.3.2 HBase的常用Shell命令 100
5.3.3 HBase常用的Java API及应用实例 103
5.4 本章总结 118
练习题 118
第6章 大数据数据仓库（Hive） 120
6.1 Hive概述 122
6.1.1 Hive简介和应用 122
6.1.2 Hive的特性 123
6.1.3 Hive与传统数据仓库的区别 124
6.2 Hive的架构和数据存储 124
6.2.1 Hive的架构原理 124
6.2.2 Hive的数据存储模型 127
6.2.3 HiveQL编程 128
6.3 FusionInsight HD中Hive应用实践 132
6.3.1 FusionInsight HD中Hive的常用参数配置 132
6.3.2 加载数据到Hive 133
6.3.3 使用HiveQL进行数据分析 135
6.4 本章总结 139
练习题 139
第7章 大数据数据转换（Sqoop与Loader） 142
7.1 Sqoop概述 144
7.1.1 Sqoop简介与应用 145
7.1.2 Sqoop的功能与特性 145
7.1.3 Sqoop与传统ETL的区别 146
7.2 FusionInsight HD中Loader的应用实践 146
7.2.1 FusionInsight HD中Loader与Sqoop的对比 147
7.2.2 FusionInsight HD中Loader的参数配置 148
7.2.3 使用Loader进行数据转换 149
7.2.4 Loader的常用Shell命令 150
7.2.5 Loader应用实践 152
7.3 本章总结 153
练习题 154
第8章 大数据日志处理（Flume） 156
8.1 Flume概述 158
8.1.1 Flume简介与应用 158
8.1.2 Flume的功能与特性 161
8.1.3 Flume与其他主流开源日志收集系统的区别 162
8.2 FusionInsight HD中Flume的应用实践 162
8.2.1 FusionInsight HD中Flume的常用参数配置 163
8.2.2 Flume常用的Shell命令 164
8.2.3 Flume与Kafka结合进行日志处理 165
8.3 本章总结 168
练习题 169
第9章 大数据实时计算框架（Spark） 170
9.1 Spark概述 172
9.1.1 Spark的概述与应用 173
9.1.2 Scala语言介绍 174
9.1.3 Spark生态系统组件 174
9.1.4 Spark与Hadoop的对比 175
9.2 Spark技术架构 176
9.2.1 Spark的运行原理 176
9.2.2 RDD概念与原理 177
9.2.3 Spark的三种部署方式 181
9.2.4 使用开发工具测试Spark 182
9.3 FusionInsight HD中Spark应用实践 183
9.3.1 运行Spark Shell 183
9.3.2 进行Spark RDD操作 184
9.3.3 使用Spark客户端工具运行Spark程序 185
9.4 Spark Streaming 188
9.4.1 Spark Streaming的设计思想 188
9.4.2 Spark Streaming的应用实例 189
9.5 Spark SQL 191
9.5.1 Spark SQL的功能 191
9.5.2 FusionInsight HD中Spark SQL的应用实例 192
9.6 Spark MLlib 193
9.6.1 机器学习简介 193
9.6.2 Spark MLlib的功能 194
9.7 Spark GraphX 194
9.7.1 图计算简介 194
9.7.2 Spark GraphX功能简介 195
9.8 本章总结 195
练习题 196
第10章 大数据流计算 198
10.1 流计算概述 200
10.1.1 静态数据和流数据 201
10.1.2 流计算的概念 201
10.1.3 MapReduce和流计算 202
10.1.4 流计算框架 202
10.2 流计算的处理流程 203
10.2.1 数据实时采集 203
10.2.2 数据实时计算 203
10.2.3 数据实时查询 203
10.3 Streaming流计算 204
10.3.1 Streaming简介 204
10.3.2 Streaming的特点 206
10.3.3 Streaming在FusionInsight HD上的应用实践 208
10.3.4 Spark Streaming与Streaming的差异 212
10.4 本章总结 213
练习题 213
第11章 数据可视化 216
11.1 可视化概述 218
11.1.1 数据可视化简介 219
11.1.2 数据可视化的重要性 219
11.1.3 可视化的发展历程 219
11.1.4 数据可视化的过程 221
11.2 可视化工具 222
11.2.1 入门级工具（Excel） 222
11.2.2 普通工具（R语言） 222
11.2.3 高级工具（Tableau和QlikView） 223
11.3 可视化的典型应用 223
11.3.1 可视化在医学上的应用 223
11.3.2 可视化在工程中的应用 224
11.3.3 可视化在互联网的应用 225
11.4 本章总结 225
练习题 226
第12章 大数据行业应用 228
12.1 大数据在金融行业的应用 230
12.2 大数据在电信行业的应用 232
12.3 大数据在公安系统的应用 236
12.4 大数据在互联网行业的应用 237
12.5 本章总结 237
练习题 238
术语表 240
参考文献 252