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Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 作者：宋立桓，陈建平

Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 出版社：清华大学出版社

Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 内容简介

对于入门和学习大数据技术的读者来说，大数据技术的生态圈和知识体系过于庞大，可能还没有开始学习就已经陷入众多的陌生名词和泛泛的概念中。本书的切入点明确而清晰，从Hadoop 生态系统的明星 Cloudera 入手，逐步引出各类大数据基础和核心应用框架。

本书分为18章，系统介绍Hadoop 生态系统大数据相关的知识，包括大数据概述、Cloudera Hadoop平台的安装部署、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算框架、资源管理调度框架YARN 、Hive数据仓库、数据迁移工具Sqoop、分布式数据库HBase、ZooKeeper分布式协调服务、准实时分析系统Impala、日志采集工具Flume、分布式消息系统Kafka、ETL工具Kettle、Spark计算框架等内容，最后给出两个综合实操案例，以巩固前面所学的知识点。

本书既适合Hadoop初学者、大数据技术工程师和大数据技术爱好者自学使用，亦可作为高等院校和培训机构大数据相关课程的培训用书。

Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 目录

第1章  大数据概述    1

1.1  大数据时代的数据特点    1

1.2  大数据时代的发展趋势——数据将成为资产    2

1.3  大数据时代处理数据理念的改变    3

1.3.1  要全体不要抽样    3

1.3.2  要效率不要绝对精确    3

1.3.3  要相关不要因果    4

1.4  大数据时代的关键技术    5

1.5  大数据时代的典型应用案例    5

1.5.1  塔吉特超市精准营销案例    5

1.5.2  谷歌流感趋势案例    6

1.5.3  证券行业案例    6

1.5.4  某运营商大数据平台案例    7

1.6  Hadoop概述和介绍    7

1.6.1  Hadoop 发展历史和应用现状    7

1.6.2  Hadoop 的特点    8

1.6.3  Hadoop 的生态系统    8

第2章  Cloudera大数据平台介绍    10

2.1  Cloudera简介    10

2.2  Cloudera的Hadoop发行版CDH简介    11

2.2.1  CDH概述    11

2.2.2  CDH和Apache Hadoop对比    12

2.3  Cloudera Manager大数据管理平台介绍    12

2.3.1  Cloudera Manager概述和整体架构    12

2.3.2  Cloudera Manager的基本核心功能    14

2.3.3  Cloudera Manager的高级功能    18

2.4  Cloudera平台参考部署架构    19

2.4.1  Cloudera的软件体系结构    19

2.4.2  群集硬件规划配置    19

2.4.3  Hadoop集群角色分配    21

2.4.4  网络拓扑    23

第3章  Cloudera Manager及CDH离线安装部署    25

3.1  安装前的准备工作    25

3.2  Cloudera Manager及CDH安装    30

3.3  添加其他大数据组件    35

第4章  分布式文件系统HDFS    37

4.1  HDFS简介    37

4.2  HDFS体系结构    38

4.2.1  HDFS 架构概述    38

4.2.2  HDFS命名空间管理    38

4.2.3  NameNode    39

4.2.4  SecondaryNameNode    39

4.3  HDFS 2.0新特性    41

4.3.1  HDFS HA    41

4.3.2  HDFS Federation    42

4.4  HDFS操作常用shell命令    43

4.4.1  HDFS目录操作和文件处理命令    43

4.4.2  HDFS的Web管理界面    44

4.4.3  dfsadmin管理维护命令    45

4.4.4  namenode命令    47

4.5  Java编程操作HDFS实践    47

4.6  HDFS 的参数配置和规划    49

4.7  使用Cloudera Manager启用HDFS HA    51

4.7.1  HDFS HA高可用配置    51

4.7.2  HDFS HA高可用功能测试    54

第5章  分布式计算框架MapReduce    57

5.1  MapReduce概述    57

5.2  MapReduce原理介绍    58

5.2.1  工作流程概述    58

5.2.2  MapReduce框架的优势    58

5.2.3  MapReduce执行过程    59

5.3  MapReduce编程——单词示例解析    59

5.4  MapReduce应用开发    60

5.4.1  配置MapReduce开发环境    60

5.4.2  编写和运行MapReduce程序    61

第6章  资源管理调度框架YARN    65

6.1  YARN产生背景    65

6.2  YARN框架介绍    66

6.3  YARN工作原理    67

6.4  YARN框架和MapReduce1.0框架对比    69

6.5  CDH集群的YARN参数调整    69

第7章  数据仓库Hive    72

7.1  Hive简介    72

7.2  Hive体系架构和应用场景    73

7.2.1  Hive体系架构    73

7.2.2  Hive应用场景    74

7.3  Hive的数据模型    75

7.3.1  内部表    75

7.3.2  外部表    75

7.3.3  分区表    75

7.3.4  桶    75

7.4  Hive实战操作    76

7.4.1  Hive内部表操作    77

7.4.2  Hive外部表操作    77

7.4.3  Hive分区表操作    79

7.4.4  桶表    80

7.4.5  Hive应用实例WordCount    82

7.4.6  UDF    84

7.5  基于Hive的应用案例    86

第8章  数据迁移工具Sqoop    88

8.1  Sqoop概述    88

8.2  Sqoop工作原理    89

8.3  Sqoop版本和架构    91

8.4  Sqoop实战操作    93

第9章  分布式数据库HBase    100

9.1  HBase概述    100

9.2  HBase数据模型    101

9.3  HBase生态地位和系统架构    101

9.3.1  HBase的生态地位解析    101

9.3.2  HBase系统架构    102

9.4  HBase运行机制    103

9.4.1  Region    103

9.4.2  Region Server工作原理    103

9.4.3  Store工作原理    104

9.5  HBase操作实战    104

9.5.1  HBase常用shell命令    104

9.5.2  HBase编程实践    107

9.5.3  HBase参数调优的案例分享    109

第10章  分布式协调服务ZooKeeper    111

10.1  ZooKeeper的特点    111

10.2  ZooKeeper的工作原理    112

10.2.1  基本架构    112

10.2.2  ZooKeeper实现分布式Leader节点选举    112

10.2.3  ZooKeeper配置文件重点参数详解    112

10.3  ZooKeeper典型应用场景    115

10.3.1  ZooKeeper实现HDFS的NameNode高可用HA    115

10.3.2  ZooKeeper实现HBase的HMaster高可用    116

10.3.3  ZooKeeper在Storm集群中的协调者作用    116

第11章  准实时分析系统Impala    118

11.1  Impala概述    118

11.2  Impala组件构成    119

11.3  Impala系统架构    119

11.4  Impala的查询处理流程    120

11.5  Impala和Hive的关系和对比    121

11.6  Impala安装    122

11.7  Impala入门实战操作    124

第12章  日志采集工具Flume    128

12.1  Flume概述    128

12.2  Flume体系结构    129

12.2.1  Flume外部结构    129

12.2.2  Flume的Event事件概念    130

12.2.3  Flume的Agent    130

12.3  Flume安装和集成    131

12.3.1  搭建Flume环境    131

12.3.2  Kafka与Flume集成    132

12.4  Flume操作实例介绍    132

12.4.1  例子概述    132

12.4.2  第一步：配置数据流向    132

12.4.3  第二步：启动服务    133

12.4.4  第三步：新建空数据文件    133

12.4.5  第四步：运行flume-ng命令    133

12.4.6  第五步：运行命令脚本    134

12.4.7  最后一步：测试结果    134

第13章  分布式消息系统Kafka    135

13.1  Kafka架构设计    135

13.1.1  基本架构    135

13.1.2  基本概念    136

13.1.3  Kafka主要特点    136

13.2  Kafka原理解析    137

13.2.1  主要的设计理念    137

13.2.2  ZooKeeper在Kafka的作用    137

13.2.3  Kafka在ZooKeeper的执行流程    137

13.3  Kafka安装和部署    138

13.3.1  CDH5完美集成Kafka    138

13.3.2  Kafka部署模式和配置    139

13.4  Java操作Kafka消息处理实例    141

13.4.1  例子概述    141

13.4.2  第一步：新建工程    141

13.4.3  第二步：编写代码    141

13.4.4  第三步：运行发送数据程序    142

13.4.5  最后一步：运行接收数据程序    143

13.5  Kafka与HDFS的集成    143

13.5.1  与HDFS集成介绍    143

13.5.2  与HDFS集成实例    144

13.5.3  第一步：编写代码——发送数据    144

13.5.4  第二步：编写代码——接收数据    145

13.5.5  第三步：导出文件    146

13.5.6  第四步：上传文件    146

13.5.7  第五步：运行程序——发送数据    146

13.5.8  第六步：运行程序——接收数据    147

13.5.9  最后一步：查看执行结果    147

第14章  大数据ETL工具Kettle    148

14.1  ETL原理    148

14.1.1  ETL简介    148

14.1.2  ETL在数据仓库中的作用    149

14.2  Kettle简介    149

14.3  Kettle完整案例实战    150

14.3.1  案例介绍    150

14.3.2  最终效果    150

14.3.3  表说明    150

14.3.4  第一步：准备数据库数据    151

14.3.5  第二步：新建转换    152

14.3.6  第三步：新建数据库连接    153

14.3.7  第四步：拖动表输入组件    153

14.3.8  第五步：设置属性——order表    154

14.3.9  第六步：设置属性——user表    155

14.3.10  第七步：拖动流查询并设置属性——流查询    155

14.3.11  第八步：设置属性——product表    156

14.3.12  第九步：连接组件    156

14.3.13  第十步：设置属性——文本输出    156

14.3.14  最后一步：运行程序并查看结果    157

14.4  Kettle调度和命令    158

14.4.1  通过页面调度    158

14.4.2  通过脚本调度    159

14.5  Kettle使用原则    161

第15章  大规模数据处理计算引擎Spark    162

15.1  Spark简介    162

15.1.1  使用背景    162

15.1.2  Spark特点    163

15.2  Spark架构设计    163

15.2.1  Spark整体架构    163

15.2.2  关键运算组件    164

15.2.3  RDD介绍    164

15.2.4  RDD操作    165

15.2.5  RDD依赖关系    166

15.2.6  RDD源码详解    167

15.2.7  Scheduler    168

15.2.8  Storage    168

15.2.9  Shuffle    169

15.3  Spark编程实例    170

15.3.1  实例概述    170

15.3.2  第一步：编辑数据文件    170

15.3.3  第二步：编写程序    171

15.3.4  第三步：上传JAR文件    171

15.3.5  第四步：远程执行程序    172

15.3.6  最后一步：查看结果    172

15.4  Spark SQL实战    173

15.4.1  例子概述    173

15.4.2  第一步：编辑数据文件    173

15.4.3  第二步：编写代码    174

15.4.4  第三步：上传文件到服务器    174

15.4.5  第四步：远程执行程序    174

15.4.6  最后一步：查看结果    175

15.5  Spark Streaming实战    175

15.5.1  例子概述    175

15.5.2  第一步：编写代码    175

15.5.3  第二步：上传文件到服务器    176

15.5.4  第三步：远程执行程序    177

15.5.5  第四步：上传数据    177

15.5.6  最后一步：查看结果    177

15.6  Spark MLlib实战    178

15.6.1  例子步骤    178

15.6.2  第一步：编写代码    178

15.6.3  第二步：上传文件到服务器    179

15.6.4  第三步：远程执行程序    179

15.6.5  第四步：上传数据    180

15.6.6  最后一步：查看结果    180

第16章  大数据全栈式开发语言Python    182

16.1  Python简介    182

16.2  Python安装和配置    183

16.2.1  Anaconda介绍    183

16.2.2  Anaconda下载    183

16.2.3  Anaconda安装    184

16.2.4  Anaconda包管理    185

16.2.5  PyCharm下载    185

16.2.6  PyCharm安装    185

16.2.7  PyCharm使用    187

16.3  Python入门    190

16.3.1  例子概述    190

16.3.2  第一步：新建Python文件    190

16.3.3  第二步：设置字体大小    191

16.3.4  第三步：编写代码    191

16.3.5  第四步：执行程序    192

16.3.6  最后一步：改变输入    192

16.4  Python数据科学库pandas入门    193

16.4.1  例子概述    193

16.4.2  pandas包介绍    194

16.4.3  第一步：打开Jupyter Notebook    194

16.4.4  第二步：导入包    194

16.4.5  第三步：定义数据集    195

16.4.6  第四步：过滤数据    195

16.4.7  最后一步：获取数据    196

16.5  Python绘图库matplotlib入门    197

16.5.1  例子概述    197

16.5.2  第一步：新建一个Python文件    197

16.5.3  第二步：引入画图包    197

16.5.4  第三步：组织数据    198

16.5.5  第四步：画图    198

16.5.6  最后一步：查看结果    199

第17章  大数据实战案例：实时数据流处理项目    200

17.1  项目背景介绍    200

17.2  业务需求分析    200

17.3  项目技术架构    201

17.4  项目技术组成    202

17.5  项目实施步骤    202

17.5.1  第一步：运用Kafka产生数据    202

17.5.2  第二步：运用Spark接收数据    208

17.5.3  第三步：安装Redis软件    211

17.5.4  第四步：准备程序运行环境    214

17.5.5  第五步：远程执行Spark程序    216

17.5.6  第六步：编写Python实现可视化    218

17.5.7  最后一步：执行Python程序    221

17.6  项目总结    222

第18章  大数据实战案例：用户日志综合分析项目    223

18.1  项目背景介绍    223

18.2  项目设计目的    223

18.3  项目技术架构和组成    224

18.4  项目实施步骤    225

18.4.1  第一步：本地数据FTP到Linux环境    225

18.4.2  第二步：Linux数据上传到HDFS    225

18.4.3  第三步：使用Hive访问HDFS数据    226

18.4.4  第四步：使用Kettle把数据导入HBase    228

18.4.5  第五步：使用Sqoop把数据导入MySQL    234

18.4.6  第六步：编写Python程序实现可视化    236

18.4.7  最后一步：执行Python程序    238

Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 精彩文摘

凭智商做判断过时了，未来拼的是大数据，那么何为大数据呢？一般认为，大数据主要具有四方面的典型特征——规模性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）和价值性（Value），即所谓的“4V”。