大数据平台搭建与运维 caj kindle 百度云 azw3 夸克云 下载 pdb pdf
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内容简介：
本书以任务为载体，以实施过程为主线，将知识点穿插到任务实施过程中，知识体系的构建循序渐进、由易到难、由浅入深，符合普遍认知规律。本书以Hadoop 大数据平台为重点，主要内容包括预备知识、准备Hadoop 环境、搭建Hadoop 大数据平台、使用Java 语言编写MapReduce 程序、使用Python 语言编写MapReduce 程序、Hadoop 系统的常见故障及应对和Hadoop 系统运维。本书适合作为各类职业院校大数据技术与应用等相关专业的教材，也可以作为大数据爱好者的自学参考用书。为便于教学，本书配有电子资源，选择本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册后进行下载或联系编辑（010-88379194）咨询。本书还配有二维码，读者可直接扫描二维码观看微课视频，方便教学。
书籍目录：
项目1 预备知识................................................1
任务1 VirtualBox虚拟机安装与配置........................................................2
任务2 在VirtualBox中安装Ubuntu虚拟机...............................................7
任务3 安装和配置远程连接工具Xshell...................................................15
任务4 安装和配置远程连接工具Xftp......................................................21
任务5 Linux基础知识............................................................................25
项目2 准备Hadoop环境..................................31
任务1 配置JDK....................................................................................32
任务2 配置SSH免密码登录...................................................................35
任务3 Hadoop文件和目录结构.............................................................39
项目3 搭建Hadoop大数据平台.........................45
任务1 配置单机模式Hadoop................................................................46
任务2 配置伪分布模式Hadoop.............................................................50
任务3 配置集群模式Hadoop.................................................................62
任务4 安装ZooKeeper组件..................................................................75
任务5 配置高可用模式Hadoop.............................................................82
任务6 HDFS........................................................................................92
任务7 Hadoop调优..............................................................................97
任务8 安装Hive数据仓库....................................................................102
任务9 搭建Spark计算平台..................................................................109
项目4 使用Java语言编写MapReduce程序.........123
任务1 安装与配置Maven本地仓库......................................................124
任务2 配置IDEA编程环境...................................................................130
任务3 编写 个Java应用程序.........................................................137
任务4 编写Hadoop经典程序WordCount............................................146
任务5 分析通信基站数据.....................................................................154
项目5 使用Python语言编写MapReduce程序....159
任务1 WordCount案例......................................................................160
任务2 母婴产品销售数据分析..............................................................169
任务3 通信基站数据分析.....................................................................176
项目6 Hadoop系统的常见故障及应对...............185
任务1 Hadoop系统日志结构及分析....................................................186
任务2 NameNode单节点故障的风险预防...........................................189
任务3 硬件故障及应对........................................................................197
任务4 Hadoop系统的隐私安全...........................................................198
任务5 Hadoop系统的未来..................................................................199
项目7 Hadoop系统运维................................201
任务1 用Ambari搭建Hadoop及生态组件............................................202
任务2 动态增加和删除Hadoop节点....................................................221
任务3 从SecondaryNameNode恢复NameNode..............................226
任务4 Zabbix安装与配置....................................................................231
任务5 Ansible基础.............................................................................241
任务6 使用Ansible部署Hadoop集群..................................................249
任务7 Docker安装与应用...................................................................252
任务8 使用Docker部署Hadoop集群...................................................257
参考文献......................................................263
作者介绍：
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书籍信息完全性：9分
网站更新速度：4分
使用便利性：9分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：3分
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书籍真实打分
故事情节：8分
人物塑造：3分
主题深度：7分
文字风格：3分
语言运用：5分
文笔流畅：8分
思想传递：5分
知识深度：4分
知识广度：3分
实用性：7分
章节划分：9分
结构布局：5分
新颖与独特：9分
情感共鸣：9分
引人入胜：4分
现实相关：6分
沉浸感：4分
事实准确性：5分
文化贡献：6分