大数据开发与应用

作为一本关于大数据开发的经典之作，《大数据开发与应用》的分析和总结颇有见地。全书系统地介绍了当前大数据领域的主流技术及实用技能，对Hadoop生态系统进行了深入剖析，涵盖了Hadoop的运作原理、执行流程、数据工具等各个方面，能够帮助读者快速理解并掌握大数据的相关知识框架体系，提高动手能力，熟练使用Hadoop集成环境等大数据开发工具，完成大数据相关应用的开发、调试和运行工作。全书共分12章，结构紧凑，层次分明。第1章概述大数据技术的起源、应用领域和基础设施，介绍大数据技术与大数据开发、分析的异同，并简述了全书主要内容；第2章讲解Hadoop集群环境搭建，从修改主机名、配置SSH无密码登录、安装JDK和Hadoop等方面逐步引导读者了解Hadoop架构；第3章介绍HDFS，包括概念、特点、原理、HDFS中的文件读写、安全性措施、常用HDFS.Java API详解等；第4章详细探究MapReduce技术在大数据处理中的应用，特别是介绍了案例分析一：单词计数和案例分析二：数据去重；第5章围绕Zoo Keeper展开，介绍了它的简介、特性、应用场景等，同时详细讲解了ZooKeeper的安装和配置以及ZooKeeper Java API的常用接口；第6章探讨了HBase的数据结构、组成架构和基本操作，介绍了HBase表结构、集群安装、Shell以及Java API的基本操作和过滤器；第7章基于Hive，详细讲解了Hive的数据模型，以及Hive的环境搭建、命令行和JDBC的操作；第8-12章则进一步深化了对大数据技术的理解，包括Storm、Sqoop、Kafka、Spark和ElasticSearch。每章配有小结和练习，方便读者加深对所学知识的理解和掌握。本书的语言简明通俗，极易理解，同时配有大量案例和实例，在让读者更深刻理解相关知识的同时，也能够直接将知识应用到实践中。总之，《大数据开发与应用》是一本经典的大数据开发教程，涵盖内容全面，适用面广，为广大读者提供了认识、了解和学习大数据知识的方便途径。