大数据技术实训教程

内容简介

本书共分三个部分18个实验章节。**部分是大数据技术基础篇，讲解了Linux操作系统的安装与常用命令操作，Hadoop系统的安装与部署，HDFS常用命令操作与基础编程，MapReduce初级编程实践，HBase的安装，命令操作和基础编程，数据仓库Hive的安装与使用，数据转换工具Sqoop的安装与使用，网络爬虫技术基础实践。第二部分是数据挖掘技术篇，主要围绕数据挖掘处理算法进行算法实现实训练习，包括：WEKA的使用与数据准备、基于关联规则的数据挖掘、分类与回归方法的数据挖掘、基于聚类分析的数据挖掘、K-Means聚类算法实现、DBSCAN算法实现、ID3算法实现、贝叶斯算法实现、Apriori算法实现。第三部分是应用案例篇，主要讲解了一个典型的网络购物体验行为分析的综合应用案例。