大数据基础编程、实验和案例教程(第3版)

第1章 大数据技术概述 1.1 大数据时代 1.2 大数据关键技术 1.3 大数据软件 1.3.1 Hadoop 1.3.2 Spark 1.3.3 NoSQL数据库 1.3.4 数据可视化 1.4 教程内容安排 1.5 在线资源 1.5.1 在线资源一览表 1.5.2 下载专区 1.5.3 在线视频 1.5.4 拓展阅读 1.5.5 大数据课程公共服务平台 1.6 本章小结 第2章 Linux系统的安装和使用 2.1 Linux系统简介 2.2 Linux系统安装 2.2.1 下载安装文件 2.2.2 Linux系统的安装方式 2.2.3 安装Linux虚拟机 8.2.3 Linux系统及相关软件基本使用方法 2.3.1 Shell 2.3.2 root用户 2.3.3 创建普通用户 2.3.4 sudo命令 2.3.5 常用的Linux系统命令 2.3.6 文件解压缩 2.3.7 常用的目录 2.3.8 目录的权限 2.3.9 新APT 2.3.10 切换中英文输入法 2.3.11 vim编辑器使用方法 2.3.12 在Linux中安装Eclipse 2.3.13 其他使用技巧 2.4 关于书中内容的一些约定 2.5 本章小结 第3章 Hadoop的安装和使用 3.1 Hadoop简介 3.2 安装Hadoop前的准备工作 3.2.1 创建hadoop用户 3.2.2 新APT 3.2.3 安装SSH 3.2.4 安装Java环境 3.3 安装Hadoop 3.3.1 下载安装文件 3.3.2 单机模式配置 3.3.3 伪分布式模式配置 3.3.4 分布式模式配置 3.4 本章小结 第4章 HDFS操作方法和基础编程 4.1 HDFS操作常用Shell命令 4.1.1 查看命令使用方法 4.1.2 HDFS目录操作 4.2 利用HDFS的Web管理界面 4.3 HDFS编程实践 4.3.1 在Eclipse中创建项目 4.3.2 为项目添加需要用到的JAR包 4.3.3 编写Java应用程序 4.3.4 编译运行程序 4.3.5 应用程序的部署 4.4 本章小结 第5章 HBase的安装和基础编程 第6章 典型NoSQL数据库的安装和使用 第7章 MapReduce基础编程 第8章 数据仓库Hive的安装和使用 第9章 Spark的安装和基础编程 0章 Flink的安装和基础编程 1章 数据采集工具的安装和使用 2章 数据可视化 3章 大数据课程综合实验案例 4章 实验 附录A 大数据课程实验答案 附录B Linux系统中的MySQL安装及常用操作 参考文献