Hadoop框架入门书，可当教材。配套PPT课件、源码，可做教材。书中包括两个大数据分析综合案例，可用于专科本科毕业论文。

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二、作者荐语

迟殿委，计算机软件与理论专业硕士，毕业于南昌大学，系统架构设计师。有多年企业软件研发经验和丰富的JavaEE培训经验，熟练掌握JavaEE全栈技术框架，对Java核心编程技术有深刻理解。主要擅长JavaEE系统架构设计、大数据分析与挖掘。

本书系统讲解Hadoop生态圈各组件的核心知识、操作方法和分析技术，并通过两个综合实战项目——影评大数据分析、旅游酒店评价大数据分析，来贯穿Hadoop大数据分析的完整流程。

三、图书简介

伴随Hadoop的成长，Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具，已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本，系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。

本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。

本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书，也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。

四、本期推荐图书

4.1 前 言

国家提出要加快 5G 网络和数据中心等新型基础设施建设（简称新基建）的进度。其中，信息化新型基础设施包含云计算、大数据、人工智能、区块链、5G 等内容。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和真实性（veracity）“5V”特征的数据，使得传统的数据存储、管理、分析技术已经无法满足大数据的处理要求。大数据给传统的数据处理和数据分析带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop正是在这种背景下产生的一个大数据开源平台。许多大型互联网公司，如谷歌、阿里巴巴、百度、京东等互联网公司都急需掌握Hadoop大数据技术的人才，而目前人才市场上大数据技术相关人才由于种种原因存在供不应求的状况，本书在这个背景下创作而成。

4.2 本书内容

本书是一本关于Hadoop 3.2.2大数据平台搭建和数据分析、生态体系主要组件的应用和开发方面的实战书籍，涉及的知识面比较广，涵盖了当前整个Hadoop生态系统主流的大数据开发技术。本书从实践操作与开发讲起，在基本操作已经掌握以后，再回过头来讲解理论知识。所以，本书是先实践再理论，方便读者快速掌握Hadoop大数据分析技术。

全书共分11章，第1章讲解Hadoop框架简介及新版本特性，并详细介绍大数据环境的准备工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3_{9章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输入/输出、Hadoop集群配置、ZooKeeper、HBase、Hive、Flume数据采集系统、Kafka等，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用。第10}11章分别通过影评大数据分析项目实战和旅游酒店评价大数据分析项目实战，使读者了解完整的大数据项目开发过程，并巩固所学的知识，使之掌握的内容更加系统、全面。

4.3 本书目的

通过本书的学习，读者可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的Hadoop大数据集群，并掌握基于Hadoop的大数据分析与开发技术，最终能够独立完成Hadoop大数据分析与开发项目。

4.4 本书适合的读者

本书可作为Hadoop框架初学者的入门书以及大数据分析人员的参考手册，也可作为高校开设大数据平台搭建或大数据开发课程的参考教材。学习本书要求读者有一定的Java编程基础并了解Linux系统的基础知识。本书每一个章节的实践操作内容都有详细清晰的步骤讲解，即使读者没有任何大数据基础，也可以对照书中的步骤成功搭建属于自己的大数据集群，本书是一本真正提高读者动手能力、以实操为主的入门书籍。通过本书的学习，结合每章配套的源代码，读者能够迅速理解与掌握Hadoop大数据相关技术框架，并可以熟练使用Hadoop集成环境进行大数据项目的开发。

4.5 配套源码、PPT课件等资源下载

本书配套源码、PPT课件、教学大纲与编程环境，需要用微信扫描下边二维码获取，可按扫描后的页面提示填写你的邮箱，把下载链接转发到邮箱中下载。

五、目 录

第1章  Hadoop概述与大数据环境准备 11.1  大数据定义 21.2  Hadoop生态介绍 21.2.1  Hadoop简介 21.2.2  Hadoop版本简介 41.2.3  Hadoop生态系统和组件介绍 61.3  Hadoop 3新特性 71.4  虚拟机安装 91.5  安装Linux操作系统 101.6  SSH工具与使用 151.7  Linux统一设置 161.8  小结 18第2章  Hadoop伪分布式集群搭建 192.1  安装独立运行的Hadoop 192.2  Hadoop伪分布式环境准备 222.3  Hadoop伪分布式安装 262.4  HDFS操作命令 312.5  Java项目访问HDFS 332.5.1  创建Maven项目 342.5.2  HDFS操作示例 362.6  winutils 382.7  快速MapReduce程序示例 392.8  小结 42第3章  HDFS分布式存储实战 433.1  HDFS的体系结构 433.2  NameNode的工作 443.2.1  查看镜像文件 453.2.2  查看日志文件 463.2.3  日志文件和镜像文件的操作过程 473.3  SecondaryNameNode 493.4  DataNode 503.5  HDFS的命令 503.6  远程过程调用 513.7  小结 53第4章  MapReduce实战 554.1  MapReduce的运算过程 554.2  WordCount示例 574.3  自定义Writable 604.4  Partitioner分区编程 644.5  自定义排序 664.6  Combiner编程 674.7  默认Mapper和默认Reducer 684.8  倒排索引 694.9  Shuffle 734.10  小结 77第5章  ZooKeeper与高可用集群实战 795.1  ZooKeeper简介 795.1.1  Zxid 805.1.2  版本号 815.2  单一节点安装ZooKeeper 825.3  基本客户端命令 835.4  Java代码操作ZooKeeper 865.5  ZooKeeper集群安装 915.6  znode节点类型 925.7  观察节点 935.8  配置Hadoop高可用集群 935.9  用Java代码操作集群 1025.10  小结 104第6章  Hive数据仓库实战 1056.1  Hive3的安装配置 1076.2  Hive的命令 1106.3  Hive内部表 1146.4  Hive外部表 1166.5  Hive表分区 1176.5.1  分区技术细节 1176.5.2  分区示例 1196.6  查询示例汇总 1216.7  Hive函数 1226.8  Hive自定义函数 1286.9  Hive视图 1326.10  hiveserver2 1326.11  使用JDBC连接hiveserver2 1346.12  小结 135第7章  HBase数据库实战 1367.1  HBase的特点 1367.2  HBase安装 1397.2.1  HBase的单节点安装 1407.2.2  HBase的伪分布式安装 1427.2.3  Java客户端代码 1447.3  HBase集群安装 1507.4  HBase Shell操作 1537.4.1  数据模型定义 1547.4.2  数据基本操作 1567.5  协处理器 1607.6  Phoenix 1627.7  小结 168第8章  Flume数据采集实战 1698.1  Flume的安装与配置 1708.2  快速示例 1718.3  在ZooKeeper中保存Flume的配置文件 1728.4  Flume的更多Source 1768.4.1  Avro Source 1768.4.2  Thrift Source和Thrift Sink 1808.4.3  Exec Source 1838.4.4  Spool Source 1848.4.5  HDFS Sinks 1848.5  小结 185第9章  Kafka实战 1869.1  Kafka的特点 1879.2  Kafka术语 1889.3  Kafka安装与部署 1899.3.1  单机部署 1899.3.2  集群部署 1959.4  小结 198第10章  影评大数据分析项目实战 19910.1  项目介绍 19910.2  项目需求分析 19910.3  项目详细实现 20310.3.1  搭建项目环境 20310.3.2  编写爬虫类 20610.3.3  编写分词类 20710.3.4  第一个job的Map阶段实现 21010.3.5  第一个job的Reducer阶段实现 21010.3.6  第二个job的Map阶段实现 21110.3.7  第二个job的自定义排序类阶段的实现 21110.3.8  第二个job的自定义分区阶段实现 21210.3.9  第二个job的Reduce阶段实现 21210.3.10  Run程序主类实现 21310.3.11  编写词云类 21410.3.12  效果测试 215第11章  旅游酒店评价大数据分析项目实战 21611.1  项目介绍 21611.2  项目需求分析 21711.2.1  数据集需求 21711.2.2  功能需求 21711.3  项目详细实现 21811.3.1  数据集上传到HDFS 21911.3.2  Hadoop数据清洗 22111.3.3  构建Hive数据仓库表 22511.3.4  Sqoop数据导入与导出 23011.3.5  数据可视化开发 232

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