第1章 大數(shù)據(jù)概述

1.1 大數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介 /1

1.2 大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程 /5

1.3 Hadoop生態(tài)體系 /14

1.4 本章小結(jié) /17

1.5 課后習(xí)題 /17

第2章 Hadoop平臺(tái)部署

2.1 安裝準(zhǔn)備 /18

2.2 Hadoop核心組件 /39

2.3 Hadoop的搭建 /43

2.4 MapReduce開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建 /60

2.5 本章小結(jié) /67

2.6 課后習(xí)題 /67

第3章 Hadoop應(yīng)用開(kāi)發(fā)

3.1 使用HDFS的shell指令 /68

3.2 使用Java操作HDFS /71

3.3 認(rèn)識(shí)MapReduce /78

3.4 本章小結(jié) /84

3.5 課后習(xí)題 /84



第4章 Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開(kāi)發(fā)

4.1 Hive概述 /86

4.2 Hive開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建 /91

4.3 Hive基本操作 /98

4.4 Hive高級(jí)操作 /113

4.5 本章小結(jié) /119

4.6 課后習(xí)題 /120

第5章 Flume開(kāi)發(fā)應(yīng)用

5.1 Flume概述 /123

5.2 Flume行業(yè)應(yīng)用 /124

5.3 安裝Flume /126

5.4 配置過(guò)濾器 /132

5.5 Flume自定義實(shí)現(xiàn) /134

5.6 本章小結(jié) /144

5.7 課后習(xí)題 /145

第6章 Kafka開(kāi)發(fā)應(yīng)用

6.1 Kafka概述 /146

6.2 Kafka的安裝與配置 /148

6.3 Kafka API簡(jiǎn)介 /158

6.4 Kafka監(jiān)控 /161

6.5 Kafka編程 /166

6.6 本章小結(jié) /171

6.7 課后習(xí)題 /172

第7章 PySpark開(kāi)發(fā)應(yīng)用

7.1 PySpark概述 /173

7.2 PySpark配置 /174

7.3 PySpark常用接口 /176

7.4 PySpark案例 /179

7.5 本章小結(jié) /187

7.6 課后習(xí)題 /187

第8章 Flink開(kāi)發(fā)應(yīng)用

8.1 Flink概述 /189

8.2 FLink部署 /192

8.3 FLink API /197

8.4 Flink項(xiàng)目案例 /206

8.5 本章小結(jié) /233

8.6 課后習(xí)題 /233

參與文獻(xiàn) /235