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     本書是一本講解大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)的圖書，按照“深入分析組件原理、充分展示搭建過程、詳細指導應用開發(fā)”編寫。全書分為三篇，第一篇為大數(shù)據(jù)的基本概念和技術(shù)，主要介紹大數(shù)據(jù)的背景、發(fā)展及關(guān)鍵技術(shù)；第二篇為Hadoop大數(shù)據(jù)平臺搭建與基本應用，內(nèi)容涉及Linux、HDFS、MapReduce、YARN、Hive、HBase、Sqoop、Kafk、Spark等；第三篇為大數(shù)據(jù)處理與項目開發(fā)，包括交互式數(shù)據(jù)處理、協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)、銷售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，并就京東的部分銷售數(shù)據(jù)應用大數(shù)據(jù)進行處理分析。

      前 言 本書內(nèi)容 本書分為三篇，共有12章。

    （1）第一篇 大數(shù)據(jù)的基本概念和技術(shù) 第1章 緒論，描述大數(shù)據(jù)的時代背景與國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，探討大數(shù)據(jù)的概念和特性，重點闡述大數(shù)據(jù)支撐體系，包括數(shù)據(jù)采集、存儲、分布式計算和應用，并討論大數(shù)據(jù)人才特點與能力要求。 第2章 Hadoop大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)，詳細介紹大數(shù)據(jù)系統(tǒng)涉及的主流技術(shù)，主要包括數(shù)據(jù)采集與生成、數(shù)據(jù)分布式存儲、分布式計算框架、數(shù)據(jù)分析與挖掘等方面的技術(shù)和工具。

    （2）第二篇 Hadoop大數(shù)據(jù)平臺搭建與基本應用 第3章 Linux操作系統(tǒng)與集群搭建，介紹Linux集群的安裝、Java開發(fā)包JDK的安裝，以及集群的配置方法。 第4章 HDFS安裝與基本應用，介紹Hadoop HDFS的架構(gòu)、工作原理，以及Hadoop安裝、配置、啟動和程序的運行。 第5章 MapReduce與YARN，介紹MapReduce的工作原理，描述MapReduceV2（也就是YARN）的架構(gòu)和執(zhí)行流程。本章重點介紹如何設(shè)計MapReduce程序，給出了在Eclipse中實現(xiàn)Java語言MapReduce程序的具體過程。 第6章 Hive和HBase的安裝與應用，主要介紹Hive和HBase的安裝配置和應用方法，同時也介紹MySQL和ZooKeeper的安裝與應用。 第7章 Sqoop和Kafka，介紹Sqoop和Kafka組件的安裝及其基本應用方法。 第8章 Spark集群安裝與開發(fā)環(huán)境配置，介紹Spark架構(gòu)及其工作原理，詳細介紹Spark開發(fā)環(huán)境的安裝與配置，包括熱門的IntelliJ IDEA集成開發(fā)環(huán)境的安裝與基本應用。 第9章 Spark應用基礎(chǔ)，介紹Spark程序的運行模式和應用設(shè)計方法，通過編寫計算圓周率Pi、基于隨機森林模型的貸款風險預測Scala程序，展示了在集成開發(fā)環(huán)境IDEA中編寫Spark程序的流程。

     （3）第三篇 大數(shù)據(jù)處理與項目開發(fā) 第10章 交互式數(shù)據(jù)處理，介紹如何利用Hive進行大數(shù)據(jù)處理和分析。Hive是建立在Hadoop MapReduce基礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)倉庫工具，用戶借助SQL語句，可完成很多處理和分析，因此，對實際工作者有很大幫助。 第11章 協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)，介紹推薦算法的基本概念和應用，展示基于Spark的機器學庫MLlib實現(xiàn)的協(xié)同推薦應用。 第12章 銷售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，通過一個完整的銷售數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計，展示如何利用Hadoop的各種組件開發(fā)實際的大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)。本章運用到的組件包括HDFS、MySQL、Eclipse、Phoenix、HBase、WebCollector、Sevlet、Tomcat等，所展示的數(shù)據(jù)和應用均來自真實場景，對讀者有較高參考價值。 本書特點 把原理、架構(gòu)、運行流程分析與實際應用融合起來介紹，融合性闡述框架優(yōu)于單純的原理分析，因為原理最終要付諸應用。 本書高度重視實踐能力的培養(yǎng)，對系統(tǒng)安裝、配置和應用過程給出了十分詳細的描述，所有實驗都是基于實際完成的操作介紹的，并配有現(xiàn)場截圖，為讀者展示了真實、詳盡、可重現(xiàn)的場景，十分方便讀者自學和鉆研。 與很多大數(shù)據(jù)技術(shù)書籍不同，本書突出了數(shù)據(jù)處理本身，深入介紹了如何運用技術(shù)進行實際的數(shù)據(jù)分析，所采用的數(shù)據(jù)樣本來自生產(chǎn)一線，所展示的項目具有實用的參考價值，讀者掌握這些技術(shù)之后，就可以開始進行項目開發(fā)了。

       本書的讀者群 本書十分適合初學者入門和進階。 本書也可供那些已經(jīng)學習過Hadoop組件技術(shù)，但希望全面、系統(tǒng)地理解并掌握實際應用的讀者參考。

       本書對從事大數(shù)據(jù)項目開發(fā)的專業(yè)人員也有參考價值，書中所描述的Hadoop組件應用中遇到的各種問題及其解決辦法，十分實用。

       本書特別適合自學，讀者完全可以利用本書給出的資源和示例，一步一步地完成各項操作和應用，體驗一種登堂入室的成就感。 致謝 感謝大數(shù)據(jù)時代，感謝開源社區(qū)，感謝Apache基金會，感謝Google，感謝所有關(guān)心和熱愛大數(shù)據(jù)的人們！ 作者在創(chuàng)作本書中借鑒了中科普開（北京）科技公司的部分培訓資源，在此謹表示衷心的感謝。特別感謝中南大學鄭瑾副教授，本書的部分內(nèi)容使用了她編撰的書稿。由衷地感謝王建新教授、李建彬教授、張祖平教授，他們耐心地審閱了本書，提出了中肯的意見和建議。非常感謝電子工業(yè)出版社田宏峰編輯，他細心專業(yè)的工作方式，給作者留下深刻印象，并為本書的高質(zhì)量印裝提供了保障。 由于作者水平有限，本書的錯誤和疏漏在所難免，懇請廣大讀者提出寶貴意見和建議。聯(lián)系郵箱：djhuang@csu.edu.cn。  作 者 2017年5月于長沙

       黃東軍，男，教授，博士，博士生導師。畢業(yè)于中南大學計算機應用技術(shù)，先工作于中南大學信息科學與工程學院。中國計算機學會高級會員，教育部計算機科學與技術(shù)專業(yè)教學指導委員會"物聯(lián)網(wǎng)工程專業(yè)教學研究專家組”成員。