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基于"深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的理念，以最新版Hadoop及其生态组件为对象，采用理论与应用高度融合的方法，介绍大数据的概念、技术、方法、应用、以及项目开发。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术综述，第二篇为平台搭建与基本应用，内容设计Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark、Phoenix等；第三篇为数据处理与项目开发，综合运用各类组件进行实际数据处理，包括交互式应用、决策、推荐算法、销售数据分析系统等。

目    录
第一篇  大数据的基本概念和技术	1
第1章  绪论	3
1.1  大数据的时代背景	3
1.1.1  全球大数据浪潮	3
1.1.2  我国的大数据战略	5
1.2  大数据的基本概念和特征	6
1.2.1  基本概念	6
1.2.2  基本特征	7
1.3  大数据系统的技术支撑体系	7
1.3.1  技术支撑体系概览	7
1.3.2  大数据系统的采集层	8
1.3.3  大数据系统的存储层	9
1.3.4  大数据系统的分析层	9
1.3.5  大数据系统的应用层	9
1.3.6  大数据系统的垂直层	10
1.4  大数据领域的主要职位及其能力要求	11
1.4.1  首席数据官	11
1.4.2  数据科学家	11
1.4.3  大数据开发工程师	12
1.4.4  大数据运维工程师	13
1.5  本章小结	13
第2章  Hadoop大数据关键技术	15
2.1  Hadoop大数据应用生态系统	15
2.1.1  架构的基本理论	15
2.1.2  Hadoop大数据应用生态系统的主要组件及其关系	16
2.2  大数据采集技术	19
2.2.1  结构化数据采集工具	19
2.2.2  日志收集工具与技术	20
2.3  大数据存储技术	23
2.3.1  相关概念	23
2.3.2  分布式存储系统	27
2.3.3  数据库（HBase）与数据仓库（Hive）	30
2.4  分布式计算框架	35
2.4.1  离线计算框架	35
2.4.2  实时流计算平台	40
2.5  数据分析平台与工具	45
2.5.1  面向大数据的数据挖掘与分析工具	45
2.5.2  机器学习	49
2.6  本章小结	52
第二篇  Hadoop大数据平台搭建与基本应用	55
第3章  Linux操作系统与集群搭建	57
3.1  Linux操作系统	57
3.1.1  概述	57
3.1.2  特点	58
3.1.3  Linux操作系统的组成	59
3.2  Linux集群的搭建	62
3.2.1  安装VMware Workstation	62
3.2.2  在VMware Workstation Pro 12上安装Linux（CentOS 7）	65
3.3  集群的配置	77
3.3.1  设置主机名	77
3.3.2  网络设置	79
3.3.3  关闭防火墙	83
3.3.4  安装JDK	84
3.3.5  免密钥登录配置	87
3.4  Linux基本命令	89
3.5  本章小结	96
第4章  HDFS安装与基本应用	97
4.1  HDFS概述	97
4.1.1  特点	97
4.1.2  主要组件与架构	97
4.2  HDFS架构分析	98
4.2.1  数据块	98
4.2.2  NameNode	98
4.2.3  DataNode	99
4.2.4  SecondaryNameNode	100
4.2.5  数据备份	100
4.2.6  通信协议	101
4.2.7  可靠性保证	101
4.3  文件操作过程分析	101
4.3.1  读文件	101
4.3.2  写文件	102
4.3.3  删除文件	103
4.4  Hadoop的安装与配置	104
4.4.1  解压Hadoop安装包	104
4.4.2  配置Hadoop环境变量	105
4.4.3  配置Yarn环境变量	106
4.4.4  配置核心组件	106
4.4.5  配置文件系统	107
4.4.6  配置yarn site.xml文件	108
4.4.7  配置MapReduce计算框架文件	109
4.4.8  配置Master中的workers文件	111
4.4.9  将Master上的Hadoop复制到Slave	111
4.5  Hadoop集群的启动	112
4.5.1  配置操作系统的环境变量	112
4.5.2  创建Hadoop数据目录	113
4.5.3  格式化文件系统	113
4.5.4  启动和关闭Hadoop	114
4.5.5  验证Hadoop是否成功启动	115
4.6  Hadoop集群的基本应用	117
4.6.1  HDFS基本命令	117
4.6.2  在Hadoop集群中运行程序	120
4.7  本章小结	122
第5章  MapReduce与Yarn	123
5.1  MapReduce程序的概念	123
5.1.1  基本编程模型	123
5.1.2  计算过程分析	124
5.2  深入理解Yarn	126
5.2.1  Yarn的基本架构	126
5.2.2  Yarn的工作流程	130
5.3  在Linux平台安装Eclipse	130
5.3.1  Eclipse简介	130
5.3.2  安装并启动Eclipse	131
5.4  开发MapReduce程序的基本方法	133
5.4.1  为Eclipse安装Hadoop插件	133
5.4.2  WordCount：第一个MapReduce程序	137
5.5  本章小结	150
第6章  Hive和HBase的安装与应用	151
6.1  在CentOS 7下安装MySQL	151
6.1.1  下载或复制MySQL安装包	151
6.1.2  执行安装命令	152
6.1.3  启动MySQL	153
6.1.4  登录MySQL	153
6.1.5  使用MySQL	154
6.1.6  问题与解决办法	156
6.2  Hive安装与应用	157
6.2.1  下载并解压Hive安装包	158
6.2.2  配置Hive	158
6.2.3  启动并验证Hive	161
6.2.4  Hive的基本应用	162
6.3  ZooKeeper集群安装	163
6.3.1  ZooKeeper简介	163
6.3.2  安装ZooKeeper	164
6.3.3  配置ZooKeeper	165
6.3.4  启动和测试	166
6.4  HBase的安装与应用	168
6.4.1  解压并安装HBase	168
6.4.2  配置HBase	169
6.4.3  启动并验证HBase	171
6.4.4  HBase的基本应用	173
6.4.5  HBase应用中常见问题及其解决办法	175
6.5  本章小结	176
第7章  Sqoop和Kafka的安装与应用	177
7.1  安装部署Sqoop	177
7.1.1  下载或复制Sqoop安装包	177
7.1.2  解压并安装Sqoop	177
7.1.3  配置Sqoop	178
7.1.4  启动并验证Sqoop	180
7.1.5  测试Sqoop与MySQL的连接	180
7.2  安装部署Kafka集群	182
7.2.1  下载或复制Kafka安装包	182
7.2.2  解压缩Kafka安装包	182
7.2.3  配置Kafka集群	183
7.2.4  Kafka的初步应用	184
7.3  本章小结	188
第8章  Spark集群的安装与开发环境的配置	189
8.1  深入理解Spark	189
8.1.1  Spark的系统架构	189
8.1.2  Spark的关键概念	191
8.2  Scala的安装与配置	193
8.2.1  下载Scala安装包	194
8.2.2  安装Scala	194
8.2.3  启动并应用Scala	195
8.3  Spark集群的安装与配置	195
8.3.1  安装模式	195
8.3.2  Spark的安装	196
8.3.3  启动并验证Spark	198
8.3.4  几点说明	202
8.4  IDEA开发环境的安装与配置	203
8.4.1  IDEA简介	203
8.4.2  IDEA的安装	204
8.4.3  IDEA的配置	205
8.5  本章小结	208
第9章  Spark应用基础	209
9.1  Spark应用程序的运行模式	209
9.1.1  Spark on Yarn-cluster-	209
9.1.2  Spark on Yarn-client	210
9.2  Spark的应用设计	211
9.2.1  分布式估算圆周率	211
9.2.2  基于Spark MLlib的贷款风险预测	226
9.3  本章小结	242
第三篇  大数据处理与项目开发	243
第10章  交互式数据处理	245
10.1  数据预处理	245
10.1.1  查看数据	245
10.1.2  数据扩展	247
10.1.3  数据过滤	247
10.1.4  数据上传	248
10.2  创建数据仓库	249
10.2.1  创建Hive数据仓库的基本命令	249
10.2.2  创建Hive分区表	251
10.3  数据分析	253
10.3.1  基本统计	253
10.3.2  用户行为分析	254
10.3.3  实时数据	256
10.4  本章小结	256
第11章  协同过滤推荐系统	257
11.1  推荐算法概述	257
11.1.1  基于人口统计学的推荐	257
11.1.2  基于内容的推荐	258
11.1.3  协同过滤推荐	258
11.2  协同过滤推荐算法分析	259
11.2.1  基于用户的协同过滤推荐	259
11.2.2  基于物品的协同过滤推荐	261
11.3  Spark MLlib推荐算法应用	262
11.3.1  ALS算法原理	262
11.3.2  ALS的应用设计	264
11.4  本章小结	277
第12章  销售数据分析系统	279
12.1  数据采集	279
12.1.1  在Windows平台安装JDK	279
12.1.2  在Windows平台安装Eclipse	281
12.1.3  将WebCollector项目导入Eclipse	282
12.1.4  在Windows平台安装MySQL	283
12.1.5  连接JDBC	286
12.1.6  运行爬虫程序	286
12.2  在HBase集群上准备数据	287
12.2.1  将数据导入MySQL	287
12.2.2  将MySQL表中的数据导入HBase集群	289
12.3  安装Phoenix中间件	291
12.3.1  Phoenix架构	291
12.3.2  解压安装Phoenix	293
12.3.3  Phoenix环境配置	293
12.3.4  使用Phoenix	294
12.4  基于Web的前端开发	298
12.4.1  将Web前端项目导入Eclipse	298
12.4.2  安装Tomcat	300
12.4.3  在Eclipse中配置Tomcat	300
12.4.4  在Web浏览器中查看执行结果	303
12.5  本章小结	305
参考文献307

第2版前言
本书第1版于2017年7月面世，到目前已经印刷多次，受到了广大读者的欢迎和好评，作者为此备受鼓舞。随着时间的推移，大数据技术又有了新的变化，例如，Hadoop由写作第1版时的Hadoop 2.6升级到Hadoop 3.1，其官方文档声称新版Hadoop的速度比同期Spark快10倍；其他组件也在不断更新和升级。作为大数据实战权威指南，本书当然要紧跟技术发展，及时反映新平台、新技术、新方法和新特性。因此，我们撰写了《Hadoop大数据实战权威指南（第2版）》。
第2版的写作架构上与第1版保持一致，仍然分为3篇、12章，但是各章内容进行了提升和改写，对软件平台和主要组件都进行了升级，具体变化如下：
（1）采用Hadoop 3.1。在实践中我们也感受到， Hadoop 3.1在速度、稳定性、易用性等方面都好于早期的版本。
（2）JDK由原来的1.7.0_71升级到了1.8.0_171。从业界反馈的信息看，1.8.0版本的JDK是很受开发人员欢迎的。
（3）MySQL由原来的5.7.13升级到8.0.11，其性能得到了显著的提高。
（4）Hive从原来的2.1.0升级到3.1.0。
（5）HBase继续采用1.2.4版。我们观点是，必要的升级是有效的，但是，升级软件组件也面临适配性问题，在生产实际中更是需要慎重对待。从官方文献及实践来看，Hadoop与HBase存在很强的适配性问题，不同版本的Hadoop需要对应不同版本的HBase。研究证明，Hadoop 3.1与HBase 1.2.4能够很好地配合使用。
（6）Spark由原来的2.0升级到2.4。与之配套的开发平台IDEA也由原来的2016.3升级到2018.3.4。
特别需要说明的是，在上述升级中，为读者展示了大量的新方法和新变化，曾踩过了很多的坑，解决了不少技术问题。这些对学习者、项目开发者都有很好的参考作用。
大数据正处于方兴未艾的发展时期，我们将努力为读者奉献精品力作。由于作者水平有限，错误和疏漏在所难免，恳请广大读者提出宝贵的意见和建议。作者的电子邮箱是：djhuang@csu.edu.cn。

                                                             黄东军    
                                                   2019年8月21日于长沙

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