深入理解大数据：大数据处理与编程实践 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

学术界与业界完美结合的结晶，从原理剖析到系统化算法设计与编程实践；

多年来系统性教学实践和成果总结，一系列业界产品增强功能深度技术剖析；

一系列大赛获奖算法、优秀课程设计以及来自科研课题及业界应用的实战案例。

内容简介

　　《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》在总结多年来MapReduce并行处理技术课程教学经验和成果的基础上，与业界著名企业Intel公司的大数据技术和产品开发团队和资深工程师联合，以学术界的教学成果与业界高水平系统研发经验完美结合，在理论联系实际的基础上，在基础理论原理、实际算法设计方法以及业界深度技术三个层面上，精心组织材料编写而成。

全书的主要内容包括：
　　 ■ 大数据处理技术与Hadoop MapReduce简介
　　 ■ Hadoop系统的安装和操作管理
　　 ■ 大数据分布式文件系统HDFS
　　 ■ Hadoop MapReduce并行编程模型、框架与编程接口
　　 ■ 分布式数据表HBase
　　 ■ 分布式数据仓库Hive
　　 ■ Intel Hadoop系统优化与功能增强
　　 ■ MapReduce 基础算法程序设计
　　 ■ MapReduce高级程序设计技术
　　 ■ MapReduce机器学习与数据挖掘基础算法
　　 ■ 大数据处理算法与应用编程案例

　　本书中算法设计章节的程序源码可在南京大学PASA大数据实验室（PASA：Parallel Algorithms，Systems，and Applications）网站上下载：
　　 http://pasa-bigdata.nju.edu.cn/links.html

作者简介

　　黄宜华博士，南京大学计算机科学与技术系教授、PASA大数据实验室学术带头人。中国计算机学会大数据专家委员会委员、副秘书长，江苏省计算机学会大数据专家委员会主任。于1983、1986和1997年获得南京大学计算机专业学士、硕士和博士学位。主要研究方向为大数据并行处理、云计算以及Web信息挖掘等，发表学术研究论文60多篇。2010年在Google公司资助下在本校创建并开设了“MapReduce大数据并行处理技术”课程，成为全国最早开设该课程的院校之一。因在该课程教学和人才培养方面的出色成绩获得2012年Google奖教金。目前正在开展系统化的大数据并行处理技术研究工作，主持国家和省部级科研项目以及与美国Intel公司等业界的合作研究项目多项。

　　苗凯翔 (Kai X. Miao) 博士，英特尔中国大数据首席技术官，中国计算机学会大数据专家委员会委员。曾担任英特尔中国区系统集成部总监、信息技术研究部门亚洲地区总监、英特尔北美地区解决方案首席架构师。于2009荣获英特尔公司首席工程师职称。在加入英特尔以前，曾在美国Rutgers与DeVry大学任教。获得北方交通大学（北京）通信学士学位、美国辛辛那提大学电机工程硕士和博士学位。发表期刊和会议研究论文多篇，并拥有21项美国专利，在各种会议上发表过上百次主题演讲，曾参与IETF、ITU 和 MIT CFP等工业标准的制定，并于2006 年担任IEEE通信杂志的联合编辑。

内页插图

精彩书评

从计算技术的角度看，大数据处理是一种涉及到几乎所有计算机技术层面的综合性计算技术，涉及到计算机软硬件技术的方方面面。大数据研究和应用已成为产业升级与新产业崛起的重要推动力量。
　　作为国内首本经过多年课堂教学实践总结而成的大数据并行处理和编程技术书籍，本书全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了Hadoop MapReduce大数据处理系统的组成结构、工作原理和编程模型，分析了基于MapReduce的各种大数据并行处理算法和程序设计的思想方法。适合高等院校作为MapReduce大数据并行处理技术课程的教材，同时也很适合作为大数据处理应用开发和编程专业技术人员的参考手册。
　　我很高兴地看到，该书已纳入了教育部计算机类专业教学指导委员会制定的计算机类专业系统能力培养计划。大数据处理是一门综合性、极能体现计算机系统能力培养的课程。把大数据处理纳入计算机类专业系统能力培养课程体系中第三层次的核心课程，作为一门起到一定“收官”作用的综合性课程，这是在计算机系统能力培养方面的一个很好的尝试。
　　—— 中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任　李国杰
　　
　　作为国内较早从事大数据技术研究和教学的团队之一，南京大学黄宜华教授和他的大数据实验室同仁们在大数据技术领域已经进行了多年系统深入的研究工作，取得了卓有成效的研究成果。英特尔作为一家全球领先的计算技术公司，长期以来始终以计算技术的创新为己任。在大数据处理技术方面，我们也竭尽全力发挥出我们在软硬件平台的组合优势引导大数据技术的全面发展和推广。
　　这本《深入理解大数据》的力作正是我们双方在大数据领域共同努力的结晶，是以学术界和业界完美结合的方式，在融合了学术界系统化的研究教学工作和业界深度的系统和应用研发工作基础上，成功打造出的一本大数据技术佳作。相信这是一本适合软件技术人员和 IT 行业管理人员理解和掌握大数据技术的不可多得的技术书籍，也是一本适合于在校大学生和研究生学习和掌握大数据处理和编程技术的好教材。
　　—— 英特尔亚太研发有限公司总经理　何京翔
　　

目录

第一部分　Hadoop系统

第1章　大数据处理技术简介

1.1　并行计算技术简介

1.1.1　并行计算的基本概念

1.1.2　并行计算技术的分类

1.1.3　并行计算的主要技术问题

1.2　大数据处理技术简介

1.2.1　大数据的发展背景和研究意义

1.2.2　大数据的技术特点

1.2.3　大数据研究的主要目标、基本原则和基本途径

1.2.4　大数据计算模式和系统

1.2.5　大数据计算模式的发展趋势

1.2.6　大数据的主要技术层面和技术内容

1.3　MapReduce并行计算技术简介

1.3.1　MapReduce的基本概念和由来

1.3.2　MapReduce的基本设计思想

1.3.3　MapReduce的主要功能和技术特征

1.4　Hadoop系统简介

1.4.1　Hadoop的概述与发展历史

1.4.2　Hadoop系统分布式存储与并行计算构架

1.4.3　Hadoop平台的基本组成与生态系统

1.4.4　Hadoop的应用现状和发展趋势

第2章　Hadoop系统的安装与操作管理

2.1　Hadoop系统安装方法简介

2.2　单机和单机伪分布式Hadoop系统安装基本步骤

2.2.1　安装和配置JDK

2.2.2　创建Hadoop用户

2.2.3　下载安装Hadoop

2.2.4　配置SSH

2.2.5　配置Hadoop环境

2.2.6　Hadoop的运行

2.2.7　运行测试程序

2.2.8　查看集群状态

2.3　集群分布式Hadoop系统安装基本步骤

2.3.1　安装和配置JDK

2.3.2　创建Hadoop用户

2.3.3　下载安装Hadoop

2.3.4　配置SSH

2.3.5　配置Hadoop环境

2.3.6　Hadoop的运行

2.3.7　运行测试程序

2.3.8　查看集群状态

2.4　Hadoop ；MapReduce程序开发过程

2.5　集群远程作业提交与执行

2.5.1　集群远程作业提交和执行过程

2.5.2　查看作业执行结果和集群状态

第3章　大数据存储--分布式文件系统HDFS

3.1　HDFS的基本特征与构架

3.1.1　HDFS的基本特征

3.1.2　HDFS的基本框架与工作过程

3.2　HDFS可靠性设计

3.2.1　HDFS数据块多副本存储设计

3.2.2　HDFS可靠性的设计实现

3.3　HDFS文件存储组织与读写

3.3.1　文件数据的存储组织

3.3.2　数据的读写过程

3.4　HDFS文件系统操作命令

3.4.1　HDFS启动与关闭

3.4.2　HDFS文件操作命令格式与注意事项

3.4.3　HDFS文件操作命令

3.4.4　高级操作命令和工具

3.5　HDFS基本编程接口与示例

3.5.1　HDFS编程基础知识

3.5.2　HDFS基本文件操作API

3.5.3　HDFS基本编程实例

第4章　Hadoop ；MapReduce并行编程框架

4.1　MapReduce基本编程模型和框架

4.1.1　MapReduce并行编程抽象模型

4.1.2　MapReduce的完整编程模型和框架

4.2　Hadoop ；MapReduce基本构架与工作过程

4.2.1　Hadoop系统构架和MapReduce程序执行过程

4.2.2　Hadoop ；MapReduce执行框架和作业执行流程

4.2.3　Hadoop ；MapReduce作业调度过程和调度方法

4.2.4　MapReduce执行框架的组件和执行流程

4.3　Hadoop ；MapReduce主要组件与编程接口

4.3.1　数据输入格式InputFormat

4.3.2　输入数据分块InputSplit

4.3.3　数据记录读入RecordReader

4.3.4　Mapper类

4.3.5　Combiner

4.3.6　Partitioner

4.3.7　Sort

4.3.8　Reducer类

4.3.9　数据输出格式OutputFormat

4.3.10　数据记录输出RecordWriter

第5章　分布式数据库HBase

5.1　HBase简介

5.1.1　为什么需要NoSQL数据库

5.1.2　HBase的作用和功能特点

5.2　HBase的数据模型

5.2.1　HBase的基本数据模型

5.2.2　HBase的查询模式

5.2.3　HBase表设计

5.3　HBase的基本构架与数据存储管理方法

5.3.1　HBase在Hadoop生态中的位置和关系

5.3.2　HBase的基本组成结构

5.3.3　HBase ；Region

5.3.4　Region ；Server

5.3.5　HBase的总体组成结构

5.3.6　HBase的寻址和定位

5.3.7　HBase节点的上下线管理

5.4　HBase安装与操作

5.4.1　安装一个单机版的HBase

5.4.2　HBase ；Shell操作命令

5.4.3　基于集群的HBase安装和配置

5.5　HBase的编程接口和编程示例

5.5.1　表创建编程接口与示例

5.5.2　表数据更新编程接口与示例

5.5.3　数据读取编程接口与示例

5.5.4　HBase ；MapReduce支持和编程示例

5.6　HBase的读写操作和特性

5.6.1　HBase的数据写入

5.6.2　HBase的数据读取

5.7　其他HBase功能

5.7.1　Coprocessor

5.7.2　批量数据导入Bulk ；Load

第6章　分布式数据仓库Hive

6.1　Hive的作用与结构组成

6.2　Hive的数据模型

6.2.1　Hive的数据存储模型

6.2.2　Hive的元数据存储管理

6.2.3　Hive的数据类型

6.3　Hive的安装

6.3.1　下载Hive安装包

6.3.2　配置环境变量

6.3.3　创建Hive数据文件目录

6.3.4　修改Hive配置文件

6.4　Hive查询语言--HiveQL

6.4.1　DDL语句

6.4.2　DML语句

6.4.3　SELECT查询语句

6.4.4　数据表操作语句示例

6.4.5　分区的使用

6.4.6　桶的使用

6.4.7　子查询

6.4.8　Hive的优化和高级功能

6.5　Hive ；JDBC编程接口与程序设计

第7章　Intel ；Hadoop系统优化与功能增强

7.1　Intel ；Hadoop系统简介

7.1.1　Intel ；Hadoop系统的主要优化和增强功能

7.1.2　Intel ；Hadoop的系统构成与组件

7.2　Intel ；Hadoop系统的安装和管理

7.3　Intel ；Hadoop ；HDFS的优化和功能扩展

7.3.1　HDFS的高可用性

7.3.2　Intel ；Hadoop系统高可用性配置服务

7.3.3　Intel ；Hadoop系统高可用性配置服务操作

7.3.4　自适应数据块副本调整策略

7.4　Intel ；Hadoop ；HBase的功能扩展和编程示例

7.4.1　HBase大对象存储（LOB）

7.4.2　加盐表

7.4.3　HBase跨数据中心大表

7.5　Intel ；Hadoop ；Hive的功能扩展和编程示例

7.5.1　开源Hive的不足

7.5.2　Intel ；Hadoop“Hive ；over ；HBase”优化设计

7.5.3　Hive ；over ；HBase的架构

第二部分　MapReduce的编程和算法设计

第8章　MapReduce基础算法程序设计

8.1　WordCount

8.1.1　WordCount算法编程实现

8.2　矩阵乘法

8.2.1　矩阵乘法原理和实现思路

8.2.2　矩阵乘法的MapReduce程序实现

8.3　关系代数运算

8.3.1　选择操作

8.3.2　投影操作

8.3.3　交运算

8.3.4　差运算

8.3.5　自然连接

8.4　单词共现算法

8.4.1　单词共现算法的基本设计

8.4.2　单词共现算法的实现

8.4.3　单词共现算法实现中的细节问题

8.5　文档倒排索引

8.5.1　简单的文档倒排索引

8.5.2　带词频等属性的文档倒排索引

8.6　PageRank网页排名算法

8.6.1　PageRank的简化模型

8.6.2　PageRank的随机浏览模型

8.6.3　PageRank的MapReduce实现

8.7　专利文献分析算法

8.7.1　构建专利被引用列表

8.7.2　专利被引用次数统计

8.7.3　专利被引用次数直方图统计

8.7.4　按照年份或国家统计专利数

第9章　MapReduce高级程序设计技术

9.1　简介

9.2　复合键值对的使用

9.2.1　把小的键值对合并成大的键值对

9.2.2　巧用复合键让系统完成排序

9.3　用户定制数据类型

9.3.1　Hadoop内置的数据类型

9.3.2　用户自定义数据类型的实现

9.4　用户定制数据输入输出格式

9.4.1　Hadoop内置的数据输入格式与RecordReader

9.4.2　用户定制数据输入格式与RecordReader

9.4.3　Hadoop内置的数据输出格式与RecordWriter

9.4.4　用户定制数据输出格式与RecordWriter

9.4.5　通过定制数据输出格式实现多集合文件输出

9.5　用户定制Partitioner和Combiner

9.5.1　用户定制Partitioner

9.5.2　用户定制Combiner

9.6　组合式MapReduce计算作业

9.6.1　迭代MapReduce计算任务

9.6.2　顺序组合式MapReduce作业的执行

9.6.3　具有复杂依赖关系的组合式MapReduce作业的执行

9.6.4　MapReduce前处理和后处理步骤的链式执行

9.7　多数据源的连接

9.7.1　基本问题数据示例

9.7.2　用DataJoin类实现Reduce端连接

9.7.3　用全局文件复制方法实现Map端连接

9.7.4　带Map端过滤的Reduce端连接

9.7.5　多数据源连接解决方法的限制

9.8　全局参数/数据文件的传递与使用

9.8.1　全局作业参数的传递

9.8.2　查询全局的MapReduce作业属性

9.8.3　全局数据文件的传递

9.9　关系数据库的连接与访问

9.9.1　从数据库中输入数据

9.9.2　向数据库中输出计算结果

第10章　MapReduce数据挖掘基础算法

10.1　K-Means聚类算法

10.1.1　K-Means聚类算法简介

10.1.2　基于MapReduce的K-Means算法的设计实现

10.2　KNN最近邻分类算法

10.2.1　KNN最近邻分类算法简介

10.2.2　基于MapReduce的KNN算法的设计实现

10.3　朴素贝叶斯分类算法

10.3.1　朴素贝叶斯分类算法简介

10.3.2　朴素贝叶斯分类并行化算法的设计

10.3.3　朴素贝叶斯分类并行化算法的实现

10.4　决策树分类算法

10.4.1　决策树分类算法简介

10.4.2　决策树并行化算法的设计

10.4.3　决策树并行化算法的实现

10.5　频繁项集挖掘算法

10.5.1　频繁项集挖掘问题描述

10.5.2 ；　Apriori频繁项集挖掘算法简介

10.5.3　Apriori频繁项集挖掘并行化算法的设计

10.5.4　Apriori频繁项集挖掘并行化算法的实现

10.5.5　基于子集求取的频繁项集挖掘算法的设计

10.5.6　基于子集求取的频繁项集挖掘并行化算法的实现

10.6　隐马尔科夫模型和最大期望算法

10.6.1　隐马尔科夫模型的基本描述

10.6.2　隐马尔科夫模型问题的解决方法

10.6.3　最大期望算法概述

10.6.4　并行化隐马尔科夫算法设计

10.6.5　隐马尔科夫算法的并行化实现

第11章　大数据处理算法设计与应用编程案例

11.1

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