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第1章 初识Hadoop 1

本章任务 2

任务1 大数据概述 2

1.1.1 大数据基本概念 2

1.1.2 大数据对于企业带来的挑战 3

任务2 Hadoop概述 4

1.2.1 Hadoop简介 4

1.2.2 Hadoop生态系统 7

1.2.3 大数据应用案例 9

任务3 Hadoop环境搭建 10

1.3.1 虚拟机安装 11

1.3.2 Linux系统安装 14

1.3.3 Hadoop伪分布式环境搭建 31

本章总结 34

本章作业 35

第2章 分布式文件系统HDFS 37

本章任务 38

任务1 初识HDFS 38

2.1.1 HDFS概述 38

2.1.2 HDFS基本概念 41

2.1.3 HDFS体系结构 42

任务2 HDFS操作 44

2.2.1 HDFS shell访问 44

2.2.2 Java API访问 47

任务3 HDFS运行机制 50

2.3.1 HDFS文件读写流程 51

2.3.2 HDFS副本机制 52

2.3.3 数据负载均衡 53

2.3.4 机架感知 54

任务4 HDFS进阶 55

2.4.1 Hadoop序列化 55

2.4.2 基于文件的数据结构SequenceFile 60

2.4.3 基于文件的数据结构MapFile 65

本章总结 67

本章作业 68

第3章 分布式计算框架MapReduce 69

本章任务 70

任务1 MapReduce编程模型 70

3.1.1 MapReduce概述 70

3.1.2 MapReduce编程模型 71

3.1.3 MapReduce WordCount编程实例 72

任务2 MapReduce进阶 77

3.2.1 MapReduce类型 77

3.2.2 MapReduce输入格式 78

3.2.3 MapReduce输出格式 80

3.2.4 Combiner 81

3.2.5 Partitioner 84

3.2.6 RecordReader 87

任务3 MapReduce高级编程 94

3.3.1 Join的MapReduce实现 94

3.3.2 排序的MapReduce实现 101

3.3.3 二次排序的MapReduce实现 103

3.3.4 合并小文件的MapReduce实现 109

本章总结 113

本章作业 114

第4章 YARN与Hadoop新特性 115

本章任务 116

任务1 初识资源调度框架YARN 116

4.1.1 YARN产生背景 116

4.1.2 初识YARN 117

4.1.3 YARN运行机制 119

任务2 HDFS新特性 121

4.2.1 HDFS NameNode HA 122

4.2.2 HDFS NameNode Federation 129

4.2.3 HDFS Snapshots 131

4.2.4 WebHDFS RESTAPI 134

4.2.5 DistCp 135

任务3 YARN新特性 135

4.3.1 ResourceManager Restart 135

4.3.2 ResourceManager HA 136

本章总结 139

本章作业 139

第5章 大数据数据仓库Hive 141

本章任务 142

任务1 初识Hive 142

5.1.1 Hive简介 142

5.1.2 Hive架构 143

5.1.3 Hive与Hadoop的关系 144

5.1.4 Hive与传统关系型数据库对比 144

5.1.5 Hive数据存储 145

5.1.6 Hive环境部署 145

任务2 Hive基本操作 146

5.2.1 DDL操作 147

5.2.2 DML操作 150

5.2.3 Hive shell操作 154

任务3 Hive进阶 155

5.3.1 Hive函数 155

5.3.2 Hive常用调优策略 158

本章总结 163

本章作业 164

第6章 离线处理辅助系统 165

本章任务 166

任务1 使用Sqoop完成数据迁移 166

6.1.1 Sqoop简介 166

6.1.2 导入MySQL数据到HDFS 171

6.1.3 导出HDFS数据到MySQL 177

6.1.4 导入MySQL数据到Hive 179

6.1.5 Sqoop中Job的使用 180

任务2 工作流调度框架Azkaban 180

6.2.1 Azkaban简介 181

6.2.2 Azkaban部署 182

6.2.3 Azkaban实战 186

本章总结 189

本章作业 189

第7章 Spark入门 191

本章任务 192

任务1 初识Spark 192

7.1.1 Spark概述 192

7.1.2 Spark优点 193

7.1.3 Spark生态系统BDAS 195

任务2 Scala入门 198

7.2.1 Scala介绍 199

7.2.2 Scala函数 202

7.2.3 Scala面向对象 203

7.2.4 Scala集合 206

7.2.5 Scala进阶 209

任务3 获取Spark源码并进行编译 211

7.3.1 获取Spark源码 211

7.3.2 Spark源码编译 212

任务4 第一次与Spark亲密接触 214

7.4.1 Spark环境部署 214

7.4.2 Spark完成词频统计分析 215

本章总结 216

本章作业 217

第8章 Spark Core 219

本章任务 220

任务1 Spark的基石RDD 220

8.1.1 RDD概述 220

8.1.2 RDD常用创建方式 221

8.1.3 RDD的转换 223

8.1.4 RDD的动作 225

8.1.5 RDD的依赖 227

任务2 RDD进阶 230

8.2.1 RDD缓存 230

8.2.2 共享变量（Shared Variables） 233

8.2.3 Spark核心概念 235

8.2.4 Spark运行架构 236

任务3 基于RDD的Spark编程 237

8.3.1 开发前置准备 237

8.3.2 使用Spark Core开发词频计数WordCount 238

8.3.3 使用Spark Core进行年龄统计 242

本章总结 243

本章作业 243

第9章 Spark SQL 245

本章任务 246

任务1 Spark SQL前世今生 246

9.1.1 为什么需要SQL 246

9.1.2 常用的SQL on Hadoop框架 247

9.1.3 Spark SQL概述 248

任务2 Spark SQL编程 250

9.2.1 Spark SQL编程入口 250

9.2.2 DataFrame是什么 251

9.2.3 DataFrame编程 252

任务3 Spark SQL进阶 259

9.3.1 Spark SQL外部数据源操作 259

9.3.2 Spark SQL函数的使用 263

9.3.3 Spark SQL常用调优 266

本章总结 269

本章作业 269

第10章 Spark Streaming 271

本章任务 272

任务1 初始流处理框架及Spark Streaming 272

10.1.1 流处理框架概述 272

10.1.2 Spark Streaming概述 274

任务2 Spark Streaming编程 277

10.2.1 Spark Streaming核心概念 278

10.2.2 使用Spark Streaming编程 282

任务3 Spark Streaming进阶 286

10.3.1 Spark Streaming整合Flume 287

10.3.2 Spark Streaming整合Kafka 290

10.3.3 Spark Streaming常用优化策略 294

本章总结 297

本章作业 297