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    該商品所屬分類:研究生 -> 工學
    【市場價】
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    【優惠價】
    124-180
    【作者】 餘明輝 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  工學 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115370662
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115370662
    叢書名:大數據人纔培養規劃教材

    作者:餘明輝
    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2018年02月 


        
        
    "
    產品特色
    編輯推薦
    本書采用了以任務為導向的教學模式,按照解決實際任務的工作流程路線,逐步展開介紹相關的理論知識點,推導生成可行的解決方案,落實在任務實現環節。
    全書大部分章節緊扣任務需求展開,不堆積知識點,著重於解決問題時思路的啟發與方案的實施。通過從任務需求到實現這一完整工作流程的體驗,幫助讀者真正理解與消化Hadoop大數據技術。
    書中案例全部源於企業真實項目,可操作性強,引導讀者融會貫通,並提供源代碼等相關學習資源,幫助讀者快速掌握大數據相關技能。 
    內容簡介
    本書以任務為導向,較為全面地介紹了Hadoop大數據技術的相關知識。全書共6章,具體內容包括Hadoop介紹、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基礎操作、MapReduce編程入門、MapReduce進階編程、項目案例:電影網站用戶性別預測。本書的2~5章包含了實訓與課後練習,通過練習和操作實踐,幫助讀者鞏固所學的內容。
    本書可以作為高校大數據技術類專業的教材,也可作為大數據技術愛好者的自學用書。
    作者簡介


    張良均,高級信息繫統項目管理師,泰迪杯全國大學生數據挖掘競賽(www.tipdm.org)發起人。華南師範大學、廣東工業大學兼職教授,廣東省工業與應用數學學會理事。兼有大型高科技企業和高校的工作經歷,主要從事大數據挖掘及其應用的策劃、研發及咨詢培訓。全國計算機技術與軟件專業技術資格(水平)考試繼續教育和CDA數據分析師培訓講師。發表數據挖掘相關論文數二十餘篇,已取得國家發明專利12項,主編《Hadoop大數據分析與挖掘實戰》《Python數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等多本暢銷圖書,主持並完成科技項目9項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書,具有電力、電信、銀行、制造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景。
    目錄
    一章Hadoop介紹1

    1.1Hadoop概述1

    1.1.1Hadoop簡介1

    1.1.2Hadoop的發展歷史2

    1.1.3Hadoop的特點3

    1.2Hadoop核心4

    1.2.1分布式文件繫統——HDFS4
    一章Hadoop介紹1


    1.1Hadoop概述1


    1.1.1Hadoop簡介1


    1.1.2Hadoop的發展歷史2


    1.1.3Hadoop的特點3


    1.2Hadoop核心4


    1.2.1分布式文件繫統——HDFS4


    1.2.2分布式計算框架——MapReduce7


    1.2.3集群資源管理器——YARN9


    1.3Hadoop生態繫統12


    1.4Hadoop應用場景14


    小結15


    二章Hadoop集群的搭建及配置16


    任務2.1安裝及配置虛擬機17


    2.1.1創建Linux虛擬機17


    2.1.2設置固定IP25


    2.1.3遠程連接虛擬機27


    2.1.4虛擬機在線安裝軟件29


    2.1.5任務實現32


    任務2.2安裝Java32


    2.2.1在Windows下安裝Java33


    2.2.2在Linux下安裝Java35


    2.2.3任務實現36


    任務2.3搭建Hadoop完全分布式集群36


    2.3.1修改配置文件36


    2.3.2克隆虛擬機41


    2.3.3配置SSH免密碼登錄43


    2.3.4配置時間同步服務44


    2.3.5啟動關閉集群46


    2.3.6監控集群47


    小結50


    實訓50


    實訓1為Hadoop集群增加一個節點50


    實訓2編寫Shell腳本同步集群時間51


    課後練習51


    第3章Hadoop基礎操作53


    任務3.1查看Hadoop集群的基本信息54


    3.1.1查詢集群的存儲繫統信息55


    3.1.2查詢集群的計算資源信息58


    任務3.2上傳文件到HDFS目錄59


    3.2.1了解HDFS文件繫統59


    3.2.2掌握HDFS的基本操作62


    3.2.3任務實現65


    任務3.3運行MapReduce任務67


    3.3.1了解Hadoop官方的示例程序包67


    3.3.2提交MapReduce任務給集群運行68


    任務3.4管理多個MapReduce任務71


    3.4.1查詢MapReduce任務72


    3.4.2中斷MapReduce任務74


    小結76


    實訓77


    實訓1統計文件中所有單詞的平均長度77


    實訓2查詢與中斷MapReduce任務77


    課後練習78


    第4章MapReduce編程入門80


    任務4.1使用Eclipse創建MapReduce工程81


    4.1.1下載與安裝Eclipse81


    4.1.2配置MapReduce環境82


    4.1.3新建MapReduce工程84


    任務4.2通過源碼初識MapReduce編程86


    4.2.1通俗理解MapReduce原理86


    4.2.2了解MR實現詞頻統計的執行流程88


    4.2.3讀懂官方提供的WordCount源碼89


    任務4.3編程實現按日期統計訪問次數94


    4.3.1分析思路與處理邏輯94


    4.3.2編寫核心模塊代碼95


    4.3.3任務實現97


    任務4.4編程實現按訪問次數排序99


    4.4.1分析思路與處理邏輯99


    4.4.2編寫核心模塊代碼100


    4.4.3任務實現102


    小結104


    實訓104


    實訓1獲取成績表的高分記錄104


    實訓2對兩個文件中的數據進行合並與去重105


    課後練習107


    第5章MapReduce進階編程110


    任務5.1篩選日志文件並生成序列化文件111


    5.1.1MapReduce輸入格式111


    5.1.2MapReduce輸出格式113


    5.1.3任務實現113


    任務5.2Hadoop Java API讀取序列化日志文件115


    5.2.1FileSystem API管理文件夾115


    5.2.2FileSystem API操作文件119


    5.2.3FileSystem API讀寫數據121


    5.2.4任務實現123


    任務5.3優化日志文件統計程序124


    5.3.1自定義鍵值類型124


    5.3.2初步探索Combiner128


    5.3.3淺析Partitioner130


    5.3.4自定義計數器132


    5.3.5任務實現134


    任務5.4Eclipse提交日志文件統計程序137


    5.4.1傳遞參數137


    5.4.2Hadoop輔助類ToolRunner139


    5.4.3Eclipse自動打包並提交任務140


    小結144


    實訓144


    實訓1統計全球每年的高氣溫和低氣溫144


    實訓2篩選氣溫在15~25℃之間的數據145


    課後練習146


    第6章項目案例:電影網站用戶性別預測151


    任務6.1認識KNN算法152


    6.1.1KNN算法簡介152


    6.1.2KNN算法原理及流程152


    任務6.2數據預處理154


    6.2.1獲取數據154


    6.2.2數據變換155


    6.2.3數據清洗160


    6.2.4劃分數據集163


    任務6.3實現用戶性別分類167


    6.3.1實現思路167


    6.3.2代碼實現169


    任務6.4評價分類結果的準確性179


    6.4.1評價思路179


    6.4.2實現分類評價180


    6.4.3尋找優K值184


    小結188


    參考文獻189
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    媒體評論
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