"1. 《Hadoop大數據技術基礎（Python版）微課視頻版》從初學者角度出發，通過豐富的實操示例和實戰項目解析，詳細講解大數據開發環境、關鍵技術及其應用。2. 本書基於Python環境編寫，幫助讀者在較短時間內同時掌握Python基本語法與大數據入門技術，對大數據技術入門者具有較高價值。3. 本書設計了豐富的實訓內容，提供300分鐘微課視頻、PPT課件、教學大綱、實例源碼、習題答案等資源，適合作為大專院校數據科學與大數據技術、大數據管理與應用及相關專業的教材，也適合作為大數據技術初等

●第1章 大數據概述
1.1 大數據的產生與發展
1.2 大數據的基礎知識
1.3 大數據架構
1.4 本章小結
1.5 課後習題
第2章 Linux繫統的安裝與使用
2.1 繫統安裝
2.1.1 安裝CentOS7.x
2.1.2 安裝步驟
2.2 基本命令
2.2.1 cd命令
2.2.2 打包和解壓命令
2.2.3 其他常用命令
2.3 權限與目錄
2.3.1 權限
2.3.2 目錄
2.4 文件操作
2.4.1 文件與目錄管理
2.4.2 用戶和用戶組管理
2.5 網絡配置
2.6 本章小結
2.7 課後習題
第3章 Python3語言基礎
3.1 Python3簡介
3.1.1 Python的發展歷史
3.1.2 Python的應用
3.2 環境搭建
3.2.1 Python3環境的搭建
3.2.2 PyCharm
3.3 基礎語法
3.3.1 語法規範
3.3.2 數據類型
3.3.3 Number數據類型
3.3.4 字符串
3.3.5 列表
3.3組
3.3.7 字典
3.3.8 集合
3.3.9 函數
3.3.10 模塊
3.3.11 類和對像
3.3.12 封裝
3.3.13 構造函數
3.3.14 繼承
3.3.15 異常
3.3.16 操作MySQL
3.4 本章小結
3.5 課後習題
3.6 實訓
第4章 Hadoop開發環境
4.1 Hadoop生態圈工具
4.2 環境搭建
4.2.1 Linux虛擬機基礎配置
4.2.2 Xshell工具
4.2.3 安裝JDK
4.2.4 安裝Hadoop
4.2.5 安裝SSH
4.2.6 復制虛擬機
4.2.7 修改其他虛擬機
4.2.8 設置免密
4.2.9 啟動Hadoop集群
4.3 常見問題彙總
4.4 本章小結
4.5 課後習題
第5章 HDFS技術
5.1 HDFS架構
5.2 HDFS命令
5.2.1 version命令
5.2.2 dfsadmin命令
5.2.3 jar命令
5.2.4 fs命令
5.3 API的使用
5.3.1 hdfs模塊
5.3.2 pyhdfs模塊
5.4 本章小結
5.5 課後習題
5.6 實訓
第6章 MapReduce技術
6.1 MapReduce工作原理
6.1.1 MapReduce作業流程
6.1.2 早期MapReduce架構存在的問題
6.2 YARN運行概述
6.2.1 yarn模塊介紹
6.2.2 YARN的工作流程
6.3 利用Python進行MapReduce編程
6.3.1 Hadoop Streaming概述
6.3.2 Hadoop Streaming原理
6.3.3 Hadoop Streaming用法
6.3.4 Python 編寫MapReduce環境搭建
6.3.5 用Python編寫MapReduce代碼入門程序（詞頻統計）
6.3.6 清洗數據
6.4 mrjob模塊
6.4.1 mrjob模塊概述
6.4.2 安裝mrjob模塊
6.4.3 mrjob模塊的第一個例子（詞頻統計）
6.4.4 mrjob模塊的運行方式
6.4.5 MRJob類的工作原理
6.4.6 mrjob模塊的數據清洗
6.4.7 mrjob模塊的兩表合並
6.5 本章小結
6.6 課後習題
6.7 實訓
第7章 Hive數據倉庫
7.1 Hive模型
7.1.1 Hive的架構與基本組成
7.1.2 Hive的數據模型
7.2 Hive安裝
7.2.1 Hive的基本安裝
7.2.2 MySQL的安裝
7.2.3 Hive的配置
7.3 HiveQL詳解
7.3數據存儲
7.3.2 數據存儲
7.3.2 HQL操作
7.4 本章小結
7.5 課後習題
7.6 實訓
第8章 HBase分布式數據庫
8.1 HBase工作原理
8.1.1 HBase的表結構
8.1.2 體繫結構
8.1.3 物理模型
8.1.4 HBase讀寫流程
8.2 HBase接近分布式
8.2.1 安裝前準備
8.2.2 配置文件
8.2.3 集群啟動
8.3 HBase Shell
8.3.1 DDL操作
8.3.2 DML操作
8.4 本章小結
8.5 課後習題
第9章 Sqoop工具
9.1 Sqoop的安裝
9.2 Sqoop的使用
9.2.1 MySQL數據的導入導出
9.2.2 Oracle數據的導入導出
9.3 本章小結
9.4 課後習題
第10章 Hadoop實戰——貨運車分布分析平臺
10.1 需求分析
10.2 案例1：各個城市中各種貨運車的數量
10.2.1 業務簡介
10.2.2 業務模型
10.2.3 業務邏輯
10.2.4 數據呈現
10.3 案例2：報廢貨運車占比
10.3.1 業務簡介
10.3.2 業務模型
10.3.3 業務邏輯
10.3.4 數據呈現
10.4 案例3：各種貨運車的總量
10.4.1 業務簡介
10.4.2 業務模型
10.4.3 業務邏輯
10.4.4 數據呈現

本書從初學者角度出發，通過豐富的示例和實戰項目，詳細講解大數據開發環境、關鍵技術及其應用。全書共分10章，第1～9章的內容分別為大數據概述、Linux繫統的安裝與使用、Python3語言基礎、Hadoop開發環境、HDFS技術、MapReduce技術、Hive數據倉庫、HBase分布式數據庫、Sqoop工具，第10章詳細解析了實戰項目“貨運車分布分析平臺”，幫助初學者快速入門。本書所有知識點都結合具體的編程示例，對於重要知識點提供視頻講解，還設計了多個實訓，使讀者通過實踐環節加強對知識點的理解和掌握。 本書適合作為高等院校計算機應用、大數據技術及相關專業的教材，也適合作為大數據技術相關培訓的教材和大數據技術初學者的自學資料。

劉彬斌 著