了得網計算機/網絡_大數據實訓案例——電信用戶行為分析（Scala版）

編輯推薦

本書是廈門大學作者團隊長期經驗總結的結晶。本書是在廈門大學《大數據技術原理與應用》入門級大數據教材的基礎之上編寫的。為了確保教程質量，在編著出版紙質教材之前，實驗室已經於2016年10月通過實驗室官網免費發布共享了簡化版的Spark在線教程和相關教學資源，同時，該在線教程也已經用於廈門大學計*機科學繫研究生的大數據課程教學，並成為全國高校大數據課程教師培訓交流班的授課內容。實驗室根據讀者對在線Spark教程的大量反饋意見以及教學實踐中發現的問題，對Spark在線教程進行了多次修正和完善，所有這些前期準備工作，都為紙質教材的編著出版打下了堅實的基礎。

內容簡介

本書詳細介紹了一*大數據應用案例——電信用戶行為分析，案例涉及數據預處理、數據存儲與管理、數據分析和數據可視化等流程，涵蓋Linux、MySQL、Hadoop、Spark、IntelliJ IDEA、Spring等繫統和軟件的安裝與使用方法。案例采用的編程語言是Scala和Java。

作者簡介

林子雨（1978－），男，博士，廈門大學計*機科學繫助理教授，廈門大學雲計*與大數據研究中心創始成員，廈門大學數據庫實驗室負責人，中國計*機學會數據庫專委會委員，中國計*機學會信息繫統專委會委員。於2001年獲得福州大學水利水電專業學士學位，2005年獲得廈門大學計*機專業碩士學位，2009年獲得北京大學計*機專業博士學位。中國高校**“數字教師”提出者和建設者（http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu），2009年至今，“數字教師”大平臺累計向網絡免費發布超過500萬字高價值的教學和科研資料，累計網絡訪問量超過500萬次。主要研究方向為數據庫、數據倉庫、數據挖掘和大數據，發表期刊和會議學術論文多篇，並作為課題負責人主持了1項國家自然科學基金、1項福建省自然科學基金項目和1項福建省教改課題。曾作為志願者翻譯了Google Spanner、BigTable和《Architecture of a Database System》等大量英文學術資料，與廣大網友分享，深受歡迎。2013年開始在廈門大學開設大數據課程，並因在教學領域的突出貢獻和學生的認可，成為2013年度和2017年度廈門大學教學類獎教金獲得者。獲得2017年福建省精品在線開放課程、2018年廈門大學高等教育教學成果特等獎、2018年福建省高等教育教學成果二等獎。主講課程：《大數據處理技術》。 *人主頁：http://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu。 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn。數據庫實驗室網站：http://dblab.xmu.edu.cn。建設了高校大數據課程公共服務平臺（http://dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-teaching- platform/），成為全國高校大數據教學知名品牌。平臺為教師教學和學生學習大數據課程提供包括教學大綱、講義PPT、學習指南、備課指南、實驗指南、上機習題、授課視頻、技術資料等全方位、一站式免費服務，平臺年訪問量超過100萬次，同時提供面向高校的大數據實驗平臺建設方案和大數據課程師資培訓服務。

第1章案例概述 1

1.1案例目的1

1.2適用對像1

1.3時間安排1

1.4預備知識2

1.5硬件要求2

1.6軟件工具2
第1章案例概述 1

1.1案例目的1

1.2適用對像1

1.3時間安排1

1.4預備知識2

1.5硬件要求2

1.6軟件工具2

1.7數據集3

1.8案例任務3

1.9實驗步驟4

1.10在線資源6

1.10.1在線資源一覽表6

1.10.2下載專區6

1.10.3先修課程7

1.10.4大數據課程公共服務平臺7

1.11本章小結8

第2章大數據實驗環境搭建9

2.1Linux繫統及相關軟件使用方法9

2.1.1Shell10

2.1.2root用戶10

2.1.3創建普通用戶10

2.1.4sudo*令11

2.1.5常用的Linux繫統*令11

2.1.6文件解壓縮12

2.1.7常用的目錄12

2.1.8目錄的權限13

2.1.9更新APT13

2.1.10切換中英文輸入法14

2.1.11vim編輯器的安裝和使用方法15

2.2JDK的安裝15

2.3Scala的安裝16

2.4Hadoop的安裝和基本使用方法17

2.4.1安裝Hadoop前的準備工作17

2.4.2安裝Hadoop19

2.4.3HDFS操作常用Shell*令22

2.5Spark的安裝和基本使用方法24

2.5.1下載安裝文件24

2.5.2配置相關文件25

2.5.3Spark和Hadoop的交互25

2.5.4在spark-shell中運行代碼26

2.6MySQL數據庫的安裝和基本

使用方法28

2.6.1安裝MySQL28

2.6.2MySQL常用操作31

2.7安裝Tomcat33

2.7.1安裝方式的選擇33

2.7.2下載安裝文件33

2.7.3安裝和啟動Tomcat34

2.8本章小結35

第3章IntelliJ IDEA開發工具的

安裝和使用方法36

3.1下載和安裝IDEA36

*.*下載Scala插件安裝包36

3.3啟動IDEA37

3.4為IDEA安裝Scala插件40

3.5配置項目的JDK44

3.6使用IDEA開發WordCount程序45

3.6.1創建一*新項目WordCount46

3.6.2為WordCount項目添加Scala

框架支持48

3.6.3設置項目目錄51

3.6.4新建Scala代碼文件53

3.6.5配置pom.xml文件55

3.6.6更新Maven的依賴文件57

3.6.7運行WordCount程序57

3.6.8打包WordCount程序生成

JAR包59

3.6.9把JAR包提交到Spark中運行63

3.7本章小結63

第4章使用Spring、Spring

MVC和MyBatis開發

網頁應用64

4.1MVC模型64

4.2Spring框架65

4.3Spring MVC框架66

4.3.1網頁開發中的“請求-響應”

模型66

4.*.*采用Spring MVC框架後的

網頁請求處理過程67

4.4MyBatis68

4.5一*簡單的網頁應用開發實例69

4.5.1新建項目69

4.5.2配置pom.xml文件71

4.5.3設置項目目錄74

4.5.4編寫代碼文件75

4.5.5對項目文件進行編譯打包77

4.5.6把WebDemo.war發布到

Tomcat中81

4.5.7實現Spring MVC和

Spring的整合83

4.5.8實現Spring、Spring MVC和

MyBatis三者的融合86

4.5.9把後端數據提交給網頁顯示93

4.6在IntelliJ IDEA中使用Tomcat

調試網頁程序96

4.7本章小結104

第5章使用ECharts制作

可視化圖表105

5.1ECharts簡介105

5.2ECharts圖表制作方法105

5.2.1下載ECharts105

5.2.2在HTML中引入ECharts106

5.2.3繪制一*簡單的圖表106

5.2.4導出圖片107

5.3可視化圖表制作實例109

5.3.1快速制作圖表方法109

5.*.*實例1：柱狀圖110

5.3.3實例2：餅狀圖113

5.4本章小結117

第6章電信用戶行為分析

實現過程118

6.1數據分析整體過程118

6.2本地數據集上傳到HDFS119

6.2.1數據集下載119

6.2.2把數據集上傳到HDFS119

6.3在MySQL中創建數據庫120

6.3.1啟動進入MySQL Shell環境120

6.*.*創建一*數據庫120

6.3.3創建一*數據彙總表120

6.3.4創建一*數據明細表121

6.3.5創建一*數據原始明細表121

6.3.6創建一*區域維表121

6.3.7創建一*渠道維表121

6.3.8創建一*請求類型維表122

6.3.9創建五*視圖122

6.3.10添加MySQL數據庫

驅動程序JAR包123

6.4開發Spark程序分析用戶行為123

6.4.1新建項目124

6.4.2設置依賴包125

6.4.3設置項目目錄127

6.4.4新建Scala代碼文件127

6.4.5配置pom.xml文件133

6.4.6在IDEA中運行程序136

6.4.7生成應用程序JAR包138

6.4.8使用spark-submit*令

運行程序142

6.5使用Spring MVC框架進行

數據可視化分析144

6.5.1新建項目144

6.5.2配置pom.xml文件145

6.5.3設置項目目錄148

6.5.4編寫代碼文件150

6.5.5生成應用程序JAR包173

6.5.6把網頁應用部署到Tomcat

服務器中175

6.6本章小結178

參考文獻179

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