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资料简介：
本书以大数据分析全流程为主线，介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖操作系统（Linux和Windows）、开发工具（Eclipse）以及大数据相关技术、软件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau）等。同时，本书还提供了丰富的课程实验和综合案例，以及大量免费的在线教学资源，可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。 本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”，可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材，用于指导大数据编程实践；也可供相关技术人员参考。

资料目录：

目录

第1章大数据技术概述/1

1.1大数据时代/1

1.2大数据关键技术/2

1.3大数据软件/3

1.3.1Hadoop/4

1.3.2Spark/5

1.3.3NoSQL数据库/5

1.3.4数据可视化/6

1.4内容安排/7

1.5在线资源/8

1.5.1在线资源一览表/9

1.5.2下载专区/9

1.5.3在线视频/10

1.5.4拓展阅读/11

1.5.5大数据课程公共服务平台/11

1.6本章小结/12第2章Linux系统的安装和使用/13

2.1Linux系统简介/13

2.2Linux系统安装/13

2.2.1下载安装文件/14

2.2.2Linux系统的安装方式/14

2.2.3安装Linux虚拟机/15

2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/36

2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/38

2.3.1Shell/38

2.3.2root用户/38

2.3.3创建普通用户/38〖2〗〖4〗大数据基础编程、实验和案例教程目录〖3〗2.3.4sudo命令/39

2.3.5常用的Linux系统命令/40

2.3.6文件解压缩/40

2.3.7常用的目录/41

2.3.8目录的权限/41

2.3.9更新APT/41

2.3.10切换中英文输入法/43

2.3.11vim编辑器的使用方法/43

2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/44

2.3.13在Linux中安装Eclipse/48

2.3.14其他使用技巧/49

2.4关于本书内容的一些约定/49

2.5本章小结/50第3章Hadoop的安装和使用/51

3.1Hadoop简介/51

3.2安装Hadoop前的准备工作/52

3.2.1创建hadoop用户/52

3.2.2更新APT/52

3.2.3安装SSH/52

3.2.4安装Java环境/53

3.3安装Hadoop/55

3.3.1下载安装文件/55

3.3.2单机模式配置/56

3.3.3伪分布式模式配置/57

3.3.4分布式模式配置/66

3.3.5使用Docker搭建Hadoop分布式集群/75

3.4本章小结/87第4章HDFS操作方法和基础编程/88

4.1HDFS操作常用Shell命令/88

4.1.1查看命令使用方法/88

4.1.2HDFS目录操作/90

4.2利用HDFS的Web管理界面/92

4.3HDFS编程实践/92

4.3.1在Eclipse中创建项目/93

4.3.2为项目添加需要用到的JAR包/94

4.3.3编写Java应用程序/96

4.3.4编译运行程序/98

4.3.5应用程序的部署/100

4.4本章小结/102第5章HBase的安装和基础编程/103

5.1安装HBase/103

5.1.1下载安装文件/103

5.1.2配置环境变量/104

5.1.3添加用户权限/104

5.1.4查看HBase版本信息/104

5.2HBase的配置/105

5.2.1单机模式配置/105

5.2.2伪分布式配置/107

5.3HBase常用Shell命令/109

5.3.1在HBase中创建表/109

5.3.2添加数据/110

5.3.3查看数据/110

5.3.4删除数据/111

5.3.5删除表/112

5.3.6查询历史数据/112

5.3.7退出HBase数据库/112

5.4HBase编程实践/113

5.4.1在Eclipse中创建项目/113

5.4.2为项目添加需要用到的JAR包/116

5.4.3编写Java应用程序/117

5.4.4编译运行程序/123

5.4.5应用程序的部署/124

5.5本章小结/124第6章典型NoSQL数据库的安装和使用/125

6.1Redis安装和使用/125

6.1.1Redis简介/125

6.1.2安装Redis/125

6.1.3Redis实例演示/127

6.2MongoDB的安装和使用/128

6.2.1MongDB简介/129

6.2.2安装MongoDB/129

6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/130

6.2.4Java API编程实例/136

6.3本章小结/139第7章MapReduce基础编程/140

7.1词频统计任务要求/140

7.2MapReduce程序编写方法/141

7.2.1编写Map处理逻辑/141

7.2.2编写Reduce处理逻辑/141

7.2.3编写main方法/142

7.2.4完整的词频统计程序/143

7.3编译打包程序/144

7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/145

7.3.2使用Eclipse编译运行词频统计程序/145

7.4运行程序/154

7.5本章小结/156第8章数据仓库Hive的安装和使用/157

8.1Hive的安装/157

8.1.1下载安装文件/157

8.1.2配置环境变量/158

8.1.3修改配置文件/158

8.1.4安装并配置MySQL/159

8.2Hive的数据类型/161

8.3Hive基本操作/162

8.3.1创建数据库、表、视图/162

8.3.2删除数据库、表、视图/163

8.3.3修改数据库、表、视图/164

8.3.4查看数据库、表、视图/165

8.3.5描述数据库、表、视图/165

8.3.6向表中装载数据/166

8.3.7查询表中数据/166

8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/166

8.4Hive应用实例: WordCount/167

8.5Hive编程的优势/167

8.6本章小结/168第9章Spark的安装和基础编程/169

9.1基础环境/169

9.2安装Spark/169

9.2.1下载安装文件/169

9.2.2配置相关文件/170

9.3使用 Spark Shell编写代码/171

9.3.1启动Spark Shell/171

9.3.2读取文件/172

9.3.3编写词频统计程序/174

9.4编写Spark独立应用程序/174

9.4.1用Scala语言编写Spark独立应用程序/175

9.4.2用Java语言编写Spark独立应用程序/178

9.5本章小结/182第10章典型的可视化工具的使用方法/183

10.1Easel.ly信息图制作方法/183

10.1.1信息图/183

10.1.2信息图制作基本步骤/183

10.2D3可视化库的使用方法/186

10.2.1D3可视化库的安装/187

10.2.2基本操作/187

10.3可视化工具Tableau使用方法/194

10.3.1安装Tableau/195

10.3.2界面功能介绍/195

10.3.3Tableau简单操作/197

10.4使用“魔镜”制作图表/202

10.4.1“魔镜”简介/202

10.4.2简单制作实例/202

10.5使用ECharts图表制作/206

10.5.1ECharts简介/206

10.5.2ECharts图表制作方法/206

10.5.3两个实例/210

10.6本章小结/217第11章数据采集工具的安装和使用/218

11.1Flume/218

11.1.1安装Flume/218

11.1.2两个实例/220

11.2Kafka/225

11.2.1Kafka相关概念/225

11.2.2安装Kafka/225

11.2.3一个实例/225

11.3Sqoop/227

11.3.1下载安装文件/227

11.3.2修改配置文件/228

11.3.3配置环境变量/228

11.3.4添加MySQL驱动程序/228

11.3.5测试与MySQL的连接/229

11.4实例: 编写Spark程序使用Kafka数据源/230

11.4.1Kafka准备工作/230

11.4.2Spark准备工作/232

11.4.3编写Spark程序使用Kafka数据源/234

11.5本章小结/239第12章大数据课程综合实验案例/241

12.1案例简介/241

12.1.1案例目的/241

12.1.2适用对象/241

12.1.3时间安排/241

12.1.4预备知识/241

12.1.5硬件要求/242

12.1.6软件工具/242

12.1.7数据集/242

12.1.8案例任务/242

12.2实验环境搭建/243

12.3实验步骤概述/244

12.4本地数据集上传到数据仓库Hive/245

12.4.1实验数据集的下载/245

12.4.2数据集的预处理/246

12.4.3导入数据库/249

12.5Hive数据分析/253

12.5.1简单查询分析/253

12.5.2查询条数统计分析/255

12.5.3关键字条件查询分析/256

12.5.4根据用户行为分析/258

12.5.5用户实时查询分析/259

12.6Hive、MySQL、HBase数据互导/260

12.6.1Hive预操作/260

12.6.2使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL/261

12.6.3使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase/265

12.6.4使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中/269

12.7利用R进行数据可视化分析/275

12.7.1安装R/275

12.7.2安装依赖库/277

12.7.3可视化分析/278

12.8本章小结/283第13章实验/284

13.1实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/284

13.1.1实验目的/284

13.1.2实验平台/284

13.1.3实验步骤/284

13.1.4实验报告/286

13.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/286

13.2.1实验目的/286

13.2.2实验平台/286

13.2.3实验步骤/287

13.2.4实验报告/287

13.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/288

13.3.1实验目的/288

13.3.2实验平台/288

13.3.3实验步骤/288

13.3.4实验报告/290

13.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/290

13.4.1实验目的/290

13.4.2实验平台/290

13.4.3实验步骤/290

13.4.4实验报告/293

13.5实验五: MapReduce初级编程实践/294

13.5.1实验目的/294

13.5.2实验平台/294

13.5.3实验步骤/294

13.5.4实验报告/297附录A大数据课程实验答案/298

A.1实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/298

A.1.1实验目的/298

A.1.2实验平台/298

A.1.3实验步骤/298

A.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/303

A.2.1实验目的/303

A.2.2实验平台/303

A.2.3实验步骤/303

A.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/323

A.3.1实验目的/323

A.3.2实验平台/323

A.3.3实验步骤/323

A.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/331

A.4.1实验目的/331

A.4.2实验平台/331

A.4.3实验步骤/332

A.5实验五: MapReduce初级编程实践/349

A.5.1实验目的/349

A.5.2实验平台/349

A.5.3实验步骤/350附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/360

B.1安装MySQL/360

B.2MySQL常用操作/363参考文献/367