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Hadoop 3.x大數(shù)據(jù)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
最新章節(jié):
16.14 動手練習(xí)
本書以Hadoop3.x及其周邊框架為主線,介紹了整個Hadoop生態(tài)系統(tǒng)主流的大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)。全書共16章,第1章講解VMware中CentOS7操作系統(tǒng)的安裝;第2章講解操作系統(tǒng)集群環(huán)境的配置;第3~16章講解Hadoop生態(tài)系統(tǒng)各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數(shù)據(jù)實(shí)時處理系統(tǒng)Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統(tǒng)Elasticsearch等的基礎(chǔ)知識、架構(gòu)原理、集群環(huán)境搭建,同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析,并通過案例演示了各個框架的實(shí)際應(yīng)用。讀者即使沒有任何大數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過閱讀本書,也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數(shù)據(jù)集群并獨(dú)立完成項(xiàng)目開發(fā)。本書通俗易懂,內(nèi)容豐富,適合大數(shù)據(jù)開發(fā)初學(xué)者、大數(shù)據(jù)運(yùn)維人員以及大數(shù)據(jù)分析與挖掘的從業(yè)者閱讀,也可作為培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和大專院校大數(shù)據(jù)專業(yè)課程的教學(xué)用書。
最新章節(jié)
- 16.14 動手練習(xí)
- 16.13 案例分析:Spark SQL讀寫MySQL
- 16.12 案例分析:Spark SQL與Hive整合
- 16.11 案例分析:使用Spark SQL實(shí)現(xiàn)單詞計數(shù)
- 16.10.2 Spark SQL基本使用
- 16.10.1 DataFrame和Dataset
品牌:清華大學(xué)
上架時間:2023-07-17 18:32:34
出版社:清華大學(xué)出版社
本書數(shù)字版權(quán)由清華大學(xué)提供,并由其授權(quán)上海閱文信息技術(shù)有限公司制作發(fā)行
- 16.14 動手練習(xí) 更新時間:2023-07-17 19:30:24
- 16.13 案例分析:Spark SQL讀寫MySQL
- 16.12 案例分析:Spark SQL與Hive整合
- 16.11 案例分析:使用Spark SQL實(shí)現(xiàn)單詞計數(shù)
- 16.10.2 Spark SQL基本使用
- 16.10.1 DataFrame和Dataset
- 16.10 Spark SQL
- 16.9 案例分析:使用Spark RDD實(shí)現(xiàn)單詞計數(shù)
- 16.8.2 RDD算子
- 16.8.1 創(chuàng)建RDD
- 16.8 Spark RDD
- 16.7 Spark Shell的使用
- 16.6 Spark應(yīng)用程序的提交
- 16.5 Spark HA搭建
- 16.4.2 Spark On YARN模式
- 16.4.1 Spark Standalone模式
- 16.4 Spark集群環(huán)境搭建
- 16.3.2 Spark On YARN模式
- 16.3.1 Spark Standalone模式
- 16.3 Spark運(yùn)行時架構(gòu)
- 16.2 Spark主要組件
- 16.1 Spark概述
- 第16章 Spark
- 15.9 動手練習(xí)
- 15.8.2 創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.8.1 IDEA中安裝Scala插件
- 15.8 使用IntelliJ IDEA創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.7.2 創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.7.1 安裝Scala for Eclipse IDE
- 15.7 使用Eclipse創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.6.2 特質(zhì)
- 15.6.1 抽象類
- 15.6 抽象類和特質(zhì)
- 15.5.5 構(gòu)造器
- 15.5.4 get和set方法
- 15.5.3 伴生對象
- 15.5.2 單例對象
- 15.5.1 類的定義
- 15.5 類和對象
- 15.4.5 Set
- 15.4.4 元組
- 15.4.3 Map映射
- 15.4.2 List
- 15.4.1 數(shù)組
- 15.4 集合
- 15.3.5 方法與函數(shù)
- 15.3.4 循環(huán)
- 15.3.3 表達(dá)式
- 15.3.2 數(shù)據(jù)類型
- 15.3.1 變量聲明
- 15.3 Scala基礎(chǔ)
- 15.2.2 CentOS 7中安裝Scala
- 15.2.1 Windows中安裝Scala
- 15.2 安裝Scala
- 15.1 什么是Scala
- 第15章 Scala
- 14.9 動手練習(xí)
- 14.8 Java API操作:員工信息
- 14.7 Head插件安裝
- 14.6.5 Query DSL
- 14.6.4 搜索API
- 14.6.3 文檔API
- 14.6.2 索引API
- 14.6.1 集群狀態(tài)API
- 14.6 REST API
- 14.5 安裝Kibana
- 14.4 集群環(huán)境搭建
- 14.3 集群架構(gòu)
- 14.2.3 路由
- 14.2.2 分片和副本
- 14.2.1 索引、類型和文檔
- 14.2 基本概念
- 14.1 什么是Elasticsearch
- 第14章 Elasticsearch
- 13.8 動手練習(xí)
- 13.7.3 程序運(yùn)行
- 13.7.2 代碼編寫
- 13.7.1 設(shè)計思路
- 13.7 案例分析:Storm與Kafka整合
- 13.6.3 程序運(yùn)行
- 13.6.2 代碼編寫
- 13.6.1 設(shè)計思路
- 13.6 案例分析:單詞計數(shù)
- 13.5 Storm集群環(huán)境搭建
- 13.4 Storm流分組
- 13.3 Storm集群架構(gòu)
- 13.2 Storm Topology
- 13.1 什么是Storm
- 第13章 Storm
- 12.10 動手練習(xí)
- 12.9 案例分析:Flume與Kafka整合
- 12.8 案例分析:攔截器和選擇器的應(yīng)用
- 12.7 選擇器
- 12.6.2 自定義攔截器
- 12.6.1 內(nèi)置攔截器
- 12.6 攔截器
- 12.5 案例分析:日志監(jiān)控(二)
- 12.4 案例分析:日志監(jiān)控(一)
- 12.3 安裝與簡單使用
- 12.2.3 多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)
- 12.2.2 組件介紹
- 12.2.1 單節(jié)點(diǎn)架構(gòu)
- 12.2 Flume的架構(gòu)原理
- 12.1 什么是Flume
- 第12章 Flume
- 11.11 動手練習(xí)
- 11.10 案例分析:Kafka生產(chǎn)者攔截器
- 11.9.4 運(yùn)行程序
- 11.9.3 創(chuàng)建消費(fèi)者
- 11.9.2 創(chuàng)建生產(chǎn)者
- 11.9.1 創(chuàng)建Java工程
- 11.9 Java API操作
- 11.8.4 創(chuàng)建消費(fèi)者
- 11.8.3 創(chuàng)建生產(chǎn)者
- 11.8.2 查詢主題
- 11.8.1 創(chuàng)建主題
- 11.8 命令行操作
- 11.7 Kafka集群環(huán)境搭建
- 11.6 數(shù)據(jù)存儲機(jī)制
- 11.5 消費(fèi)者組
- 11.4 分區(qū)副本
- 11.3 主題與分區(qū)
- 11.2 Kafka架構(gòu)
- 11.1 什么是Kafka
- 第11章 Kafka
- 10.9 動手練習(xí)
- 10.8 案例分析:將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase中
- 10.7 案例分析:將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL中
- 10.6 案例分析:將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中
- 10.5 Sqoop安裝與配置
- 10.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具
- 10.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具
- 10.2 使用Sqoop
- 10.1.2 Sqoop開發(fā)流程
- 10.1.1 Sqoop基本架構(gòu)
- 10.1 什么是Sqoop
- 第10章 Sqoop
- 9.16 動手練習(xí)
- 9.15 案例分析:Hive分析搜狗用戶搜索日志
- 9.14 案例分析:Hive與HBase整合
- 9.13 Hive JDBC操作
- 9.12 Hive自定義函數(shù)
- 9.11 Hive元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)分析
- 9.10 其他Hive命令
- 9.9.2 JOIN連接查詢
- 9.9.1 SELECT子句查詢
- 9.9 Hive查詢
- 9.8.4 分桶表
- 9.8.3 分區(qū)表
- 9.8.2 外部表
- 9.8.1 內(nèi)部表
- 9.8 Hive表操作
- 9.7 Hive數(shù)據(jù)庫操作
- 9.6 Beeline CLI的使用
- 9.5 Hive常見屬性配置
- 9.4.3 遠(yuǎn)程模式
- 9.4.2 本地模式
- 9.4.1 內(nèi)嵌模式
- 9.4 Hive安裝配置
- 9.3 Hive三種運(yùn)行模式
- 9.2 Hive架構(gòu)體系
- 9.1.2 數(shù)據(jù)類型
- 9.1.1 數(shù)據(jù)單元
- 9.1 什么是Hive
- 第9章 Hive
- 8.11 動手練習(xí)
- 8.10 案例分析:HBase數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)
- 8.9.2 HDFS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至HBase
- 8.9.1 HBase不同表間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移
- 8.9 案例分析:HBase MapReduce數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移
- 8.8 HBase過濾器
- 8.7.5 刪除數(shù)據(jù)
- 8.7.4 查詢數(shù)據(jù)
- 8.7.3 添加數(shù)據(jù)
- 8.7.2 創(chuàng)建表
- 8.7.1 創(chuàng)建Java工程
- 8.7 HBase Java API操作
- 8.6 HBase Shell命令操作
- 8.5.3 集群模式
- 8.5.2 偽分布模式
- 8.5.1 單機(jī)模式
- 8.5 HBase安裝配置
- 8.4 HBase集群架構(gòu)
- 8.3 HBase數(shù)據(jù)模型
- 8.2 HBase基本結(jié)構(gòu)
- 8.1 什么是HBase
- 第8章 HBase
- 7.3 動手練習(xí)
- 7.2.2 搭建步驟
- 7.2.1 架構(gòu)原理
- 7.2 YARN HA搭建
- 7.1.3 結(jié)合ZooKeeper進(jìn)行HDFS自動故障轉(zhuǎn)移
- 7.1.2 搭建步驟
- 7.1.1 架構(gòu)原理
- 7.1 HDFS HA搭建
- 第7章 HDFS與YARNHA
- 6.6 動手練習(xí)
- 6.5 案例分析:監(jiān)聽服務(wù)器動態(tài)上下線
- 6.4.5 刪除節(jié)點(diǎn)
- 6.4.4 獲取數(shù)據(jù)
- 6.4.3 修改數(shù)據(jù)
- 6.4.2 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)
- 6.4.1 創(chuàng)建Java工程
- 6.4 ZooKeeper Java API操作
- 6.3 ZooKeeper命令行操作
- 6.2.3 集群模式
- 6.2.2 偽分布模式
- 6.2.1 單機(jī)模式
- 6.2 ZooKeeper安裝配置
- 6.1.6 分布式鎖
- 6.1.5 Watcher機(jī)制
- 6.1.4 節(jié)點(diǎn)類型
- 6.1.3 數(shù)據(jù)模型
- 6.1.2 架構(gòu)原理
- 6.1.1 應(yīng)用場景
- 6.1 ZooKeeper簡介
- 第6章 ZooKeeper
- 5.8 動手練習(xí)
- 5.7 使用MRUnit測試MapReduce程序
- 5.6 案例分析:二次排序
- 5.5 案例分析:求平均分
- 5.4 案例分析:數(shù)據(jù)去重
- 5.3 案例分析:單詞計數(shù)
- 5.2 MapReduce程序編寫步驟
- 5.1.3 工作原理
- 5.1.2 任務(wù)流程
- 5.1.1 設(shè)計思想
- 5.1 MapReduce簡介
- 第5章 MapReduce
- 4.5 動手練習(xí)
- 4.4.8 下載文件到本地
- 4.4.7 上傳本地文件
- 4.4.6 獲取文件或目錄的元數(shù)據(jù)
- 4.4.5 遍歷文件和目錄
- 4.4.4 刪除文件
- 4.4.3 創(chuàng)建文件
- 4.4.2 創(chuàng)建目錄
- 4.4.1 讀取數(shù)據(jù)
- 4.4 HDFS Java API操作
- 4.3 HDFS Web界面操作
- 4.2 HDFS命令行操作
- 4.1.4 文件讀寫
- 4.1.3 主要組件
- 4.1.2 總體架構(gòu)
- 4.1.1 設(shè)計目標(biāo)
- 4.1 HDFS簡介
- 第4章 HDFS
- 3.6 動手練習(xí)
- 3.5 搭建Hadoop 3.x分布式集群
- 3.4.2 無密鑰登錄操作步驟
- 3.4.1 無密鑰登錄原理
- 3.4 配置集群各節(jié)點(diǎn)SSH無密鑰登錄
- 3.3 YARN工作流程
- 3.2 YARN基本架構(gòu)及組件
- 3.1.2 Hadoop不同版本架構(gòu)對比
- 3.1.1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)
- 3.1 Hadoop簡介
- 第3章 Hadoop
- 2.5 動手練習(xí)
- 2.4 配置主機(jī)IP映射
- 2.3 克隆虛擬機(jī)
- 2.2 安裝JDK
- 2.1.6 新建資源目錄
- 2.1.5 修改主機(jī)名
- 2.1.4 設(shè)置固定IP
- 2.1.3 關(guān)閉防火墻
- 2.1.2 修改用戶權(quán)限
- 2.1.1 新建用戶
- 2.1 系統(tǒng)環(huán)境配置
- 第2章 CentOS7集群環(huán)境配置
- 1.4 動手練習(xí)
- 1.3 安裝操作系統(tǒng)
- 1.2 新建虛擬機(jī)
- 1.1 下載CentOS 7鏡像文件
- 第1章 VMware中安裝CentOS
- 前言
- 作者簡介
- 內(nèi)容簡介
- 版權(quán)信息
- 封面
- 封面
- 版權(quán)信息
- 內(nèi)容簡介
- 作者簡介
- 前言
- 第1章 VMware中安裝CentOS
- 1.1 下載CentOS 7鏡像文件
- 1.2 新建虛擬機(jī)
- 1.3 安裝操作系統(tǒng)
- 1.4 動手練習(xí)
- 第2章 CentOS7集群環(huán)境配置
- 2.1 系統(tǒng)環(huán)境配置
- 2.1.1 新建用戶
- 2.1.2 修改用戶權(quán)限
- 2.1.3 關(guān)閉防火墻
- 2.1.4 設(shè)置固定IP
- 2.1.5 修改主機(jī)名
- 2.1.6 新建資源目錄
- 2.2 安裝JDK
- 2.3 克隆虛擬機(jī)
- 2.4 配置主機(jī)IP映射
- 2.5 動手練習(xí)
- 第3章 Hadoop
- 3.1 Hadoop簡介
- 3.1.1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)架構(gòu)
- 3.1.2 Hadoop不同版本架構(gòu)對比
- 3.2 YARN基本架構(gòu)及組件
- 3.3 YARN工作流程
- 3.4 配置集群各節(jié)點(diǎn)SSH無密鑰登錄
- 3.4.1 無密鑰登錄原理
- 3.4.2 無密鑰登錄操作步驟
- 3.5 搭建Hadoop 3.x分布式集群
- 3.6 動手練習(xí)
- 第4章 HDFS
- 4.1 HDFS簡介
- 4.1.1 設(shè)計目標(biāo)
- 4.1.2 總體架構(gòu)
- 4.1.3 主要組件
- 4.1.4 文件讀寫
- 4.2 HDFS命令行操作
- 4.3 HDFS Web界面操作
- 4.4 HDFS Java API操作
- 4.4.1 讀取數(shù)據(jù)
- 4.4.2 創(chuàng)建目錄
- 4.4.3 創(chuàng)建文件
- 4.4.4 刪除文件
- 4.4.5 遍歷文件和目錄
- 4.4.6 獲取文件或目錄的元數(shù)據(jù)
- 4.4.7 上傳本地文件
- 4.4.8 下載文件到本地
- 4.5 動手練習(xí)
- 第5章 MapReduce
- 5.1 MapReduce簡介
- 5.1.1 設(shè)計思想
- 5.1.2 任務(wù)流程
- 5.1.3 工作原理
- 5.2 MapReduce程序編寫步驟
- 5.3 案例分析:單詞計數(shù)
- 5.4 案例分析:數(shù)據(jù)去重
- 5.5 案例分析:求平均分
- 5.6 案例分析:二次排序
- 5.7 使用MRUnit測試MapReduce程序
- 5.8 動手練習(xí)
- 第6章 ZooKeeper
- 6.1 ZooKeeper簡介
- 6.1.1 應(yīng)用場景
- 6.1.2 架構(gòu)原理
- 6.1.3 數(shù)據(jù)模型
- 6.1.4 節(jié)點(diǎn)類型
- 6.1.5 Watcher機(jī)制
- 6.1.6 分布式鎖
- 6.2 ZooKeeper安裝配置
- 6.2.1 單機(jī)模式
- 6.2.2 偽分布模式
- 6.2.3 集群模式
- 6.3 ZooKeeper命令行操作
- 6.4 ZooKeeper Java API操作
- 6.4.1 創(chuàng)建Java工程
- 6.4.2 創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)
- 6.4.3 修改數(shù)據(jù)
- 6.4.4 獲取數(shù)據(jù)
- 6.4.5 刪除節(jié)點(diǎn)
- 6.5 案例分析:監(jiān)聽服務(wù)器動態(tài)上下線
- 6.6 動手練習(xí)
- 第7章 HDFS與YARNHA
- 7.1 HDFS HA搭建
- 7.1.1 架構(gòu)原理
- 7.1.2 搭建步驟
- 7.1.3 結(jié)合ZooKeeper進(jìn)行HDFS自動故障轉(zhuǎn)移
- 7.2 YARN HA搭建
- 7.2.1 架構(gòu)原理
- 7.2.2 搭建步驟
- 7.3 動手練習(xí)
- 第8章 HBase
- 8.1 什么是HBase
- 8.2 HBase基本結(jié)構(gòu)
- 8.3 HBase數(shù)據(jù)模型
- 8.4 HBase集群架構(gòu)
- 8.5 HBase安裝配置
- 8.5.1 單機(jī)模式
- 8.5.2 偽分布模式
- 8.5.3 集群模式
- 8.6 HBase Shell命令操作
- 8.7 HBase Java API操作
- 8.7.1 創(chuàng)建Java工程
- 8.7.2 創(chuàng)建表
- 8.7.3 添加數(shù)據(jù)
- 8.7.4 查詢數(shù)據(jù)
- 8.7.5 刪除數(shù)據(jù)
- 8.8 HBase過濾器
- 8.9 案例分析:HBase MapReduce數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移
- 8.9.1 HBase不同表間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移
- 8.9.2 HDFS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移至HBase
- 8.10 案例分析:HBase數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)
- 8.11 動手練習(xí)
- 第9章 Hive
- 9.1 什么是Hive
- 9.1.1 數(shù)據(jù)單元
- 9.1.2 數(shù)據(jù)類型
- 9.2 Hive架構(gòu)體系
- 9.3 Hive三種運(yùn)行模式
- 9.4 Hive安裝配置
- 9.4.1 內(nèi)嵌模式
- 9.4.2 本地模式
- 9.4.3 遠(yuǎn)程模式
- 9.5 Hive常見屬性配置
- 9.6 Beeline CLI的使用
- 9.7 Hive數(shù)據(jù)庫操作
- 9.8 Hive表操作
- 9.8.1 內(nèi)部表
- 9.8.2 外部表
- 9.8.3 分區(qū)表
- 9.8.4 分桶表
- 9.9 Hive查詢
- 9.9.1 SELECT子句查詢
- 9.9.2 JOIN連接查詢
- 9.10 其他Hive命令
- 9.11 Hive元數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)分析
- 9.12 Hive自定義函數(shù)
- 9.13 Hive JDBC操作
- 9.14 案例分析:Hive與HBase整合
- 9.15 案例分析:Hive分析搜狗用戶搜索日志
- 9.16 動手練習(xí)
- 第10章 Sqoop
- 10.1 什么是Sqoop
- 10.1.1 Sqoop基本架構(gòu)
- 10.1.2 Sqoop開發(fā)流程
- 10.2 使用Sqoop
- 10.3 數(shù)據(jù)導(dǎo)入工具
- 10.4 數(shù)據(jù)導(dǎo)出工具
- 10.5 Sqoop安裝與配置
- 10.6 案例分析:將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HDFS中
- 10.7 案例分析:將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL中
- 10.8 案例分析:將MySQL表數(shù)據(jù)導(dǎo)入到HBase中
- 10.9 動手練習(xí)
- 第11章 Kafka
- 11.1 什么是Kafka
- 11.2 Kafka架構(gòu)
- 11.3 主題與分區(qū)
- 11.4 分區(qū)副本
- 11.5 消費(fèi)者組
- 11.6 數(shù)據(jù)存儲機(jī)制
- 11.7 Kafka集群環(huán)境搭建
- 11.8 命令行操作
- 11.8.1 創(chuàng)建主題
- 11.8.2 查詢主題
- 11.8.3 創(chuàng)建生產(chǎn)者
- 11.8.4 創(chuàng)建消費(fèi)者
- 11.9 Java API操作
- 11.9.1 創(chuàng)建Java工程
- 11.9.2 創(chuàng)建生產(chǎn)者
- 11.9.3 創(chuàng)建消費(fèi)者
- 11.9.4 運(yùn)行程序
- 11.10 案例分析:Kafka生產(chǎn)者攔截器
- 11.11 動手練習(xí)
- 第12章 Flume
- 12.1 什么是Flume
- 12.2 Flume的架構(gòu)原理
- 12.2.1 單節(jié)點(diǎn)架構(gòu)
- 12.2.2 組件介紹
- 12.2.3 多節(jié)點(diǎn)架構(gòu)
- 12.3 安裝與簡單使用
- 12.4 案例分析:日志監(jiān)控(一)
- 12.5 案例分析:日志監(jiān)控(二)
- 12.6 攔截器
- 12.6.1 內(nèi)置攔截器
- 12.6.2 自定義攔截器
- 12.7 選擇器
- 12.8 案例分析:攔截器和選擇器的應(yīng)用
- 12.9 案例分析:Flume與Kafka整合
- 12.10 動手練習(xí)
- 第13章 Storm
- 13.1 什么是Storm
- 13.2 Storm Topology
- 13.3 Storm集群架構(gòu)
- 13.4 Storm流分組
- 13.5 Storm集群環(huán)境搭建
- 13.6 案例分析:單詞計數(shù)
- 13.6.1 設(shè)計思路
- 13.6.2 代碼編寫
- 13.6.3 程序運(yùn)行
- 13.7 案例分析:Storm與Kafka整合
- 13.7.1 設(shè)計思路
- 13.7.2 代碼編寫
- 13.7.3 程序運(yùn)行
- 13.8 動手練習(xí)
- 第14章 Elasticsearch
- 14.1 什么是Elasticsearch
- 14.2 基本概念
- 14.2.1 索引、類型和文檔
- 14.2.2 分片和副本
- 14.2.3 路由
- 14.3 集群架構(gòu)
- 14.4 集群環(huán)境搭建
- 14.5 安裝Kibana
- 14.6 REST API
- 14.6.1 集群狀態(tài)API
- 14.6.2 索引API
- 14.6.3 文檔API
- 14.6.4 搜索API
- 14.6.5 Query DSL
- 14.7 Head插件安裝
- 14.8 Java API操作:員工信息
- 14.9 動手練習(xí)
- 第15章 Scala
- 15.1 什么是Scala
- 15.2 安裝Scala
- 15.2.1 Windows中安裝Scala
- 15.2.2 CentOS 7中安裝Scala
- 15.3 Scala基礎(chǔ)
- 15.3.1 變量聲明
- 15.3.2 數(shù)據(jù)類型
- 15.3.3 表達(dá)式
- 15.3.4 循環(huán)
- 15.3.5 方法與函數(shù)
- 15.4 集合
- 15.4.1 數(shù)組
- 15.4.2 List
- 15.4.3 Map映射
- 15.4.4 元組
- 15.4.5 Set
- 15.5 類和對象
- 15.5.1 類的定義
- 15.5.2 單例對象
- 15.5.3 伴生對象
- 15.5.4 get和set方法
- 15.5.5 構(gòu)造器
- 15.6 抽象類和特質(zhì)
- 15.6.1 抽象類
- 15.6.2 特質(zhì)
- 15.7 使用Eclipse創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.7.1 安裝Scala for Eclipse IDE
- 15.7.2 創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.8 使用IntelliJ IDEA創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.8.1 IDEA中安裝Scala插件
- 15.8.2 創(chuàng)建Scala項(xiàng)目
- 15.9 動手練習(xí)
- 第16章 Spark
- 16.1 Spark概述
- 16.2 Spark主要組件
- 16.3 Spark運(yùn)行時架構(gòu)
- 16.3.1 Spark Standalone模式
- 16.3.2 Spark On YARN模式
- 16.4 Spark集群環(huán)境搭建
- 16.4.1 Spark Standalone模式
- 16.4.2 Spark On YARN模式
- 16.5 Spark HA搭建
- 16.6 Spark應(yīng)用程序的提交
- 16.7 Spark Shell的使用
- 16.8 Spark RDD
- 16.8.1 創(chuàng)建RDD
- 16.8.2 RDD算子
- 16.9 案例分析:使用Spark RDD實(shí)現(xiàn)單詞計數(shù)
- 16.10 Spark SQL
- 16.10.1 DataFrame和Dataset
- 16.10.2 Spark SQL基本使用
- 16.11 案例分析:使用Spark SQL實(shí)現(xiàn)單詞計數(shù)
- 16.12 案例分析:Spark SQL與Hive整合
- 16.13 案例分析:Spark SQL讀寫MySQL
- 16.14 動手練習(xí) 更新時間:2023-07-17 19:30:24