Hadoop数据分析

前言 ix
* 一部分　分布式计算入门
* 1章　数据产品时代 2
1．1　什么是数据产品 2
1．2　使用Hadoop构建大规模数据产品 4
1．2．1　利用大型数据集 4
1．2．2　数据产品中的Hadoop 5
1．3　数据科学流水线和Hadoop生态系统 6
1．4　小结 8
* 2 章　大数据操作系统 9
2．1　基本概念 10
2．2　Hadoop架构 11
2．2．1　Hadoop集群 12
2．2．2　HDFS 14
2．2．3　YARN 15
2．3　使用分布式文件系统 16
2．3．1　基本的文件系统操作 16
2．3．2　HDFS文件权限 18
2．3．3　其他HDFS接口 19
2．4　使用分布式计算 20
2．4．1　MapReduce：函数式编程模型 20
2．4．2　MapReduce：集群上的实现 22
2．4．3　不止一个MapReduce：作业链 27
2．5　向YARN 提交MapReduce 作业 28
2．6　小结 30
第3 章　Python 框架和Hadoop Streaming 31
3．1　Hadoop Streaming 32
3．1．1　使用Streaming在CSV 数据上运行计算 34
3．1．2　执行Streaming作业 38
3．2　Python 的MapReduce框架 39
3．2．1　短语计数 42
3．2．2　其他框架 45
3．3　MapReduce进阶 46
3．3．1　combiner 46
3．3．2　partitioner 47
3．3．3　作业链 47
3．4　小结 50
第4 章　Spark内存计算 52
4．1　Spark基础 53
4．1．1　Spark栈 54
4．1．2　RDD 55
4．1．3　使用RDD 编程 56
4．2　基于PySpark的交互性Spark 59
4．3　编写Spark应用程序 61
4．4　小结 67
第5 章　分布式分析和模式 69
5．1　键计算 70
5．1．1　复合键 71
5．1．2　键空间模式 74
5．1．3　pair与stripe 78
5．2　设计模式 80
5．2．1　概要 81
5．2．2　索引 85
5．2．3　过滤 90
5．3　迈向* 后一英里分析 95
5．3．1　模型拟合 96
5．3．2　模型验证 97
5．4　小结 98
* 二部分　大数据科学的工作流和工具
第6 章　数据挖掘和数据仓 102
6．1　Hive 结构化数据查询 103
6．1．1　Hive 命令行接口（CLI） 103
6．1．2　Hive 查询语言 104
6．1．3　Hive 数据分析 108
6．2　HBase 113
6．2．1　NoSQL 与列式数据库 114
6．2．2　HBase 实时分析 116
6．3　小结 122
第7 章　数据采集 123
7．1　使用Sqoop 导入关系数据 124
7．1．1　从MySQL 导入HDFS 124
7．1．2　从MySQL 导入Hive 126
7．1．3　从MySQL 导入HBase 128
7．2　使用Flume 获取流式数据 130
7．2．1　Flume 数据流 130
7．2．2　使用Flume 获取产品印象数据 133
7．3　小结 136
第8 章　使用高 级API 进行分析 137
8．1　Pig 137
8．1．1　Pig Latin 138
8．1．2　数据类型 142
8．1．3　关系运算符 142
8．1．4　用户定义函数 143
8．1．5　Pig 小结 144
8．2　Spark 高 级API 144
8．2．1　Spark SQL 146
8．2．2　DataFrame 148
8．3　小结 153
第9 章　机器学习 154
9．1　使用Spark 进行可扩展的机器学习 154
9．1．1　协同过滤 156
9．1．2　分类 161
9．1．3　聚类 163
9．2　小结 166
* 10 章　总结：分布式数据科学实战 167
10．1　数据产品生命周期 168
10．1．1　数据湖泊 169
10．1．2　数据采集 171
10．1．3　计算数据存储 172
10．2　机器学习生命周期 173
10．3　小结 175
附录A　创建Hadoop 伪分布式开发环境 176
附录B　安装Hadoop 生态系统产品 184
术语表 193
关于作者 211
关于封面 211