Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓杰 著

图书标签:

• Hadoop
• 大数据
• 数据挖掘
• 实战
• 视频教程
• 入门
• 进阶
• 大数据分析
• 数据处理
• Spark

店铺： 凤凰新华书店旗舰店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111600107

商品编码：29948273394

包装：平装

开本：16

内容介绍

本书采用“理论+实战”的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。本书共分为13章，涵盖的主要内容有：集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群；游戏玩家的用户行为分析——特征提取；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；初识Hadoop核心源码；Hadoop通信机制和内部协议；Hadoop分布式文件系统剖析；ELK实战案例——游戏应用实时日志分析平台；Kafka实战案例——实时处理游戏用户数据；Hadoop拓展——Kafka剖析。本书不但适合刚入门的初学者系统学习Hadoop的各种基础语法和开发技巧，而且也适合有多年开发经验的开发者进阶提高。另外，本书也适合社会培训机构和相关院校作为教材或者教学参考书。

目录

前言 
D1章 集群及开发环境搭建1 
1.1 环境准备1 
1.1.1 基础软件下载1 
1.1.2 准备Linux操作系统2 
1.2 安装Hadoop4 
1.2.1 基础环境配置4 
1.2.2 Zookeeper部署7 
1.2.3 Hadoop部署9 
1.2.4 效果验证21 
1.2.5 集群架构详解24 
1.3 Hadoop版Hello World25 
1.3.1 Hadoop Shell介绍25 
1.3.2 WordCount初体验27 
1.4 开发环境28 
1.4.1 搭建本地开发环境28 
1.4.2 运行及调试预览31 
1.5 小结34 
D2章 实战：快速构建一个Hadoop项目并线上运行35 
2.1 构建一个简单的项目工程35 
2.1.1 构建Java Project结构工程35 
2.1.2 构建Maven结构工程36 
2.2 操作分布式文件系统（HDFS）39 
2.2.1 基本的应用接口操作39 
2.2.2 在高可用平台上的使用方法42 
2.3 利用IDE提交MapReduce作业43 
2.3.1 在单点上的操作43 
2.3.2 在高可用平台上的操作46 
2.4 编译应用程序并打包51 
2.4.1 编译Java Project工程并打包51 
2.4.2 编译Maven工程并打包55 
2.5 部署与调度58 
2.5.1 部署应用58 
2.5.2 调度任务59 
2.6 小结60 
D3章 Hadoop套件实战61 
3.1 Sqoop——数据传输工具61 
3.1.1 背景概述61 
3.1.2 安装及基本使用62 
3.1.3 实战：在关系型数据库与分布式文件系统之间传输数据64 
3.2 Flume——日志收集工具66 
3.2.1 背景概述67 
3.2.2 安装与基本使用67 
3.2.3 实战：收集系统日志并上传到分布式文件系统（HDFS）上72 
3.3 HBase——分布式数据库74 
3.3.1 背景概述74 
3.3.2 存储架构介绍75 
3.3.3 安装与基本使用75 
3.3.4 实战：对HBase业务表进行增、删、改、查操作79 
3.4 Zeppelin——数据集分析工具85 
3.4.1 背景概述85 
3.4.2 安装与基本使用85 
3.4.3 实战：使用解释器操作不同的数据处理引擎88 
3.5 Drill——低延时SQL查询引擎92 
3.5.1 背景概述93 
3.5.2 安装与基本使用93 
3.5.3 实战：对分布式文件系统（HDFS）使用SQL进行查询95 
3.5.4 实战：使用SQL查询HBase数据库99 
3.5.5 实战：对数据仓库（Hive）使用类实时统计、查询操作101 
3.6 Spark——实时流数据计算104 
3.6.1 背景概述104 
3.6.2 安装部署及使用105 
3.6.3 实战：对接Kafka消息数据，消费、计算及落地108 
3.7 小结114 
D4章 Hive编程——使用SQL提交MapReduce任务到Hadoop集群115 
D5章 游戏玩家的用户行为分析——特征提取144 
D6章 Hadoop平台管理与维护175 
D7章 Hadoop异常处理解决方案204 
D8章 初识Hadoop核心源码224 
D9章 Hadoop通信机制和内部协议248 

智能数据分析揭秘：从理论到实战的深度探索 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、革新产业的核心要素。然而，海量数据的价值并非唾手可得，它潜藏在复杂的结构和无序的洪流之中，等待着我们去发掘。本书将带您踏上一段深度的数据分析之旅，揭示如何从庞杂的数据中提炼出洞察，掌握智能分析的精髓，并将其转化为切实可行的商业策略。 第一部分：数据分析的基石——洞察与方法论 在我们深入具体的工具和技术之前，理解数据分析的本质至关重要。本部分将为您构建坚实的数据分析理论基础，帮助您从宏观视角审视数据，明确分析目标，并选择最适合的分析方法。 数据分析的驱动力与价值： 我们将探讨为何数据分析在当今社会如此重要，它如何改变着商业模式、科研探索乃至日常生活。您将了解数据分析如何帮助企业发现市场机遇、优化运营效率、降低风险，以及在科学研究中加速发现的进程。我们将深入剖析不同行业中成功的数据分析案例，例如电商平台的个性化推荐、金融行业的风险评估、医疗领域的疾病预测等，让您直观感受数据分析的巨大价值。 分析思维的培养： 数据分析不仅仅是技术操作，更是一种思维方式。本书将指导您如何构建清晰的分析框架，从业务问题出发，逐步分解，转化为可量化的数据指标。我们将学习如何提出正确的问题，如何识别数据中的潜在偏差，以及如何避免常见的分析误区。您将掌握从“我想知道什么？”到“我需要哪些数据来回答这个问题？”的思维转变过程。 数据科学与数据分析的区别与联系： 许多人混淆数据科学和数据分析的概念。本部分将清晰界定两者的范畴，阐释数据分析是数据科学的核心组成部分，而数据科学则包含了更广泛的领域，如机器学习、人工智能等。理解它们的异同，有助于您为自己的学习和职业发展设定更精确的目标。 数据生命周期管理： 数据分析的有效性离不开数据的质量和可用性。我们将详细介绍数据从产生、收集、存储、处理、分析到最终应用的整个生命周期。重点讲解数据采集的渠道和方法，数据清洗与预处理的重要性，以及不同场景下数据存储的策略，为后续的分析奠定基础。 探索性数据分析（EDA）的艺术： 在进行严谨的建模之前，对数据进行初步探索至关重要。EDA是发现数据模式、识别异常值、理解变量之间关系的关键步骤。您将学习各种可视化技术（如直方图、散点图、箱线图等）以及统计摘要的运用，快速了解数据的基本特征。我们将通过实际案例展示如何从EDA中获得宝贵的初步洞察，指导后续的分析方向。 常见的数据分析方法论： 本部分将系统介绍几种经典的数据分析方法论，例如： 描述性分析： 回答“发生了什么？”的问题，通过统计指标和可视化来总结数据现状。 诊断性分析： 回答“为什么会发生？”的问题，通过深入挖掘数据关联性来找出根本原因。 预测性分析： 回答“未来会发生什么？”的问题，利用历史数据预测未来趋势。 处方性分析： 回答“我们应该怎么做？”的问题，基于预测结果提出最优行动建议。 您将理解这些方法论的适用场景，并学习如何根据业务需求选择合适的方法。 第二部分：数据分析的利器——统计学与可视化 统计学是数据分析的语言，而可视化则是沟通数据的桥梁。本部分将为您深入讲解统计学中的核心概念，并教授您如何运用强大的可视化工具将复杂的数据转化为清晰易懂的图表。 描述性统计： 深入理解均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等基本统计量，并了解它们在描述数据分布时的意义。我们将探讨如何使用这些指标来量化数据的集中趋势和离散程度。 推断性统计： 掌握概率论的基础知识，理解抽样分布、置信区间和假设检验的原理。您将学习如何从样本数据推断总体特征，如何检验统计假设的显著性，以及理解P值和统计功效的含义，为数据驱动的决策提供科学依据。 相关性与回归分析： 深入理解变量之间的线性关系，学习如何计算相关系数，以及如何构建简单线性回归模型来预测一个变量与另一个变量的关系。我们将探讨回归方程的解释、模型拟合优度（如R²）的评估，以及如何识别和处理多重共线性等问题。 方差分析（ANOVA）： 学习如何比较三个或更多组的均值是否存在显著差异，理解ANOVA的基本原理和应用场景，例如在市场营销活动效果评估中的应用。 数据可视化原则与技巧： 掌握优秀数据可视化的基本原则，如准确性、清晰性、简洁性、吸引力等。我们将介绍不同类型图表的适用场景，例如： 柱状图/条形图： 比较不同类别的数据。 折线图： 展示数据随时间的变化趋势。 饼图/圆环图： 展示各部分占总体的比例。 散点图： 显示两个变量之间的关系。 热力图： 可视化矩阵数据中的模式。 地理地图： 展示数据在地理空间上的分布。 您将学习如何选择最适合表达数据洞察的图表类型，以及如何通过色彩、标签、坐标轴等元素优化图表的可读性。 常用可视化工具入门： 本部分将简要介绍一些主流的数据可视化工具，如Excel、Tableau、Power BI，以及Python和R语言中的可视化库（如Matplotlib, Seaborn, ggplot2），并提供一些入门示例，让您能够快速上手。 第三部分：走向进阶——机器学习在数据分析中的应用 当数据量变得庞大且模式复杂时，传统的统计方法可能难以满足需求。机器学习技术为我们提供了强大的工具，能够让计算机从数据中学习，并执行复杂的分析任务。本部分将深入探讨机器学习的核心概念及其在数据分析中的实际应用。 机器学习基础： 监督学习： 学习如何利用带有标签的数据进行预测。我们将详细介绍分类（如逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林）和回归（如线性回归、多项式回归）算法，以及评估模型性能的指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE）。 无监督学习： 学习如何从无标签的数据中发现隐藏的模式。我们将重点讲解聚类算法（如K-Means、层次聚类），以及降维技术（如主成分分析 PCA）。 半监督学习与强化学习简介： 简要介绍这些更高级的机器学习范式，了解它们在特定场景下的应用潜力。 特征工程： 机器学习模型的性能很大程度上取决于输入数据的质量。特征工程是将原始数据转化为机器学习模型能够更好地理解的特征的过程。您将学习如何进行特征选择、特征提取、特征转换（如标准化、归一化）、处理类别型特征（如独热编码）以及创建新的组合特征，从而显著提升模型效果。 模型评估与调优： 学习如何科学地评估机器学习模型的泛化能力，避免过拟合和欠拟合。我们将深入讲解交叉验证、留出法等验证技术，以及超参数调优的重要性。您将掌握网格搜索、随机搜索等常用的超参数优化方法。 时间序列分析与预测： 针对具有时间顺序的数据，我们将学习ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型，以及利用机器学习方法（如LSTM）进行更复杂的趋势预测和季节性分析。 文本数据分析（自然语言处理NLP基础）： 学习如何处理和分析非结构化的文本数据。我们将介绍文本预处理（如分词、去停用词、词形还原）、词袋模型、TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec、GloVe）等技术，以及情感分析、文本分类等应用。 推荐系统入门： 了解协同过滤、基于内容的推荐以及混合推荐等常用推荐算法的原理，学习如何构建个性化推荐系统，提升用户体验和业务转化率。 模型部署与监控： 学习如何将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，并进行持续的性能监控和维护，确保模型的稳定运行和持续价值。 第四部分：实战演练与案例分析 理论结合实践是学习的王道。本部分将通过一系列精心设计的实战案例，让您将前面学到的知识融会贯通，掌握解决实际数据分析问题的能力。 案例一：电商用户行为分析与流失预测 目标： 分析用户购买行为，识别高价值用户，并构建模型预测用户流失的可能性。 技术栈： 数据清洗、EDA、用户画像构建、RFM模型（Recency, Frequency, Monetary）、逻辑回归/决策树进行流失预测。 产出： 用户分群报告、流失预警名单、流失原因分析。 案例二：金融欺诈检测 目标： 利用历史交易数据，构建模型识别潜在的欺诈交易。 技术栈： 数据不平衡处理、特征工程、异常检测算法（如Isolation Forest）、分类算法（如XGBoost/LightGBM）。 产出： 欺诈交易预警模型、风险评分报告。 案例三：社交媒体情感分析 目标： 分析用户对某品牌或产品的评论，评估公众舆论和用户满意度。 技术栈： 文本预处理、情感词典构建、朴素贝叶斯/SVM进行情感分类、主题建模（如LDA）。 产出： 品牌声誉报告、用户反馈摘要。 案例四：市场营销活动效果评估 目标： 分析不同营销活动对销售额的影响，评估ROI。 技术栈： A/B测试分析、回归分析、时间序列分析。 产出： 营销活动效果报告、优化建议。 第五部分：数据分析的未来趋势与职业发展 数据分析领域日新月异，了解行业前沿动态对于保持竞争力至关重要。本部分将展望数据分析的未来发展方向，并为您的职业发展提供指导。 大数据技术生态概览： 简要介绍当前主流的大数据处理框架和工具，如Spark、Kafka、HDFS等，了解它们在数据分析流程中的作用。 人工智能与深度学习在数据分析中的融合： 探讨深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的突破，以及它们如何进一步赋能数据分析。 数据伦理与隐私保护： 随着数据应用日益广泛，数据伦理和隐私保护的重要性也日益凸显。我们将讨论数据使用中的道德规范、合规性要求以及相关法律法规。 数据分析师/数据科学家的职业路径： 介绍不同层级的数据分析师和数据科学家的职责、所需的技能以及职业发展机会。 持续学习与社区资源： 强调持续学习的重要性，推荐优秀的在线学习平台、社区论坛和技术博客，帮助您不断更新知识体系。 通过本书的学习，您将不仅掌握数据分析的理论知识和核心技术，更能通过大量的实战演练，培养解决复杂数据问题的能力，为您的职业生涯增添强有力的竞争力。无论您是渴望进入数据分析领域的初学者，还是希望提升技能的在职人士，本书都将是您不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版)》的书，说实话，我拿到手的时候，心里是抱着一种既期待又有些忐忑的心情。我一直对大数据这个领域很感兴趣，但又苦于没有一个系统性的学习路径。市面上关于Hadoop的书籍不少，但很多都过于理论化，读起来枯燥乏味，很难找到那种能够真正上手实践的资料。偶然间看到这本书的介绍，说是“视频教学版”，这立刻吸引了我。我一直认为，对于技术类书籍，视频教学能够极大地弥补文字的不足，尤其是对于像Hadoop这样涉及复杂概念和操作的工具，直观的演示会比纯粹的文字描述更有效。 拿到书后，我首先翻阅了一下目录，感觉内容安排得相当合理。从最基础的Hadoop概念介绍，到Hadoop生态系统中各种组件的讲解，再到大数据挖掘的实际应用，层层递进，循序渐进。这让我觉得，即使是完全没有接触过Hadoop的新手，也能从头开始学习。而且，看到“实战”两个字，我就知道这本书不是那种只会讲理论的“纸上谈兵”。我迫不及待地想看看它具体是如何引导读者进行实操的，希望能学到真正能用得上手的技能，而不是仅仅停留在概念层面。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前尝试过几本关于大数据和Hadoop的书籍，但都因为内容过于晦涩而半途而废。这次抱着试一试的心态购买了《Hadoop大数据挖掘从入门到进阶实战(视频教学版)》，结果完全超出了我的预期。这本书最让我惊喜的地方在于它的“视频教学版”的定位。我一直觉得，对于像Hadoop这样涉及命令行操作、集群配置等复杂过程的技术，单纯的文字描述很难达到理想的学习效果。 而这本书通过配套的视频，将那些抽象的概念具象化了。我可以通过视频直观地看到Hadoop集群的搭建过程，各种命令的执行效果，以及数据挖掘算法在实际操作中的运行流程。这种“边看边学”的学习方式，大大降低了学习门槛，也提升了学习效率。我能够更快地理解书中的内容，并且能够立刻跟着视频进行模仿实践，这种即时反馈的学习体验，是其他纯文字书籍无法比拟的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和挖掘充满热情，但感觉自己缺乏一个扎实的理论基础和实践指导。市面上关于Hadoop的书籍很多，但大多数要么偏理论，要么偏工具，很难找到一本能够将两者很好地结合起来，并且能让我切实感受到“实战”的书。这本书恰恰填补了这个空白。从“入门”到“进阶”，它的内容设计非常人性化，能够照顾到不同水平的学习者。 我尤其喜欢书中关于Hadoop生态系统的讲解，它不仅介绍了Hadoop的HDFS和MapReduce，还涉及了Hive、HBase、Spark等一系列重要的组件。这让我对整个大数据处理流程有了更全面的认识。而且，书中大量的实战案例，都非常贴近实际工作场景，让我在学习理论的同时，也能掌握解决实际问题的能力。我感觉这本书不仅仅是在教我技术，更是在引导我思考如何利用大数据来创造价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常有条理，从Hadoop的基础概念，到核心组件的深入讲解，再到大数据挖掘的实战应用，每一个章节的过渡都很自然。我尤其欣赏它在讲解过程中，对于各种复杂概念的通俗化处理。很多时候，我们学习技术都会被各种专业术语和抽象的概念弄得头晕目眩，但这本书的作者似乎很有经验，能够用非常接地气的方式来解释这些内容，让我能够快速理解并消化。 更重要的是，“视频教学版”这个特点，为我的学习过程增添了极大的便利。我一直觉得，对于Hadoop这样的技术，光看文字很容易理解不透彻，尤其是在搭建环境和配置参数的时候。而配套的视频，就像一个耐心的老师，一步一步地演示操作过程，让我能够跟着做，少走了很多弯路。我感觉这本书不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，陪伴我在大数据挖掘的道路上不断前行。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在内容的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。它并没有止步于Hadoop的安装和基本使用，而是深入探讨了Hadoop在实际大数据挖掘项目中的应用。从数据采集、清洗、转换，到特征工程、模型选择、训练和评估，每个环节都讲解得非常细致。我尤其欣赏书中关于“进阶”部分的讲解，它涉及了更复杂的大数据处理框架，比如Spark，以及一些高级的挖掘算法。这对于想要在Hadoop领域深耕的读者来说，是非常宝贵的财富。 此外，书中穿插的案例分析也十分贴切，能够帮助读者更好地理解理论知识在实际场景中的落地。作者在讲解过程中，并没有回避技术细节，而是力求将复杂的概念用清晰易懂的语言阐述清楚，并辅以大量的代码示例。这对于我这样需要通过实践来巩固知识的学习者来说，简直是福音。我期待着通过这本书，能够掌握构建和优化Hadoop大数据挖掘解决方案的能力。