Hadoop大数据开发实战第01章大数据概论

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《Hadoop大数据技术》课程理论教学大纲

《Hadoop大数据技术》课程教学大纲一、课程基本情况课程代码：1041139083课程名称（中/英文）：Hadoop大数据技术/Hadoop Big Data Technology课程类别：专业必修课学分：3.5总学时：56理论学时：32实验/实践学时：24适用专业：数据科学与大数据技术适用对象：本科先修课程：JA V A程序设计、Linux基础教学环境：课堂、多媒体、实验机房二、课程简介《Hadoop大数据技术》课程是数据科学与大数据技术专业的专业必修课程。

《Hadoop大数据技术》主要学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。

通过学习Hadoop 平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备大数据的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。

课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，对Hadoop 平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，使学生在学习理论知识的同时，提高实践动手能力，做到在Hadoop的大数据平台上进行大数据项目开发。

三、课程教学目标2.课程教学目标及其与毕业要求指标点、主要教学内容的对应关系四、教学内容（一）初识Hadoop大数据技术1.主要内容：掌握大数据的基本概念、大数据简史、大数据的类型和特征、大数据对于企业带来的挑战。

了解对于大数据问题，传统方法、Google的解决方案、Hadoop框架下的解决方案，重点了解Google的三篇论文。

掌握Hadoop核心构成、Hadoop生态系统的主要组件、Hadoop发行版本的差异及如何选择；了解Hadoop典型应用场景；了解本课程内容涉及到的Java语言基础；了解本课程实验涉及到的Linux基础。

教学课件《Hadoop大数据原理与应用》(徐鲁辉)

Value
Velocity
1.2.1 Volume
• 大数据的体量非常大，PB级别将是常态，且增长速度较快。 • 据IDC于2018年11月发布的《数据时代2025》报告预测，全球数
据总量将从2018年的33ZB增至2025年的175ZB，相当于每天产生 491EB的数据。
1.2.2 Variety
• Hadoop旨在从单一服务器扩展到成千上万台机器，每台机器都提供本地计算和存储，且将数据备份在多个节点上，由此来提升集群的高可用性，而不是通过硬件提升，当一台机器宕机时，其它节点依然可以提供数据和计算服务。
2.1.1 Hadoop简介
• 第一代Hadoop（即Hadoop 1.0）的核心由分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，为了克服Hadoop1.0中HDFS和 MapReduce的架构设计和应用性能方面的各种问题，提出了第二代Hadoop（即Hadoop 2.0），Hadoop 2.0的核心包括分布式文件系统HDFS、统一资源管理和调度框架YARN和分布式计算框架 MapReduce。
数据库运维工程师
系统运维工程师
1.6 大数据岗位介绍
大数据人才所处主要行业互联网/电子商务/网络游戏电子信息及软件和信息服务业通信/电信运营、网络设备金融、基金、投资、证券教育、培训、院校专业服务（咨询、法律、财务、人力资源等）
大数据领域岗位需求排行平台开发/大数据开发/数据分析//数据挖掘智能硬件/硬件系统开发图像/视觉智能语音/NLP
1.6 大数据岗位介绍
大数据管理
大数据分析
大数据挖掘
首席数据官
数据管理员
数据安全工程师
数据仓库工程师

01第一章初识Hadoop大数据技术

第1章初识Hadoop大数据技术本章主要介绍大数据的时代背景，给出了大数据的概念、特征，还介绍了大数据相关问题的解决方案、Hadoop大数据技术以及Hadoop的应用案例。

本章的主要内容如下。

（1）大数据技术概述。

（2）Google的三篇论文及其思想。

（3）Hadoop概述。

（4）Hadoop生态圈。

（5）Hadoop的典型应用场景和应用架构。

1.1 大数据技术概述1.1.1 大数据产生的背景1946年，计算机诞生，当时的数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分。

19世纪60年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导，具体发展阶段如图1-1所示。

Hadoop 大数据技术与应用图1-1 数据管理技术在2001年前的两个发展阶段 2001年后，互联网迅速发展，数据量成倍递增。

据统计，目前，超过150亿个设备连接到互联网，全球每秒钟发送290万封电子邮件，每天有2.88万小时视频上传到YouTube 网站，Facebook 网站每日评论达32亿条，每天上传照片近3亿张，每月处理数据总量约130万TB 。

2016年全球产生数据量16.1ZB ，预计2020年将增长到35ZB （1ZB = 1百万，PB = 10亿TB ），如图1-2所示。

图1-2 IDC 数据量增长预测报告2011年5月，EMC World 2011大会主题是“云计算相遇大数据”，会议除了聚焦EMC 公司一直倡导的云计算概念外，还抛出了“大数据”（BigData ）的概念。

2011年6月底，IBM 、麦肯锡等众多国外机构发布“大数据”相关研究报告，并予以积极的跟进。

19世纪60年代，IT 系统规模和复杂度变大，数据与应用分离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展，并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导1946年，计算机诞生，数据与应用紧密捆绑在文件中，彼此不分1946 1951 1956 1961 1970 1974 1979 1991 2001 … 网络型E-RSQL 关系型数据库数据仓库第一台计算机 ENIAC 面世磁带+ 卡片人工管理磁盘被发明，进入文件管理时代 GE 公司发明第一个网络模型数据库，但仅限于GE 自己的主机 IBM E. F.Dodd 提出关系模型 SQL 语言被发明 ORACLE 发布第一个商用SQL 关系数据库，后续快速发展数据仓库开始涌现，关系数据库开始全面普及且与平台无关，数据管理技术进入成熟期 0.8ZB ：将一堆DVD 堆起来够地球到月亮一个来回 35ZB ：将一堆DVD 堆起来是地球到火星距离的一半IDC 报告“Data Universe Study ”预测：全世界数据量将从2009年的0.8ZB 增长到2020年的35ZB ，增长44倍！年均增长率>40%！1.1.2 大数据的定义“大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

hadoop大数据技术实验指导书

Hadoop大数据技术实验指导书第一章实验概述1.1 实验目的本实验旨在全面了解Hadoop大数据技术的相关概念、架构和使用方法，通过实际操作掌握Hadoop大数据技术的基本应用和管理技能。

1.2 实验内容本实验内容包括Hadoop大数据技术的基本概念、HDFS分布式文件系统的搭建和管理、MapReduce分布式计算框架的使用、Hadoop 生态系统的其他相关工具等。

1.3 实验环境本实验采用Ubuntu 18.04操作系统，Hadoop版本为3.1.3，Java 版本为1.8。

1.4 实验预备知识对Linux操作系统的基本操作有一定了解，对Java编程语言有一定的基础认识，了解分布式系统和大数据概念。

第二章 Hadoop基础概念2.1 Hadoop概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。

Hadoop项目由Apache软件基金会开发，主要包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce分布式计算框架。

2.2 Hadoop架构Hadoop架构包括HDFS、MapReduce和YARN（资源调度和管理），HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责数据的计算和处理，YARN负责集裙资源的调度和管理。

2.3 Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包括其他相关工具，如HBase（分布式数据库）、Hive（数据仓库）、Pig（数据分析）、Spark（内存计算框架）等。

第三章 HDFS分布式文件系统实验3.1 HDFS搭建1) 准备Hadoop安装包，解压到指定目录2) 配置hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量3) 配置core-site.xml和hdfs-site.xml文件，设置Hadoop集裙的基本信息和存储路径3.2 HDFS管理1) 使用命令行工具上传、下载、删除文件2) 查看HDFS存储空间情况3) 监控HDFS集裙状态第四章 MapReduce分布式计算实验4.1 MapReduce程序编写1) 编写Map阶段的程序2) 编写Reduce阶段的程序3) 编译打包MapReduce程序4.2 MapReduce作业提交与监控1) 将MapReduce程序提交到Hadoop集裙2) 查看作业运行状态和日志3) 监控作业的运行情况第五章 Hadoop生态系统实验5.1 HBase实验1) 安装HBase并配置2) 创建HBase表并进行CRUD操作3) 监控HBase集裙状态5.2 Hive实验1) 安装Hive并配置2) 创建Hive表并进行数据查询3) 执行HiveQL语句进行数据分析5.3 Spark实验1) 安装Spark并配置2) 编写Spark应用程序3) 提交Spark应用程序到集裙运行结语通过本实验指导书的学习，相信读者对Hadoop大数据技术有了更深入的了解，掌握了HDFS的搭建与管理、MapReduce的编程与作业监控、Hadoop生态系统的应用等相关技能。

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。

通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。

开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。

完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。

二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。

学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。

六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。

七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲

《Hadoop大数据开发基础》教学大纲课程名称：Hadoop大数据开发基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论28学时，实验36学时）总学分：4.0学分一、课程的性质随着时代的发展，大数据已经成为一个耳熟能详的词汇。

与此同时，针对大数据处理的新技术也在不断的开发和运用中，逐渐成为数据处理挖掘行业广泛使用的主流技术之一。

Hadoop分布式集群系统架构，具有高可用性、高容错性和高扩展性等优点，由于它提供了一个开放式的平台，用户可以在不了解底层实现细节的情形下，开发适合自身应用的分布式程序。

经过多年的发展，目前Hadoop已经成长为一个全栈式的大数据技术生态圈，包括了Hive、HBase、Spark等一系列组件，成为应用最广泛、最具有代表性的大数据技术之一。

因此，学习Hadoop技术是从事大数据行业工作所必不可少的一步。

为了满足企业的大数据人才需求，帮助学者掌握相关技术知识解决实际的业务需求，特开设Hadoop大数据开发基础课程。

二、课程的任务通过本课程的学习，使学生掌握Hadoop、Hive和HBase集群的安装配置，能够根据具体需求编写MapReduce程序解决实际业务问题，使用Hive、HBase进行数据存储、查询余分析，最后详细拆解并学习电影网站用户影评分析案例，将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

三、课程学时分配四、教学内容及学时安排1.理论教学2.实验教学五、考核方式突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、组件安装流程、开发环境搭建流程、MapReduce编程、Hive与HBase的数据存储与查询操作、案例分析实现流程等部分，题型可采用选择题、判断题、简答题、应用题等方式。

六、教材与参考资料1.教材Hadoop大数据开发基础2.参考资料。

大数据教程01第一章大数据概述

数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume）信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety）数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value）据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集群由一个名称节点（Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering）指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute）指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布式强调的是切分。

《Hadoop大数据开发实战》教学教案(全)

《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第一部分）一、教学目标1. 理解Hadoop的基本概念和架构2. 掌握Hadoop的安装和配置3. 掌握Hadoop的核心组件及其作用4. 能够搭建简单的Hadoop集群并进行基本的操作二、教学内容1. Hadoop简介1.1 Hadoop的定义1.2 Hadoop的发展历程1.3 Hadoop的应用场景2. Hadoop架构2.1 Hadoop的组成部分2.2 Hadoop的分布式文件系统HDFS2.3 Hadoop的计算框架MapReduce3. Hadoop的安装和配置3.1 Hadoop的版本选择3.2 Hadoop的安装步骤3.3 Hadoop的配置文件解读4. Hadoop的核心组件4.1 NameNode和DataNode4.2 JobTracker和TaskTracker4.3 HDFS和MapReduce的运行原理三、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop的基本概念、架构和组件2. 实践法：引导学生动手实践，安装和配置Hadoop，了解其运行原理3. 讨论法：鼓励学生提问、发表观点，共同探讨Hadoop的应用场景和优缺点四、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop的安装和配置，了解其运行原理2. 学生准备：具备一定的Linux操作基础，了解Java编程五、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成Hadoop的安装和配置3. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写简单的MapReduce程序4. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作和课后作业，综合评价学生的学习效果《Hadoop大数据开发实战》教学教案（第二部分）六、教学目标1. 掌握Hadoop生态系统中的常用组件2. 理解Hadoop数据存储和处理的高级特性3. 学会使用Hadoop进行大数据处理和分析4. 能够运用Hadoop解决实际的大数据问题七、教学内容1. Hadoop生态系统组件7.1 YARN的概念和架构7.2 HBase的概念和架构7.3 Hive的概念和架构7.4 Sqoop的概念和架构7.5 Flink的概念和架构（可选）2. Hadoop高级特性8.1 HDFS的高可用性8.2 HDFS的存储策略8.3 MapReduce的高级特性8.4 YARN的资源管理3. 大数据处理和分析9.1 Hadoop在数据处理中的应用案例9.2 Hadoop在数据分析中的应用案例9.3 Hadoop在机器学习中的应用案例4. Hadoop解决实际问题10.1 Hadoop在日志分析中的应用10.2 Hadoop在网络爬虫中的应用10.3 Hadoop在图像处理中的应用八、教学方法1. 讲授法：讲解Hadoop生态系统组件的原理和应用2. 实践法：引导学生动手实践，使用Hadoop进行数据处理和分析3. 案例教学法：分析实际应用案例，让学生了解Hadoop在不同领域的应用九、教学准备1. 教师准备：熟悉Hadoop生态系统组件的原理和应用，具备实际操作经验2. 学生准备：掌握Hadoop的基本操作，了解Hadoop的核心组件十、教学评价1. 课堂参与度：学生提问、回答问题的积极性2. 实践操作：学生动手实践的能力，如能够独立完成数据处理和分析任务3. 案例分析：学生分析实际应用案例的能力，如能够理解Hadoop在不同领域的应用4. 课后作业：学生完成课后练习的情况，如编写复杂的MapReduce程序或使用Hadoop生态系统组件进行数据处理5. 综合评价：结合学生的课堂表现、实践操作、案例分析和课后作业，综合评价学生的学习效果重点和难点解析一、Hadoop的基本概念和架构二、Hadoop的安装和配置三、Hadoop的核心组件四、Hadoop生态系统组件五、Hadoop数据存储和处理的高级特性六、大数据处理和分析七、Hadoop解决实际问题本教案涵盖了Hadoop的基本概念、安装配置、核心组件、生态系统组件、数据存储和处理的高级特性，以及大数据处理和分析的实际应用。

《大数据技术原理与操作应用》最新版精品课件第1章

1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的发展历史
2003—2004 年，Google 公布部分GFS 、MapReduce 思想的细节， Doug Cutting 等人用两年的业余时间实现了DFS 和MapReduce 机制，使 Nutch 性能飙升。
2005 年，Hadoop 作为Lucene 的子项目Nutch的一部分正式引入 Apache 基金会。由于NDFS 和MapReduce 在Nutch 引擎中有着很好的应用。
1.2 Hadoop的介绍
Hadoop 的生态体系
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，目前 Hadoop 已经发展成为包含很多项目的集合。Hadoop 的核心是HDFS 和 MapReduce，Hadoop 2. 0 还包括YARN。随着Hadoop 的兴起，其框架下的开发工具也逐渐丰富。
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1.2 Hadoop的介绍
Hadoop的由来
Apache Hadoop 项目是一款可靠、可扩展的分布式计算开源软件。 Hadoop 软件库是一个框架，该框架的两个核心模块是分布式文件系统(HDFS) 和数据计算MapReduce。
MapReduce 允许用户在不了解分布式系统底层知识的情况下，以可靠、容错的方式灵活地并行处理大型计算机集群(数千个节点)上的大量数据。用户可以轻松地搭建和使用Hadoop 分布式计算框架，并充分地利用集群的运算和存储能力，完成海量数据的计算与存储。
(二)大数据预处理技术
大数据的预处理包括对数据的抽取和清洗等方面。由于大数据的数据类型是多样化的，不利于快速分析处理，数据抽取过程可以将数据转化为单一的或者便于处理的数据结构。
9
(三)大数据存储及管理技术

大数据开发项目实战-大数据项目概述

备注与之配套的Hadoop相关软件受Cloudra Manager大版本的影响 2.6.0-cdh5.7.3 1.6.0-cdh5.7.3 1.1.0-cdh5.7.3 1.2.0-cdh5.7.3 HBase自带 1.4.6-cdh5.7.3 — — 开发环境和集群环境JDK版本保持一致 2016～2018版本均可 3及以上版本均可 Scala插件和IntelliJ IDEA匹配即可
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node3
192.168.111.77 24
24
node4
192.168.111.78 24
24
server1
192.168.111.73 16
16
server2
192.168.111.74 16
16
server3
192.168.111.240 16
16
磁盘/GB 1200 1200 1200 1200 700 700 300
➢ Elasticsearch（简称ES）是一个基于Lucene的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的。因为ES是面向文档型数据库的，所以它存储的是整个对象或者文档。它还会为存储的数据建立索引，因此可以在ES中高效地索引、搜索、排序和过滤文档。
➢ 这些计算引擎都用于最终完成数据统计、数据分析或机器学习这样的任务，为具体业务中的任务提供匹配的计算能力。
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架构分析
5．数据调用层
➢ 数据调用层要完成的任务就是提供接口，可以很方便地供第三方调用。 ➢ 数据调用层为获取数据分析、挖掘层计算结果的数据提供了一种标准化的接口，使得如果各个应用都按照
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实战环境
➢ CDH集群各服务部署情况

大数据处理软件入门教程

大数据处理软件入门教程第一章：概述大数据处理软件1.1 大数据概念与挑战现代社会中，各种数据源迅猛增长，从传统的结构化数据到非结构化的社交媒体数据，都对数据处理能力提出了前所未有的挑战。

大数据的特点包括数据量大、处理速度快、数据类型多样，为了应对这些挑战，需要专业的大数据处理软件。

1.2 大数据处理软件的应用领域大数据处理软件广泛应用于金融、电子商务、健康医疗、交通运输等多个行业。

通过对大数据的有效处理和分析，可以提供准确的商业洞察和决策支持，提升企业竞争力。

第二章：Hadoop入门2.1 Hadoop的概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以在集群中存储和处理大规模数据。

其核心是Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce计算模型。

2.2 Hadoop的安装与配置详细介绍如何安装Hadoop，并进行必要的配置，包括设置HDFS和MapReduce相关参数，以支持大数据的存储和处理。

2.3 Hadoop的使用介绍Hadoop的基本操作命令，包括文件上传和下载、目录操作、MapReduce任务提交等，帮助读者快速上手使用Hadoop。

第三章：Spark入门3.1 Spark的概述Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理和内存计算，并提供了丰富的API，便于开发者进行复杂的数据处理和分析任务。

3.2 Spark的安装与配置详细介绍如何安装Spark，并进行必要的配置，包括设置Spark 集群、调优配置等，以提高Spark的性能和稳定性。

3.3 Spark的使用介绍Spark的常用API，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，帮助读者了解和使用Spark进行大数据的处理和分析工作。

第四章：Kafka入门4.1 Kafka的概述Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，用于处理大规模的实时数据流。

大数据应用与管理实战指南

大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。

(完整版)hadoop习题册

第一章大数据概述1。

互联网的发展分为______个阶段。

A．一 B.三C。

二 D.四2。

下列不属于大数据特点的是( ）。

A.种类和来源多样化B。

数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高3。

互联网发展的第_____个时代为智能互联网。

A.3。

0B.4。

0 C。

1.0 D.2。

04.关于大数据叙述不正确的一项是（）。

A.大数据=“海量数据"+“复杂类型的数据”B。

大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合C。

大数据可以及时有效的分析海量的数据D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。

5。

下列数据换算正确的一项为（ )。

A。

1YB=1024EBB。

1TB=1024MBC。

1PB==1024EBD.1024ZB=1EB6.结构化数据的表现形式为______。

A.文本B.视图C。

二维表 D.查询7。

结构化的数据,先有________，再有_________。

A。

数据结构B。

结构数据C。

内容结构D。

结构内容8。

结构化的数据，先有________，再有_________.A.数据结构B.结构数据C.内容结构D。

结构内容9。

软件是大数据的_________.A。

核心B.部件 C.引擎D。

集合10.大数据技术不包括( ).A。

数据计算 B.数据存储 C。

数据冗余 D.数据采集11.大数据的特点不包括（）。

A。

数量大 B.类型少C。

速度快D。

价值高第二章 Hadoop简介1。

下列对云栈架构层数不正确的一项为________。

A.三层云栈架构B.四层云栈架构C.五层云栈架构D.六层云栈架构2.下列______不是云计算三层架构的概括。

A.IaaS B。

PaaS C。

SaaP D。

SaaS3.IaaS基础设施及服务可以称为______.A。

弹性计算 B.效用计算 C.有效计算 D.随需应用4。

四层云栈模式，是将三层模式中的_________进行分解,分为两层，一层为硬件层，一层为虚拟资源层。

第1章-大数据概论

主动式生成数据
Web2.0、移动互联网的发展使人们可以随时随地通过移动终端生成数据，人们开始主动地生成数据。
感知式生成数据
感知技术的发展促进了数据生成方式发生了根本性的变化，如遍布城市各个角落的摄像头等数据采集设备源源不断地自动采集、生成数据。
1.1.4 大数据的特点
传统数据
数据产生方式被动采集数据
3．Storm
Storm是一种开源软件，一个分布式、容错的实时计算系统。
4．Apache Drill
为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会发起了一项名为 Drill的开源项目。Apache Drill实现了Google’s Dremel。
1.5大数据未来发展趋势
本章小结
近年来大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，世界各国都在加快大数据的战略布局，制定战略规划。
总而言之，大数据技术的发展必将解开宇宙起源的奥秘和对人类社会未来发展的趋势有推动作用。
大数据
主动生成数据
数据采集密度
采样密度较低，采样数据有限
利用大数据平台，可对需要分析事件的数据进行密度采样，精确获取事件全局数据
数据源
数据源获取较为孤立，不同数据之间添加的数据整合难度较大
利用大数据技术，通过分布式技术、分布式文件系统、分布式数据库等技术对多个数据源获取的数据进行整合处理
数据处理方式
1.1.7 大数据的特征大数据呈现出“4V+1O”的特征，具体如下：
数据量大（Volume）多样化（Variety）数据价值密度化（Value）速度快，时效高（Velocity）数据是在线的（On-Line）

Hadoop大数据处理技术与应用实践

Hadoop大数据处理技术与应用实践第一章简介Hadoop是一个由Apache开源组织开发的Java基础软件框架，用于可靠地存储和处理大规模数据集。

它可以处理来自不同来源的数据，这些数据可以是结构化或非结构化的形式。

Hadoop框架中核心的两个组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。

第二章 HDFSHDFS是一个分布式文件系统，它可以在多个物理机上存储文件。

在HDFS中，数据被分成块并在多台机器上复制以提高可靠性。

块的大小可以根据需要进行调整。

HDFS还提供了透明的数据访问和处理。

第三章 MapReduceHadoop MapReduce是一种计算模型，它可以将大规模数据集分解成小规模数据集。

每个小数据集可以在单独的计算节点上处理，并且可以在输出结果之前进行合并和整合。

MapReduce的目的是使数据处理并行化和可扩展化。

第四章 Hadoop应用实践Hadoop可以应用于许多不同的领域，例如：1.大数据分析：Hadoop可以对大数据集进行统计分析和数据挖掘，以提取有用的信息。

2.日志分析：Hadoop可以从大量日志文件中提取信息，以便分析应用程序的性能和排错。

3.推荐系统：Hadoop可以通过处理大量用户交互数据来构建个性化推荐系统。

4.大规模图像处理：Hadoop可以处理大型图像数据集，生成缩略图和其他有用的图像处理操作。

5.物联网：Hadoop可以处理来自传感器和其他IOT设备的数据，并提供实时反馈和控制。

第五章 Hadoop的未来Hadoop已经成为大数据处理和分析的事实标准，但是它也面临一些挑战。

随着数据集的增长，Hadoop的可扩展性成为关键问题。

虽然Hadoop可以横向扩展到成千上万台服务器，但它需要大量的管理和维护。

另外，Hadoop的安全性也需要进一步加强。

为了应对这些挑战，Hadoop社区已经开始研究一些新的技术，例如Apache Ignite、Apache Flink和Apache Spark。

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop教案MapReduce入门编程教案第一章：Hadoop概述1.1 Hadoop简介了解Hadoop的发展历程理解Hadoop的核心价值观：可靠性、可扩展性、容错性1.2 Hadoop生态系统掌握Hadoop的主要组件：HDFS、MapReduce、YARN理解Hadoop生态系统中的其他重要组件：HBase、Hive、Pig等1.3 Hadoop安装与配置掌握Hadoop单机模式安装与配置掌握Hadoop伪分布式模式安装与配置第二章：HDFS文件系统2.1 HDFS简介理解HDFS的设计理念：大数据存储、高可靠、高吞吐掌握HDFS的基本架构：NameNode、DataNode2.2 HDFS操作命令掌握HDFS的基本操作命令：mkdir、put、get、dfsadmin等2.3 HDFS客户端编程掌握HDFS客户端API：Configuration、FileSystem、Path等第三章：MapReduce编程模型3.1 MapReduce简介理解MapReduce的设计理念：将大数据处理分解为简单的任务进行分布式计算掌握MapReduce的基本概念：Map、Shuffle、Reduce3.2 MapReduce编程步骤掌握MapReduce编程的四大步骤：编写Map函数、编写Reduce函数、设置输入输出格式、设置其他参数3.3 典型MapReduce应用掌握WordCount案例的编写与运行掌握其他典型MapReduce应用：排序、求和、最大值等第四章：YARN资源管理器4.1 YARN简介理解YARN的设计理念：高效、灵活、可扩展的资源管理掌握YARN的基本概念：ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster等4.2 YARN运行流程掌握YARN的运行流程：ApplicationMaster申请资源、ResourceManager 分配资源、NodeManager执行任务4.3 YARN案例实战掌握使用YARN运行WordCount案例掌握YARN调优参数设置第五章：Hadoop生态系统扩展5.1 HBase数据库理解HBase的设计理念：分布式、可扩展、高可靠的大数据存储掌握HBase的基本概念：表结构、Region、Zookeeper等5.2 Hive数据仓库理解Hive的设计理念：将SQL查询转换为MapReduce任务进行分布式计算掌握Hive的基本操作：建表、查询、数据导入导出等5.3 Pig脚本语言理解Pig的设计理念：简化MapReduce编程的复杂度掌握Pig的基本语法：LOAD、FOREACH、STORE等第六章：Hadoop生态系统工具6.1 Hadoop命令行工具掌握Hadoop命令行工具的使用：hdfs dfs, yarn命令等理解命令行工具在Hadoop生态系统中的作用6.2 Hadoop Web界面熟悉Hadoop各个组件的Web界面：NameNode, JobTracker, ResourceManager等理解Web界面在Hadoop生态系统中的作用6.3 Hadoop生态系统其他工具掌握Hadoop生态系统中的其他工具：Azkaban, Sqoop, Flume等理解这些工具在Hadoop生态系统中的作用第七章：MapReduce高级编程7.1 二次排序理解二次排序的概念和应用场景掌握MapReduce实现二次排序的编程方法7.2 数据去重理解数据去重的重要性掌握MapReduce实现数据去重的编程方法7.3 自定义分区理解自定义分区的概念和应用场景掌握MapReduce实现自定义分区的编程方法第八章：Hadoop性能优化8.1 Hadoop性能调优概述理解Hadoop性能调优的重要性掌握Hadoop性能调优的基本方法8.2 HDFS性能优化掌握HDFS性能优化的方法：数据块大小，副本系数等8.3 MapReduce性能优化掌握MapReduce性能优化的方法：JVM设置，Shuffle优化等第九章：Hadoop实战案例9.1 数据分析案例掌握使用Hadoop进行数据分析的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.2 数据处理案例掌握使用Hadoop进行数据处理的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法9.3 数据挖掘案例掌握使用Hadoop进行数据挖掘的实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法第十章：Hadoop项目实战10.1 Hadoop项目实战概述理解Hadoop项目实战的意义掌握Hadoop项目实战的基本流程10.2 Hadoop项目实战案例掌握一个完整的Hadoop项目实战案例理解案例中涉及的技术和解决问题的方法展望Hadoop在未来的发展和应用前景重点和难点解析重点环节1：Hadoop的设计理念和核心价值观需要重点关注Hadoop的设计理念和核心价值观，因为这是理解Hadoop生态系统的基础。

Hadoop大数据技术基础与应用第1章 Hadoop技术概述

大数据是时代发展和技术进步的产物。Hadoop只是一种处理大数据的技术手段。
2.Hadoop是什么
Hadoop是由一系列软件库组成的框架。这些软件库各自负责Hadoop的一部分功能，其中最主要的是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS负责大数据的存储、 MapReduce负责大数据的计算、YARN负责集群资源的调度。
Mahout
Flume
Sqoop
4.Hadoop发展历程
• 第三阶段
✓ Hadoop商业发行版时代（2011-2020） ✓ 商业发行版、CDH、HDP等等，云本，云原生商业版如火如荼
4.Hadoop报导过的Expedia也在其中。
2.Hadoop的应用领域
• 诈骗检测这个领域普通用户接触得比较少，一般只有金融服务或者政府机构会用到。利用Hadoop来存
储所有的客户交易数据，包括一些非结构化的数据，能够帮助机构发现客户的异常活动，预防欺诈行为。
• 医疗保健医疗行业也会用到Hadoop，像IBM的Watson就会使用Hadoop集群作为其服务的基础，包括语
✓ 国产化开源发行版时代（2021开始） ✓ USDP ✓ 标准的发行版纷纷收费，国产化开源发行版势在必行
5.Hadoop名字起源
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者， Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱