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| 內容簡介： |
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本书涵盖大数据专业经典的40个实验，每一个实验给出具体的目的、要求、原理，并给出详细的实验步骤和试验程序。具体包括HDFS实验、YARN实验、MapReduce实验、Hive实验、Spark实验、ZooKeeper实验、HBase实验、Storm实验等等。
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| 關於作者： |
刘鹏 ，清华大学博士，解放军理工大学教授 、学科带头人，中国云计算专家委员会委员。
主要研究方向为信息网格和云计算，完成科研课题18项，发表论文70余篇，获部级科技进步奖6项。曾夺得国际计算机排序比赛冠军，并二次夺得全国高校科技比赛最高奖，获全军十大学习成才标兵、南京十大杰出青年和清华大学学术新秀等称号。2002年首倡的网格计算池和2003年研发的反垃圾邮件网格分别为云计算和云安全的前身。创办了知名的中国网格和中国云计算网站
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| 目錄：
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目录
实验一大数据实验一体机基础操作1
1.1实验目的1
1.2实验要求1
1.3实验原理1
1.4实验步骤9
实验二HDFS实验：部署HDFS17
2.1实验目的17
2.2实验要求17
2.3实验原理17
2.4实验步骤19
实验三HDFS实验：读写HDFS文件21
3.1实验目的21
3.2实验要求21
3.3实验原理21
3.4实验步骤23
实验四YARN实验：部署YARN集群31
4.1实验目的31
4.2实验要求31
4.3实验原理31
4.4实验步骤33
4.5实验结果35
实验五MapReduce实验：单词计数37
5.1实验目的37
5.2实验要求37
5.3实验原理37
5.4实验步骤39
5.5实验结果41
实验六MapReduce实验：二次排序43
6.1实验目的43
6.2实验要求43
6.3实验原理43
6.4实验步骤43
6.5实验结果48
实验七MapReduce实验：计数器49
7.1实验目的49
7.2实验要求49
7.3 实验背景49
7.4实验步骤51
7.5实验结果53
实验八MapReduce实验：Join操作55
8.1实验目的55
8.2实验要求55
8.3实验背景55
8.4实验步骤56
8.5实验结果61
实验九MapReduce实验：分布式缓存63
9.1实验目的63
9.2实验要求63
9.3实验步骤63
9.4实验结果68
实验十Hive实验：部署Hive69
10.1实验目的69
10.2实验要求69
10.3实验原理69
10.4实验步骤70
10.5实验结果71
实验十一Hive实验：新建Hive表73
11.1实验目的73
11.2实验要求73
11.3实验原理73
11.4实验步骤73
11.5实验结果75
实验十二Hive实验：Hive分区77
12.1实验目的77
12.2实验要求77
12.3实验原理77
12.4实验步骤77
12.5实验结果79
实验十三Spark实验：部署Spark集群80
13.1实验目的80
13.2实验要求80
13.3实验原理80
13.4实验内容和步骤81
13.5实验结果83
实验十四Spark实验：SparkWordCount85
14.1实验目的85
14.2实验要求85
14.3实验原理85
14.4实验步骤89
14.5实验结果89
实验十五Spark实验：RDD综合实验90
15.1实验目的90
15.2实验要求90
15.3实验原理90
15.4实验步骤91
15.5实验结果93
实验十六Spark实验：Spark综例94
16.1实验目的94
16.2实验要求94
16.3实验原理94
16.4实验步骤96
实验十七Spark实验：Spark SQL99
17.1实验目的99
17.2实验要求99
17.3实验原理99
17.4实验步骤100
17.5实验结果101
实验十八Spark实验：Spark Streaming103
18.1实验目的103
18.2实验要求103
18.3实验原理103
18.4实验步骤107
18.5实验结果110
实验十九Spark实验：GraphX111
19.1实验目的111
19.2实验要求111
19.3实验原理111
19.4实验步骤111
19.5实验结果116
实验二十部署ZooKeeper117
20.1实验目的117
20.2实验要求117
20.3实验原理117
20.4实验步骤117
20.5实验结果119
实验二十一ZooKeeper进程协作121
21.1实验目的121
21.2实验要求121
21.3实验原理121
21.4实验步骤121
21.5实验结果123
实验二十二部署HBase124
22.1实验目的124
22.2实验要求124
22.3实验原理124
22.4实验步骤125
22.5实验结果127
实验二十三新建HBase表128
23.1实验目的128
23.2实验要求128
23.3实验原理128
23.4实验步骤128
23.5实验结果133
实验二十四部署Storm135
24.1实验目的135
24.2实验要求135
24.3实验原理135
24.4实验步骤136
24.5实验结果138
实验二十五实时WordCountTopology139
25.1实验目的139
25.2实验要求139
25.3实验原理139
25.4实验步骤141
25.5实验结果144
实验二十六文件数据Flume至HDFS145
26.1实验目的145
26.2实验要求145
26.3实验原理145
26.4实验步骤147
26.5实验结果149
实验二十七Kafka订阅推送示例150
27.1实验目的150
27.2实验要求150
27.3实验原理150
27.4实验步骤152
27.5实验结果154
实验二十八Pig版WordCount155
28.1实验目的155
28.2实验要求155
28.3实验原理155
28.4实验步骤156
28.5实验结果158
实验二十九Redis部署与简单使用160
29.1实验目的160
29.2实验要求160
29.3实验原理160
29.4实验步骤162
29.5实验结果163
实验三十MapReduce与Spark读写Redis164
30.1实验目的164
30.2实验要求164
30.3实验原理164
30.4实验步骤165
30.5实验结果170
实验三十一MongoDB实验：读写MongoDB172
31.1实验目的172
31.2实验要求172
31.3实验原理172
31.4实验步骤173
31.5实验结果177
实验三十二LevelDB实验：读写LevelDB178
32.1实验目的178
32.2实验要求178
32.3实验原理178
32.4实验步骤181
32.5实验结果183
实验三十三Mahout实验：K-Means184
33.1实验目的184
33.2实验要求184
33.3实验原理184
33.4实验步骤187
33.5实验结果188
实验三十四使用Spark实现K-Means189
34.1实验目的189
34.2实验要求189
34.3实验原理189
34.4实验步骤189
34.5实验结果191
实验三十五使用Spark实现SVM192
35.1实验目的192
35.2实验要求192
35.3实验原理192
35.4实验步骤194
35.5实验结果195
实验三十六使用Spark实现FP-Growth197
36.1实验目的197
36.2实验要求197
36.3实验原理197
36.4实验步骤199
36.5实验结果200
实验三十七综合实战：车牌识别202
37.1实验目的202
37.2实验要求202
37.3实验步骤202
37.4实验结果209
实验三十八综合实战：搜索引擎211
38.1实验目的211
38.2实验要求211
38.3实验步骤211
38.4实验结果236
实验三十九综合实战：推荐系统239
39.1实验目的239
39.2实验要求239
39.3实验步骤239
39.4实验结果245
实验四十综合实战：环境大数据247
40.1实验目的247
40.2实验要求247
40.3实验原理247
40.4实验步骤247
实验四十一综合实战：智能硬件大数据托管259
41.1实验目的259
41.2实验要求259
41.3实验原理259
41.4实验步骤261
41.5实验结果266
实验四十二综合实战：贷款风险评估268
42.1实验目的268
42.2实验要求268
42.3实验原理268
42.4实验相关269
42.5实验结果275
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| 內容試閱：
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总 序
短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起,我国大数据产业将迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3~5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。
以贵州大学为例，其首届大数据专业研究生就业率就达到100%，可以说一抢而空。急切的人才需求直接催热了大数据专业，国家教育部正式设立数据科学与大数据技术本科新专业。目前已经有两批共计35所大学获批，包括北京大学、中南大学、对外经济贸易大学、中国人民大学、北京邮电大学、复旦大学等。估计2018年会有几百所高校获批。
不过，就目前而言，在大数据人才培养和大数据课程建设方面，大部分高校仍然处于起步阶段，需要探索的还有很多。首先，大数据是个新生事物，懂大数据的老师少之又少，院校缺人；其次，尚未形成完善的大数据人才培养和课程体系，院校缺机制；再次，大数据实验需要为每位学生提供集群计算机，院校缺机器；最后，院校没有海量数据，开展大数据教学科研工作缺原材料。
其实，早在网格计算和云计算兴起时，我国科技工作者就曾遇到过类似的挑战，我有幸参与了这些问题的解决过程。为了解决网格计算问题，我在清华大学读博期间，于2001年创办了中国网格信息中转站网站，每天花几个小时收集和分享有价值的资料给学术界，此后我也多次筹办和主持全国性的网格计算学术会议，进行信息传递与知识分享。2002年，我与其他专家合作的《网格计算》教材也正式面世。
2008年，当云计算开始萌芽之时，我创办了中国云计算网站（chinacloud.cn）（在各大搜索引擎云计算关键词中排名第一），2010年出版了《云计算（第一版）》、2011年出版了《云计算（第二版）》、2015年出版了《云计算（第三版）》，每一版都花费了大量成本制作并免费分享对应的几十个教学PPT。目前，这些PPT的下载总量达到了几百万次之多。同时，《云计算》教材也成为国内高校的首选教材，在CNKI公布的高被引图书名单中，对于2010年以来出版的所有图书，《云计算（第一版）》在自动化和计算机领域排名全国第一。除了资料分享，在2010年，我也在南京组织了全国高校云计算师资培训班，培养了国内第一批云计算老师，并通过与华为、中兴、360等知名企业合作，输出云计算技术，培养云计算研发人才。这些工作获得了大家的认可与好评，此后我接连担任了工信部云计算研究中心专家、中国云计算专家委员会云存储组组长等职位。
近几年，面对日益突出的大数据发展难题，我也正在尝试使用此前类似的办法去应对这些挑战。为了解决大数据技术资料缺乏和交流不够通透的问题，我于2013年创办了中国大数据网站（thebigdata.cn），投入大量的人力进行日常维护，该网站目前已经在各大搜索引擎的大数据关键词排名中位居第一；为了解决大数据师资匮乏的问题，我面向全国院校陆续举办多期大数据师资培训班。2016年末至今，在南京多次举办全国高校高职中职大数据免费培训班，基于《大数据》《大数据实验手册》以及云创大数据提供的大数据实验平台，帮助到场老师们跑通了Hadoop、Spark等多个大数据实验，使他们跨过了从理论到实践，从知道到用过的门槛。2017年5月，还举办了全国千所高校大数据师资免费讲习班，盛况空前。
其中，为了解决大数据实验难的问题而开发的大数据实验平台，正在为越来越多高校的教学科研带去方便：2016年，我带领云创大数据（www.cstor.cn，股票代码：835305）的科研人员，应用Docker容器技术，成功开发了BDRack大数据实验一体机，它打破虚拟化技术的性能瓶颈，可以为每一位参加实验的人员虚拟出Hadoop集群、Spark集群、Storm集群等，自带实验所需数据，并准备了详细的实验手册（包含42个大数据实验）、PPT和实验过程视频，可以开展大数据管理、大数据挖掘等各类实验，并可进行精确营销、信用分析等多种实战演练。目前，大数据实验平台已经在郑州大学、西京学院、郑州升达经贸管理学院、镇江高等职业技术学校等多所院校成功应用，并广受校方好评。该平台也以云服务的方式在线提供（大数据实验平台，https：bd.cstor.cn），帮助师生通过自学，用一个月左右成为大数据动手的高手。
同时，为了解决缺乏权威大数据教材的问题，我所负责的南京大数据研究院，联合金陵科技学院、河南大学、云创大数据、中国地震局等多家单位，历时两年，编著出版了适合本科教学的《大数据》《大数据库》《大数据实验手册》等教材。另外，《数据挖掘》《虚拟化与容器》《大数据可视化》《深度学习》等本科教材也将于近期出版。在大数据教学中，本科院校的实践教学应更加系统性，偏向新技术的应用，且对工程实践能力要求更高。而高职、高专院校则更偏向于技术性和技能训练，理论以够用为主，学生将主要从事数据清洗和运维方面的工作。基于此，我们还联合多家高职院校专家准备了《云计算基础》《大数据基础》《数据挖掘基础》《R语言》《数据清洗》《大数据系统运维》《大数据实践》系列教材，目前也已经陆续进入定稿出版阶段。
此外，我们也将继续在中国大数据（thebigdata.cn）和中国云计算（chinacloud.cn）等网站免费提供配套PPT和其他资料。同时，持续开放大数据实验平台（https：bd.cstor.cn）、免费的物联网大数据托管平台万物云（wanwuyun.com）和环境大数据免费分享平台环境云（envicloud.cn），使资源与数据随手可得，让大数据学习变得更加轻松。
在此，特别感谢我的硕士导师谢希仁教授和博士导师李三立院士。谢希仁教授所著的《计算机网络》已经更新到第7版，与时俱进且日臻完美，时时提醒学生要以这样的标准来写书。李三立院士是留苏博士，为我国计算机事业做出了杰出贡献，曾任国家攀登计划项目首席科学家。他的严谨治学带出了一大批杰出的学生。
本丛书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。
刘鹏 教授
于南京大数据研究院
前 言
教材是体现教学内容和教学方法的知识载体，是教师授课和学生学习的重要参考资料，直接关系到教学质量和人才培养目标的实现，在教学过程中占据十分重要的地位。特别是在大数据教学中，除了理论学习外，实验尤为重要。对于大数据专业毕业生而言，拥有实际操作技能与工作经验俨然成为了其入职薪酬的加分项。以Hadoop开发工程师为例，Hadoop入门月薪可达8千元，而具有2~3年工作经验的Hadoop人才年薪则可达到30-50万元。所以，大数据实验与实训直接关系到学生们的职业前景，重要性可见一斑。
然而，对于大数据实验而言，各大高校在开设课程的过程中却遇到了诸多问题。首先，大数据专业处于起步阶段，人才培养课程体系缺乏系统性，大数据教学资源匮乏，可配置和指导实验环境的专业师资不足；其次，教学过程中缺乏相应的实训项目，只有理论教育，难以培养实用型人才，存在专业学习与实际应用脱轨的情况；最后，缺乏相应的基础实验环境，无法为每一个学生都提供一套实验集群。
针对大数据实验课程建设的三大难题，我们的大数据研发团队通过长期的研究，经过反复的验证，推出了《大数据实验手册》这本教材。本教材紧扣应用型人才培养需求，本着有用、够用、实用的原则，在某些知识点上做了适当的扩充和提高，在突出重点、有效化解难点方面做了认真考虑和合理安排。教材打破纸上谈兵的传统模式，设计了大量的大数据实验项目，使纸质教材的实际功能辐射到学生实际操作中，引导学生对教材某些内容与观点进行探究。
本教材以实战方式进行编写，一是为了推动大数据人才培养和应用成果转化，使本书成为全国高校首选实验教材；二是为了从社会发展与高校教材发展的关系出发，寻求适应新世纪创新人才培养目标的新思路。同时，我们的团队开发了大数据实验平台和大数据实验一体机，可提升高校信息化管理水平和实验项目研究水平，为高校大数据课程提供基础实验环境和实验数据。
本书是集体智慧的结晶，在此谨向付出辛勤劳动的各位作者致敬！书中难免会有不当之处，请读者不吝赐教。我的邮箱：gloud@126.com，微信公众号：刘鹏看未来（lpoutlook）。
刘鹏 教授
于南京大数据研究院
2017年6月6日
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