隨著信息技術(shù)的普及和應(yīng)用，各行各業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，人們持續(xù)不斷地探索處理這些數(shù)據(jù)的方法，以期大限度地從中挖掘有用信息。面對(duì)如潮水般不斷增加的數(shù)據(jù)，人們不再滿足于數(shù)據(jù)的查詢和統(tǒng)計(jì)分析，而是期望從數(shù)據(jù)中提取信息或者知識(shí)為決策服務(wù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)突破數(shù)據(jù)分析技術(shù)的種種局限，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的信息并輔助決策這一難題，是正在飛速發(fā)展的前沿學(xué)科。近年來(lái)，隨著教育部新工科建設(shè)的不斷推進(jìn)，大數(shù)據(jù)技術(shù)受到廣泛關(guān)注。數(shù)據(jù)挖掘作為大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要實(shí)現(xiàn)手段，能夠挖掘數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類、聚類、異常檢測(cè)和時(shí)間序列分析等，解決商務(wù)管理、生產(chǎn)控制、市場(chǎng)分析、工程設(shè)計(jì)和科學(xué)探索等各行各業(yè)中的數(shù)據(jù)分析與信息挖掘問(wèn)題。

Hadoop是一系列分布式存儲(chǔ)和計(jì)算軟件，由Doug Cutting創(chuàng)建，能夠支持互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)量級(jí)別的系統(tǒng)。狹義的Hadoop項(xiàng)目?jī)H包含Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce 4個(gè)組件。廣義的Hadoop項(xiàng)目還包含了其他一些衍生性的項(xiàng)目組件，它們或多或少依賴以上4個(gè)核心組件，如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)依賴于HDFS、作業(yè)調(diào)度和資源管理依賴YARN，同時(shí)它們還解決了一些特定領(lǐng)域的問(wèn)題。常用的包括Spark、HBase、Hive、Sqoop、Oozie、Impala、Hue、Pig等。

截至2019年1月，共有283所高校獲批數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)，其中985及211高校占比13%。目前國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)人才缺口更是達(dá)到百萬(wàn)級(jí)。由于其開(kāi)源性、易用性和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，Hadoop已成為世界范圍內(nèi)應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)工具和語(yǔ)言之一。目前，Hadoop大數(shù)據(jù)分析與挖掘逐漸成為高校信息類專業(yè)的必修課，同時(shí)，作為面向各專業(yè)的通識(shí)課也廣受歡迎。

本書(shū)作為立足于應(yīng)用型本科數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)教學(xué)的Hadoop核心課教材，具有如下特色：

（1）內(nèi)容安排合理且全面，從Hadoop的安裝配置、分布式數(shù)據(jù)處理、分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到分布式機(jī)器學(xué)習(xí)，循序漸進(jìn)，深入淺出。

（2）難度適中，適用于本科中高年級(jí)的核心課教材，僅需掌握Python基本編程和Linux基本操作就可以學(xué)習(xí)本書(shū)，對(duì)Java編程及數(shù)學(xué)和算法知識(shí)不作為必要基礎(chǔ)。

（3）理論與案例相結(jié)合，理論與實(shí)踐相結(jié)合，包含了泰坦尼克號(hào)乘客生存分析、航班準(zhǔn)點(diǎn)數(shù)據(jù)處理、鳶尾花數(shù)據(jù)建模等實(shí)踐案例。

本書(shū)主要內(nèi)容分為以下3部分：

第1部分：Hadoop核心基礎(chǔ)，包括第1～4章。第1章為Hadoop簡(jiǎn)介，包括Hadoop的相關(guān)背景、基本概念、安裝、配置和運(yùn)行等。第2章為HDFS文件系統(tǒng)，包括HDFS架構(gòu)、文件庫(kù)和常用操作等。第3章為YARN資源管理，包括YARN架構(gòu)、調(diào)度策略和常用操作等。第4章為MapReduce計(jì)算框架，包括各MapReduce原理、流程、詞頻統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)連接的實(shí)現(xiàn)等。

第2部分：Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，包括第5～8章。第5章為Hive簡(jiǎn)介，包括Hive的相關(guān)背景、基本概念、安裝、配置和運(yùn)行等。第6章為Hive數(shù)據(jù)定義，包括數(shù)據(jù)庫(kù)操作、數(shù)據(jù)表操作、數(shù)據(jù)格式、外部表和分區(qū)表等。第7章為數(shù)據(jù)操作，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)插入和數(shù)據(jù)導(dǎo)出等。第8章為Hive數(shù)據(jù)查詢，包括基本查詢、數(shù)據(jù)聚合和數(shù)據(jù)連接等。

第3部分：Spark數(shù)據(jù)分析，包括第9～13章。第9章為Spark簡(jiǎn)介，包括Spark的相關(guān)背景、基本概念、安裝、配置和運(yùn)行等。第10章為Spark大數(shù)據(jù)處理，包括大數(shù)據(jù)的選擇、聚合、引用、篩選、連接和變形等。第11章為Spark機(jī)器學(xué)習(xí)流程，包括數(shù)據(jù)探索、劃分、填充、特征選擇、建模調(diào)優(yōu)和測(cè)試評(píng)估等。第12章為Spark有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，包括線性、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和協(xié)同過(guò)濾等。第13章為Spark無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，包括k均值聚類、主成分分析和關(guān)聯(lián)分析模型等。

本書(shū)例子中的所有數(shù)據(jù)都可在GitHub上公開(kāi)下載，地址為https://github.com/ yepdata/hadoop_textbook。

本書(shū)由高永彬、錢亮宏和方志軍編著。具體分工如下：高永彬編寫(xiě)第1～4章；方志軍編寫(xiě)第5～8章，錢亮宏編寫(xiě)第9～13章。全書(shū)由范磊和許華根主審。同時(shí)感謝戴仁月、嚴(yán)娟和劉敏對(duì)本書(shū)的貢獻(xiàn)。

由于編者水平有限，加之時(shí)間倉(cāng)促，書(shū)中難免存在疏漏和不足之處，敬請(qǐng)老師和同學(xué)批評(píng)指正。

編 者

2019年5月