“十三五”普通高等教育规划教材 Linux系统与大数据应用PDF电子书下载

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第1章 Linux系统概述 1

1.1 认识Linux系统 1

1.1.1 Linux系统版本 1

1.1.2 文件与目录 5

1.2 Linux系统的发展 8

1.2.1 早期的Linux系统 8

1.2.2 Linux系统发展 9

1.2.3 Linux系统举例 10

1.2.4 Linux基本思想和特征 10

1.3 Ubuntu介绍 12

1.3.1 Ubuntu概述 12

1.3.2 Ubuntu的版本与应用 12

1.3.3 Ubuntu下载安装 13

1.3.4 Ubuntu评价 14

1.4 Linux系统下大数据平台 15

1.4.1 Linux系统下大数据平台介绍 16

1.4.2 Linux系统下大数据平台架构 16

1.4.3 大数据平台发展前景 21

1.5 本章小结 24

实践与练习 24

第2章 Hadoop平台常用的Linux命令 25

2.1 文件和目录 25

2.1.1 Ubuntu系统目录结构 25

2.1.2 创建/删除目录 26

2.1.3 查看文件 28

2.1.4 查看路径 29

2.1.5 tree命令 29

2.2 文件操作 30

2.2.1 创建文件 30

2.2.2 查看文件内容 31

2.2.3 清屏 32

2.3 帮助和历史 33

2.3.1 help命令 33

2.3.2 man命令 34

2.3.3 自动补全Tab 34

2.3.4 查看历史history 35

2.4 文件的其他操作 36

2.4.1 复制/剪切命令 36

2.4.2 重命名 37

2.4.3 重定向 38

2.4.4 管道命令 40

2.4.5 链接快捷方式 41

2.4.6 文件搜索 42

2.4.7 压缩文件和解压缩 44

2.5 系统常用操作 45

2.5.1 日历cal 45

2.5.2 时间date 46

2.5.3 进程操作 47

2.5.4 系统状态查看和操作 50

2.6 本章小结 51

实践与练习 51

第3章 Linux系统用户与组管理 53

3.1 用户与组账号 53

3.1.1 添加账号 53

3.1.2 切换账号 56

3.1.3 远程登录 57

3.2 超级用户root 59

3.2.1 切换超级用户 59

3.2.2 加入用户组 60

3.2.3 退出 61

3.3 用户操作权限 61

3.3.1 文件权限管理概述 61

3.3.2 修改权限 62

3.4 系统的安全性 64

3.4.1 账号的安全性 64

3.4.2 常见漏洞的安全性 66

3.4.3 SELinux 71

3.5 应用案例：Hadoop集群创建的用户 75

3.6 本章小结 76

实践与练习 76

第4章 Linux系统编辑器和软件安装 79

4.1 Linux主要编辑器介绍 79

4.1.1 gedit编辑器 79

4.1.2 vim编辑器 82

4.2 HTTP Server的介绍和安装 87

4.2.1 Apache HTTP Server 87

4.2.2 安装与配置实例 87

4.3 Linux大数据包导入库 91

4.3.1 pip安装 91

4.3.2 自带工具 94

4.3.3 导入大数据计算库 95

4.4 应用案例：Hadoop集群修改配置文件 97

4.5 本章小结 101

实践与练习 101

第5章 Linux系统网络及其服务配置 104

5.1 网络配置 104

5.1.1 IP地址查看和配置 104

5.1.2 SSH和Telnet 108

5.1.3 SSH工具 112

5.2 Xshell工具 113

5.2.1 服务器配置与连接 113

5.2.2 客户端与服务器通信 116

5.3 FTP服务器 118

5.3.1 FTP服务器简介 119

5.3.2 FTP服务器安装配置 120

5.4 Samba服务器 123

5.4.1 Samba简介 123

5.4.2 安装与配置实例 124

5.5 Apache Web服务器 130

5.5.1 Apache Web服务器简介 130

5.5.2 Apache Web服务器安装与配置 130

5.5.3 虚拟主机配置 133

5.6 应用案例：Hadoop平台的网络和服务器配置 138

5.7 本章小结 139

实践与练习 139

第6章 大数据挖掘的shell基础 141

6.1 大数据开发的shell基础 141

6.2 shell的模式和类型 141

6.2.1 shell的运行模式 142

6.2.2 shell的类型 143

6.3 shell编程 144

6.3.1 bash简介 144

6.3.2 shell命令行 146

6.3.3 shell脚本语句和命令 149

6.4 应用案例：shell编程的数据挖掘 167

6.5 本章小结 169

实践与练习 170

第7章 Linux系统下的Python基础 171

7.1 Linux中的Python 171

7.2 Python基础 173

7.2.1 基本数据类型 173

7.2.2 流程控制语句 180

7.3 Python函数 185

7.4 Python类和对象 191

7.4.1 面向对象 191

7.4.2 类和对象 193

7.4.3 构造函数 194

7.4.4 继承 199

7.5 文件的操作 202

7.6 Python的类库 207

7.7 应用案例：数据挖掘相关Python类库应用 211

7.8 其他相关知识 216

7.9 本章小结 218

实践与练习 218

第8章 大数据开发平台 220

8.1 大数据开发平台简介 220

8.1.1 大数据的应用与前景 220

8.1.2 Hadoop简介 220

8.2 Hadoop框架介绍 221

8.2.1 Hadoop框架及组件介绍 221

8.2.2 Hadoop的核心组件 226

8.2.3 Hadoop的安全性 228

8.3 Hadoop安装与配置 230

8.3.1 下载安装Hadoop 230

8.3.2 Hadoop配置 231

8.3.3 词频统计示例 233

8.4 Spark简介 233

8.4.1 Spark特点 234

8.4.2 Spark生态系统 234

8.5 Spark安装与配置 244

8.5.1 下载与安装Spark 244

8.5.2 Spark集群配置 244

8.6 本章小结 245

实践与练习 246

第9章 大数据应用开发工具 247

9.1 数据抽取ETL 247

9.1.1 ETL概述 247

9.1.2 ETL工具 249

9.1.3 网络爬虫技术及应用 250

9.2 Hbase原理和模型 250

9.2.1 Hbase安装和部署 250

9.2.2 Hbase应用 253

9.2.3 Hbase优化和存储 255

9.3 Hive基础与应用 259

9.3.1 Hive安装 259

9.3.2 Hive数据模型和查询语言 262

9.3.3 Hive数据分析 269

9.4 本章小结 269

实践与练习 270

第10章 大数据应用与案例 271

10.1 数据挖掘工具和主要算法 271

10.1.1 Mahout安装和配置 271

10.1.2 K-Means算法和Canopy算法 273

10.1.3 贝叶斯算法 274

10.2 Hadoop应用案例：World count词频统计案例 276

10.2.1 实训目的和要求 276

10.2.2 运用 276

10.3 Spark应用案例：Spark进行电商数据检索 279

10.3.1 实训目的和要求 279

10.3.2 运用 279

10.4 本章小结 281

实践与练习 281

参考文献 283

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