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《Linux系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用》主要內(nèi)容包括Linux基本命令，大數(shù)據(jù)主要框架Hadoop的搭建和應(yīng)用，Spark框架的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)科學(xué)計算、Python語言、網(wǎng)絡(luò)爬蟲分析等主要大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的工具等。本書分別從系統(tǒng)使用者、網(wǎng)絡(luò)管理者、shell程序開發(fā)者、應(yīng)用程序開發(fā)者和內(nèi)核開發(fā)者的角度，全方位地介紹Linux操作環(huán)境、操作命令，以及基本的開發(fā)方法；同時，本書面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開發(fā)者，介紹基于Linux系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)計算平臺、存儲平臺，以及幾個廣泛使用的應(yīng)用開發(fā)和分析工具；之后是綜合案例和應(yīng)用，使讀者初步認(rèn)識Linux，熟練使用shell 命令，掌握系統(tǒng)管理原理，熟悉基于Linux的大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，并學(xué)會幾種典型的大數(shù)據(jù)存儲和開發(fā)方法。
《Linux系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)應(yīng)用》既可作為高等學(xué)校計算機軟件技術(shù)課程的教材，也可作為管理信息系統(tǒng)開發(fā)人員的技術(shù)參考書。

隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big Data）也受到了越來越多的關(guān)注�！吨婆_》的分析師團隊認(rèn)為，大數(shù)據(jù)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起，因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的計算機分配工作。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。大數(shù)據(jù)在物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域以及軍事、金融、通信等行業(yè)存在已有時日，卻因為近年來互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展而引起人們的關(guān)注。
大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等圍繞大數(shù)據(jù)商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運而生，大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個V，即數(shù)據(jù)量（Volume）大、速度（Velocity）快、類型（Variety）多、價值（Value）、真實性（Veracity）。
本書圍繞大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)基礎(chǔ)，在內(nèi)容的編排上力爭體現(xiàn)新的教學(xué)思想和方法。本書內(nèi)容編寫遵循從簡單到復(fù)雜從抽象到具體的原則。書中通過各個章節(jié)穿插了很多案例，提供了大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)從入門到實際應(yīng)用所必備的知識。Linux編程基礎(chǔ)、Linux 系統(tǒng)用戶與組管理、Linux系統(tǒng)編輯器和軟件安裝、Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)及其服務(wù)配置、大數(shù)據(jù)挖掘的shell基礎(chǔ)、Linux系統(tǒng)下的Python基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工具和大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例，學(xué)生除了要在課堂上學(xué)習(xí)程序設(shè)計的理論方法，掌握編程語言的語法知識和編程技巧外，還要進(jìn)行大量的課外練習(xí)和實踐操作。為此本書每章都配備有課后習(xí)題，并且每章都有一個綜合案例，除此之外，每章節(jié)還安排了實驗的題目，可供教師實驗教學(xué)使用。
本書共分10章。第1章是Linux系統(tǒng)概述，第2章介紹Hadoop平臺常用的Linux命令，第3章介紹Linux 系統(tǒng)用戶與組管理，第4章介紹Linux系統(tǒng)編輯器和軟件安裝，第5章介紹Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)及其服務(wù)配置，第6章介紹大數(shù)據(jù)挖掘的shell基礎(chǔ)，第7章介紹Linux系統(tǒng)下的Python基礎(chǔ)，第8章介紹大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，第9章介紹大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工具，第10章介紹大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例。
本書內(nèi)容全面，案例新穎，針對性強。本書中所介紹的實例都已在Windows 10操作系統(tǒng)下調(diào)試運行通過。從應(yīng)用程序的設(shè)計到應(yīng)用程序的發(fā)布，讀者都可以按照書中所講述內(nèi)容實施。作為教材，每章均附有習(xí)題。
本書由夏輝負(fù)責(zé)書的整體策劃，并負(fù)責(zé)編寫第8和10章，楊偉吉老師負(fù)責(zé)編寫第4和6章，金鑫老師負(fù)責(zé)編寫第2、5和7章，李淑霞老師負(fù)責(zé)編寫第1、3和9章，李強負(fù)責(zé)所有實驗的編寫和審核，劉澍老師負(fù)責(zé)編寫課后習(xí)題、制作電子課件，并最終完成全文書稿的修訂、完善、統(tǒng)稿和定稿工作，參與本書編寫的還有王學(xué)穎、吳鵬。本書由王學(xué)穎教授承擔(dān)內(nèi)容的主審工作，吳鵬博士為本書編寫提供了技術(shù)支持和幫助，并且對本書初稿在教學(xué)過程中存在的問題提出了寶貴的意見。本書也借鑒了中外參考文獻(xiàn)中的原理知識和資料，在此一舉感謝。
本書配有電子課件、課后習(xí)題答案、每章節(jié)案例代碼、實驗代碼，以方便教學(xué)和自學(xué)參考使用，如有需要請到http://www.cmpedu.com下載。
由于時間倉促，書中難免存在不妥之處，敬請讀者原諒，并提出寶貴意見。

前言
第1章 Linux系統(tǒng)概述
1.1 認(rèn)識Linux系統(tǒng)
1.1.1 Linux系統(tǒng)版本
1.1.2 文件與目錄
1.2 Linux系統(tǒng)的發(fā)展
1.2.1 早期的Linux系統(tǒng)
1.2.2 Linux系統(tǒng)發(fā)展
1.2.3 Linux系統(tǒng)舉例
1.2.4 Linux基本思想和特征
1.3 Ubuntu介紹
1.3.1 Ubuntu概述
1.3.2 Ubuntu的版本與應(yīng)用
1.3.3 Ubuntu下載安裝
1.3.4 Ubuntu評價
1.4 Linux系統(tǒng)下大數(shù)據(jù)平臺
1.4.1 Linux系統(tǒng)下大數(shù)據(jù)平臺介紹
1.4.2 Linux系統(tǒng)下大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
1.4.3 大數(shù)據(jù)平臺發(fā)展前景
1.5 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第2章 Hadoop平臺常用的Linux命令
2.1 文件和目錄
2.1.1 Ubuntu系統(tǒng)目錄結(jié)構(gòu)
2.1.2 創(chuàng)建/刪除目錄
2.1.3 查看文件
2.1.4 查看路徑
2.1.5 tree命令
2.2 文件操作
2.2.1 創(chuàng)建文件
2.2.2 查看文件內(nèi)容
2.2.3 清屏
2.3 幫助和歷史
2.3.1 help命令
2.3.2 man命令
2.3.3 自動補全Tab
2.3.4 查看歷史history
2.4 文件的其他操作
2.4.1 復(fù)制/剪切命令
2.4.2 重命名
2.4.3 重定向
2.4.4 管道命令
2.4.5 鏈接快捷方式
2.4.6 文件搜索
2.4.7 壓縮文件和解壓縮
2.5 系統(tǒng)常用操作
2.5.1 日歷cal
2.5.2 時間date
2.5.3 進(jìn)程操作
2.5.4 系統(tǒng)狀態(tài)查看和操作
2.6 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第3章 Linux系統(tǒng)用戶與組管理
3.1 用戶與組賬號
3.1.1 添加賬號
3.1.2 切換賬號
3.1.3 遠(yuǎn)程登錄
3.2 超級用戶root
3.2.1 切換超級用戶
3.2.2 加入用戶組
3.2.3 退出
3.3 用戶操作權(quán)限
3.3.1 文件權(quán)限管理概述
3.3.2 修改權(quán)限
3.4 系統(tǒng)的安全性
3.4.1 賬號的安全性
3.4.2 常見漏洞的安全性
3.4.3 SELinux
3.5 應(yīng)用案例：Hadoop集群創(chuàng)建的用戶
3.6 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第4章 Linux系統(tǒng)編輯器和軟件安裝
4.1 Linux主要編輯器介紹
4.1.1 gedit編輯器
4.1.2 vim編輯器
4.2 HTTP Server的介紹和安裝
4.2.1 Apache HTTP Server
4.2.2 安裝與配置實例
4.3 Linux大數(shù)據(jù)包導(dǎo)入庫
4.3.1 pip安裝
4.3.2 自帶工具
4.3.3 導(dǎo)入大數(shù)據(jù)計算庫
4.4 應(yīng)用案例：Hadoop集群修改配置文件
4.5 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第5章 Linux系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)及其服務(wù)配置
5.1 網(wǎng)絡(luò)配置
5.1.1 IP地址查看和配置
5.1.2 SSH和Telnet
5.1.3 SSH工具
5.2 Xshell工具
5.2.1 服務(wù)器配置與連接
5.2.2 客戶端與服務(wù)器通信
5.3 FTP服務(wù)器
5.3.1 FTP服務(wù)器簡介
5.3.2 FTP服務(wù)器安裝配置
5.4 Samba服務(wù)器
5.4.1 Samba簡介
5.4.2 安裝與配置實例
5.5 Apache Web服務(wù)器
5.5.1 Apache Web服務(wù)器簡介
5.5.2 Apache Web服務(wù)器安裝與配置
5.5.3 虛擬主機配置
5.6 應(yīng)用案例：Hadoop平臺的網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器配置
5.7 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第6章大數(shù)據(jù)挖掘的shell基礎(chǔ)
6.1 大數(shù)據(jù)開發(fā)的shell基礎(chǔ)
6.2 shell的模式和類型
6.2.1 shell的運行模式
6.2.2 shell的類型
6.3 shell編程
6.3.1 bash簡介
6.3.2 shell命令行
6.3.3 shell腳本語句和命令
6.4 應(yīng)用案例：shell編程的數(shù)據(jù)挖掘
6.5 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第7章 Linux系統(tǒng)下的Python基礎(chǔ)
7.1 Linux中的Python
7.2 Python基礎(chǔ)
7.2.1 基本數(shù)據(jù)類型
7.2.2 流程控制語句
7.3 Python函數(shù)
7.4 Python類和對象
7.4.1 面向?qū)ο?br />7.4.2 類和對象
7.4.3 構(gòu)造函數(shù)
7.4.4 繼承
7.5 文件的操作
7.6 Python的類庫
7.7 應(yīng)用案例：數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)Python類庫應(yīng)用
7.8 其他相關(guān)知識
7.9 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第8章大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺
8.1 大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺簡介
8.1.1 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與前景
8.1.2 Hadoop簡介
8.2 Hadoop框架介紹
8.2.1 Hadoop框架及組件介紹
8.2.2 Hadoop的核心組件
8.2.3 Hadoop的安全性
8.3 Hadoop安裝與配置
8.3.1 下載安裝Hadoop
8.3.2 Hadoop配置
8.3.3 詞頻統(tǒng)計示例
8.4 Spark簡介
8.4.1 Spark特點
8.4.2 Spark生態(tài)系統(tǒng)
8.5 Spark安裝與配置
8.5.1 下載與安裝Spark
8.5.2 Spark集群配置
8.6 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第9章大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工具
9.1 數(shù)據(jù)抽取ETL
9.1.1 ETL概述
9.1.2 ETL工具
9.1.3 網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)及應(yīng)用
9.2 Hbase原理和模型
9.2.1 Hbase安裝和部署
9.2.2 Hbase應(yīng)用
9.2.3 Hbase優(yōu)化和存儲
9.3 Hive基礎(chǔ)與應(yīng)用
9.3.1 Hive安裝
9.3.2 Hive數(shù)據(jù)模型和查詢語言
9.3.3 Hive數(shù)據(jù)分析
9.4 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
第10章大數(shù)據(jù)應(yīng)用與案例
10.1 數(shù)據(jù)挖掘工具和主要算法
10.1.1 Mahout安裝和配置
10.1.2 K-Means算法和Canopy算法
10.1.3 貝葉斯算法
10.2 Hadoop應(yīng)用案例：World count詞頻統(tǒng)計案例
10.2.1 實訓(xùn)目的和要求
10.2.2 運用
10.3 Spark應(yīng)用案例：Spark進(jìn)行電商數(shù)據(jù)檢索
10.3.1 實訓(xùn)目的和要求
10.3.2 運用
10.4 本章小結(jié)
實踐與練習(xí)
參考文獻(xiàn)

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