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大数据基础编程、实验和案例教程

大数据基础编程、实验和案例教程
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作者: 著
出版社: 清华大学出版社
2017-07
版次: 1
ISBN: 9787302472094
定价: 59.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 368页
字数: 568千字
正文语种: 简体中文
分类: 计算机与互联网
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  • 本书以大数据分析全流程为主线，介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖操作系统（Linux和Windows）、开发工具（Eclipse）以及大数据相关技术、软件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau）等。同时，本书还提供了丰富的课程实验和综合案例，以及大量免费的在线教学资源，可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。
    本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”，可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材，用于指导大数据编程实践；也可供相关技术人员参考。 林子雨（1978－），男，博士，厦门大学计算机科学系助理教授，厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员，厦门大学数据库实验室负责人，中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会信息系统专委会委员。于2001年获得福州大学水利水电专业学士学位，2005年获得厦门大学计算机专业硕士学位，2009年获得北京大学计算机专业博士学位。中国高校*“数字教师”提出者和建设者（https://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu），2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过100万字高价值的教学和科研资料，累计网络访问量超过100万次。
    主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据和云计算，发表期刊和会议学术论文多篇，并作为课题组负责人承担了国家自然科学基金和福建省自然科学基金项目。曾作为志愿者翻译了Google Spanner、BigTable和《Architecture of a Database System》等大量英文学术资料，与广大网友分享，深受欢迎。2013年在厦门大学开设大数据课程，并因在教学领域的突出贡献和学生的认可，成为2013年度厦门大学教学类奖教金获得者。

    第1章大数据技术概述/1
    1.1大数据时代/1
    1.2大数据关键技术/2
    1.3大数据软件/3
    1.3.1Hadoop/4
    1.3.2Spark/5
    1.3.3NoSQL数据库/5
    1.3.4数据可视化/6
    1.4内容安排/7
    1.5在线资源/8
    1.5.1在线资源一览表/9
    1.5.2下载专区/9
    1.5.3在线视频/10
    1.5.4拓展阅读/11
    1.5.5大数据课程公共服务平台/11
    1.6本章小结/12第2章Linux系统的安装和使用/13
    2.1Linux系统简介/13
    2.2Linux系统安装/13
    2.2.1下载安装文件/14
    2.2.2Linux系统的安装方式/14
    2.2.3安装Linux虚拟机/15
    2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/36
    2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/38
    2.3.1Shell/38
    2.3.2root用户/38
    2.3.3创建普通用户/38〖2〗〖4〗大数据基础编程、实验和案例教程目录〖3〗2.3.4sudo命令/39
    2.3.5常用的Linux系统命令/40
    2.3.6文件解压缩/40
    2.3.7常用的目录/41
    2.3.8目录的权限/41
    2.3.9更新APT/41
    2.3.10切换中英文输入法/43
    2.3.11vim编辑器的使用方法/43
    2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/44
    2.3.13在Linux中安装Eclipse/48
    2.3.14其他使用技巧/49
    2.4关于本书内容的一些约定/49
    2.5本章小结/50第3章Hadoop的安装和使用/51
    3.1Hadoop简介/51
    3.2安装Hadoop前的准备工作/52
    3.2.1创建hadoop用户/52
    3.2.2更新APT/52
    3.2.3安装SSH/52
    3.2.4安装Java环境/53
    3.3安装Hadoop/55
    3.3.1下载安装文件/55
    3.3.2单机模式配置/56
    3.3.3伪分布式模式配置/57
    3.3.4分布式模式配置/66
    3.3.5使用Docker搭建Hadoop分布式集群/75
    3.4本章小结/87第4章HDFS操作方法和基础编程/88
    4.1HDFS操作常用Shell命令/88
    4.1.1查看命令使用方法/88
    4.1.2HDFS目录操作/90
    4.2利用HDFS的Web管理界面/92
    4.3HDFS编程实践/92
    4.3.1在Eclipse中创建项目/93
    4.3.2为项目添加需要用到的JAR包/94
    4.3.3编写Java应用程序/96
    4.3.4编译运行程序/98
    4.3.5应用程序的部署/100
    4.4本章小结/102第5章HBase的安装和基础编程/103
    5.1安装HBase/103
    5.1.1下载安装文件/103
    5.1.2配置环境变量/104
    5.1.3添加用户权限/104
    5.1.4查看HBase版本信息/104
    5.2HBase的配置/105
    5.2.1单机模式配置/105
    5.2.2伪分布式配置/107
    5.3HBase常用Shell命令/109
    5.3.1在HBase中创建表/109
    5.3.2添加数据/110
    5.3.3查看数据/110
    5.3.4删除数据/111
    5.3.5删除表/112
    5.3.6查询历史数据/112
    5.3.7退出HBase数据库/112
    5.4HBase编程实践/113
    5.4.1在Eclipse中创建项目/113
    5.4.2为项目添加需要用到的JAR包/116
    5.4.3编写Java应用程序/117
    5.4.4编译运行程序/123
    5.4.5应用程序的部署/124
    5.5本章小结/124第6章典型NoSQL数据库的安装和使用/125
    6.1Redis安装和使用/125
    6.1.1Redis简介/125
    6.1.2安装Redis/125
    6.1.3Redis实例演示/127
    6.2MongoDB的安装和使用/128
    6.2.1MongDB简介/129
    6.2.2安装MongoDB/129
    6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/130
    6.2.4Java API编程实例/136
    6.3本章小结/139第7章MapReduce基础编程/140
    7.1词频统计任务要求/140
    7.2MapReduce程序编写方法/141
    7.2.1编写Map处理逻辑/141
    7.2.2编写Reduce处理逻辑/141
    7.2.3编写main方法/142
    7.2.4完整的词频统计程序/143
    7.3编译打包程序/144
    7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/145
    7.3.2使用Eclipse编译运行词频统计程序/145
    7.4运行程序/154
    7.5本章小结/156第8章数据仓库Hive的安装和使用/157
    8.1Hive的安装/157
    8.1.1下载安装文件/157
    8.1.2配置环境变量/158
    8.1.3修改配置文件/158
    8.1.4安装并配置MySQL/159
    8.2Hive的数据类型/161
    8.3Hive基本操作/162
    8.3.1创建数据库、表、视图/162
    8.3.2删除数据库、表、视图/163
    8.3.3修改数据库、表、视图/164
    8.3.4查看数据库、表、视图/165
    8.3.5描述数据库、表、视图/165
    8.3.6向表中装载数据/166
    8.3.7查询表中数据/166
    8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/166
    8.4Hive应用实例: WordCount/167
    8.5Hive编程的优势/167
    8.6本章小结/168第9章Spark的安装和基础编程/169
    9.1基础环境/169
    9.2安装Spark/169
    9.2.1下载安装文件/169
    9.2.2配置相关文件/170
    9.3使用 Spark Shell编写代码/171
    9.3.1启动Spark Shell/171
    9.3.2读取文件/172
    9.3.3编写词频统计程序/174
    9.4编写Spark独立应用程序/174
    9.4.1用Scala语言编写Spark独立应用程序/175
    9.4.2用Java语言编写Spark独立应用程序/178
    9.5本章小结/182第10章典型的可视化工具的使用方法/183
    10.1Easel.ly信息图制作方法/183
    10.1.1信息图/183
    10.1.2信息图制作基本步骤/183
    10.2D3可视化库的使用方法/186
    10.2.1D3可视化库的安装/187
    10.2.2基本操作/187
    10.3可视化工具Tableau使用方法/194
    10.3.1安装Tableau/195
    10.3.2界面功能介绍/195
    10.3.3Tableau简单操作/197
    10.4使用“魔镜”制作图表/202
    10.4.1“魔镜”简介/202
    10.4.2简单制作实例/202
    10.5使用ECharts图表制作/206
    10.5.1ECharts简介/206
    10.5.2ECharts图表制作方法/206
    10.5.3两个实例/210
    10.6本章小结/217第11章数据采集工具的安装和使用/218
    11.1Flume/218
    11.1.1安装Flume/218
    11.1.2两个实例/220
    11.2Kafka/225
    11.2.1Kafka相关概念/225
    11.2.2安装Kafka/225
    11.2.3一个实例/225
    11.3Sqoop/227
    11.3.1下载安装文件/227
    11.3.2修改配置文件/228
    11.3.3配置环境变量/228
    11.3.4添加MySQL驱动程序/228
    11.3.5测试与MySQL的连接/229
    11.4实例: 编写Spark程序使用Kafka数据源/230
    11.4.1Kafka准备工作/230
    11.4.2Spark准备工作/232
    11.4.3编写Spark程序使用Kafka数据源/234
    11.5本章小结/239第12章大数据课程综合实验案例/241
    12.1案例简介/241
    12.1.1案例目的/241
    12.1.2适用对象/241
    12.1.3时间安排/241
    12.1.4预备知识/241
    12.1.5硬件要求/242
    12.1.6软件工具/242
    12.1.7数据集/242
    12.1.8案例任务/242
    12.2实验环境搭建/243
    12.3实验步骤概述/244
    12.4本地数据集上传到数据仓库Hive/245
    12.4.1实验数据集的下载/245
    12.4.2数据集的预处理/246
    12.4.3导入数据库/249
    12.5Hive数据分析/253
    12.5.1简单查询分析/253
    12.5.2查询条数统计分析/255
    12.5.3关键字条件查询分析/256
    12.5.4根据用户行为分析/258
    12.5.5用户实时查询分析/259
    12.6Hive、MySQL、HBase数据互导/260
    12.6.1Hive预操作/260
    12.6.2使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL/261
    12.6.3使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase/265
    12.6.4使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中/269
    12.7利用R进行数据可视化分析/275
    12.7.1安装R/275
    12.7.2安装依赖库/277
    12.7.3可视化分析/278
    12.8本章小结/283第13章实验/284
    13.1实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/284
    13.1.1实验目的/284
    13.1.2实验平台/284
    13.1.3实验步骤/284
    13.1.4实验报告/286
    13.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/286
    13.2.1实验目的/286
    13.2.2实验平台/286
    13.2.3实验步骤/287
    13.2.4实验报告/287
    13.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/288
    13.3.1实验目的/288
    13.3.2实验平台/288
    13.3.3实验步骤/288
    13.3.4实验报告/290
    13.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/290
    13.4.1实验目的/290
    13.4.2实验平台/290
    13.4.3实验步骤/290
    13.4.4实验报告/293
    13.5实验五: MapReduce初级编程实践/294
    13.5.1实验目的/294
    13.5.2实验平台/294
    13.5.3实验步骤/294
    13.5.4实验报告/297附录A大数据课程实验答案/298
    A.1实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/298
    A.1.1实验目的/298
    A.1.2实验平台/298
    A.1.3实验步骤/298
    A.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/303
    A.2.1实验目的/303
    A.2.2实验平台/303
    A.2.3实验步骤/303
    A.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/323
    A.3.1实验目的/323
    A.3.2实验平台/323
    A.3.3实验步骤/323
    A.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/331
    A.4.1实验目的/331
    A.4.2实验平台/331
    A.4.3实验步骤/332
    A.5实验五: MapReduce初级编程实践/349
    A.5.1实验目的/349
    A.5.2实验平台/349
    A.5.3实验步骤/350附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/360
    B.1安装MySQL/360
    B.2MySQL常用操作/363参考文献/367
  • 内容简介:
    本书以大数据分析全流程为主线，介绍了数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等环节典型软件的安装、使用和基础编程方法。本书内容涵盖操作系统（Linux和Windows）、开发工具（Eclipse）以及大数据相关技术、软件（Sqoop、Kafka、Flume、Hadoop、HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Spark、MySQL、MongoDB、Redis、R、Easel.ly、D3、魔镜、ECharts、Tableau）等。同时，本书还提供了丰富的课程实验和综合案例，以及大量免费的在线教学资源，可以较好地满足高等院校大数据教学实际需求。
    本书是《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》的“姊妹篇”，可以作为高等院校计算机、信息管理等相关专业的大数据课程辅助教材，用于指导大数据编程实践；也可供相关技术人员参考。
  • 作者简介:
    林子雨（1978－），男，博士，厦门大学计算机科学系助理教授，厦门大学云计算与大数据研究中心创始成员，厦门大学数据库实验室负责人，中国计算机学会数据库专委会委员，中国计算机学会信息系统专委会委员。于2001年获得福州大学水利水电专业学士学位，2005年获得厦门大学计算机专业硕士学位，2009年获得北京大学计算机专业博士学位。中国高校*“数字教师”提出者和建设者（https://www.cs.xmu.edu.cn/linziyu），2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过100万字高价值的教学和科研资料，累计网络访问量超过100万次。
    主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据和云计算，发表期刊和会议学术论文多篇，并作为课题组负责人承担了国家自然科学基金和福建省自然科学基金项目。曾作为志愿者翻译了Google Spanner、BigTable和《Architecture of a Database System》等大量英文学术资料，与广大网友分享，深受欢迎。2013年在厦门大学开设大数据课程，并因在教学领域的突出贡献和学生的认可，成为2013年度厦门大学教学类奖教金获得者。

  • 目录:
    第1章大数据技术概述/1
    1.1大数据时代/1
    1.2大数据关键技术/2
    1.3大数据软件/3
    1.3.1Hadoop/4
    1.3.2Spark/5
    1.3.3NoSQL数据库/5
    1.3.4数据可视化/6
    1.4内容安排/7
    1.5在线资源/8
    1.5.1在线资源一览表/9
    1.5.2下载专区/9
    1.5.3在线视频/10
    1.5.4拓展阅读/11
    1.5.5大数据课程公共服务平台/11
    1.6本章小结/12第2章Linux系统的安装和使用/13
    2.1Linux系统简介/13
    2.2Linux系统安装/13
    2.2.1下载安装文件/14
    2.2.2Linux系统的安装方式/14
    2.2.3安装Linux虚拟机/15
    2.2.4生成Linux虚拟机镜像文件/36
    2.3Linux系统及相关软件的基本使用方法/38
    2.3.1Shell/38
    2.3.2root用户/38
    2.3.3创建普通用户/38〖2〗〖4〗大数据基础编程、实验和案例教程目录〖3〗2.3.4sudo命令/39
    2.3.5常用的Linux系统命令/40
    2.3.6文件解压缩/40
    2.3.7常用的目录/41
    2.3.8目录的权限/41
    2.3.9更新APT/41
    2.3.10切换中英文输入法/43
    2.3.11vim编辑器的使用方法/43
    2.3.12在Windows系统中使用SSH方式登录Linux系统/44
    2.3.13在Linux中安装Eclipse/48
    2.3.14其他使用技巧/49
    2.4关于本书内容的一些约定/49
    2.5本章小结/50第3章Hadoop的安装和使用/51
    3.1Hadoop简介/51
    3.2安装Hadoop前的准备工作/52
    3.2.1创建hadoop用户/52
    3.2.2更新APT/52
    3.2.3安装SSH/52
    3.2.4安装Java环境/53
    3.3安装Hadoop/55
    3.3.1下载安装文件/55
    3.3.2单机模式配置/56
    3.3.3伪分布式模式配置/57
    3.3.4分布式模式配置/66
    3.3.5使用Docker搭建Hadoop分布式集群/75
    3.4本章小结/87第4章HDFS操作方法和基础编程/88
    4.1HDFS操作常用Shell命令/88
    4.1.1查看命令使用方法/88
    4.1.2HDFS目录操作/90
    4.2利用HDFS的Web管理界面/92
    4.3HDFS编程实践/92
    4.3.1在Eclipse中创建项目/93
    4.3.2为项目添加需要用到的JAR包/94
    4.3.3编写Java应用程序/96
    4.3.4编译运行程序/98
    4.3.5应用程序的部署/100
    4.4本章小结/102第5章HBase的安装和基础编程/103
    5.1安装HBase/103
    5.1.1下载安装文件/103
    5.1.2配置环境变量/104
    5.1.3添加用户权限/104
    5.1.4查看HBase版本信息/104
    5.2HBase的配置/105
    5.2.1单机模式配置/105
    5.2.2伪分布式配置/107
    5.3HBase常用Shell命令/109
    5.3.1在HBase中创建表/109
    5.3.2添加数据/110
    5.3.3查看数据/110
    5.3.4删除数据/111
    5.3.5删除表/112
    5.3.6查询历史数据/112
    5.3.7退出HBase数据库/112
    5.4HBase编程实践/113
    5.4.1在Eclipse中创建项目/113
    5.4.2为项目添加需要用到的JAR包/116
    5.4.3编写Java应用程序/117
    5.4.4编译运行程序/123
    5.4.5应用程序的部署/124
    5.5本章小结/124第6章典型NoSQL数据库的安装和使用/125
    6.1Redis安装和使用/125
    6.1.1Redis简介/125
    6.1.2安装Redis/125
    6.1.3Redis实例演示/127
    6.2MongoDB的安装和使用/128
    6.2.1MongDB简介/129
    6.2.2安装MongoDB/129
    6.2.3使用Shell命令操作MongoDB/130
    6.2.4Java API编程实例/136
    6.3本章小结/139第7章MapReduce基础编程/140
    7.1词频统计任务要求/140
    7.2MapReduce程序编写方法/141
    7.2.1编写Map处理逻辑/141
    7.2.2编写Reduce处理逻辑/141
    7.2.3编写main方法/142
    7.2.4完整的词频统计程序/143
    7.3编译打包程序/144
    7.3.1使用命令行编译打包词频统计程序/145
    7.3.2使用Eclipse编译运行词频统计程序/145
    7.4运行程序/154
    7.5本章小结/156第8章数据仓库Hive的安装和使用/157
    8.1Hive的安装/157
    8.1.1下载安装文件/157
    8.1.2配置环境变量/158
    8.1.3修改配置文件/158
    8.1.4安装并配置MySQL/159
    8.2Hive的数据类型/161
    8.3Hive基本操作/162
    8.3.1创建数据库、表、视图/162
    8.3.2删除数据库、表、视图/163
    8.3.3修改数据库、表、视图/164
    8.3.4查看数据库、表、视图/165
    8.3.5描述数据库、表、视图/165
    8.3.6向表中装载数据/166
    8.3.7查询表中数据/166
    8.3.8向表中插入数据或从表中导出数据/166
    8.4Hive应用实例: WordCount/167
    8.5Hive编程的优势/167
    8.6本章小结/168第9章Spark的安装和基础编程/169
    9.1基础环境/169
    9.2安装Spark/169
    9.2.1下载安装文件/169
    9.2.2配置相关文件/170
    9.3使用 Spark Shell编写代码/171
    9.3.1启动Spark Shell/171
    9.3.2读取文件/172
    9.3.3编写词频统计程序/174
    9.4编写Spark独立应用程序/174
    9.4.1用Scala语言编写Spark独立应用程序/175
    9.4.2用Java语言编写Spark独立应用程序/178
    9.5本章小结/182第10章典型的可视化工具的使用方法/183
    10.1Easel.ly信息图制作方法/183
    10.1.1信息图/183
    10.1.2信息图制作基本步骤/183
    10.2D3可视化库的使用方法/186
    10.2.1D3可视化库的安装/187
    10.2.2基本操作/187
    10.3可视化工具Tableau使用方法/194
    10.3.1安装Tableau/195
    10.3.2界面功能介绍/195
    10.3.3Tableau简单操作/197
    10.4使用“魔镜”制作图表/202
    10.4.1“魔镜”简介/202
    10.4.2简单制作实例/202
    10.5使用ECharts图表制作/206
    10.5.1ECharts简介/206
    10.5.2ECharts图表制作方法/206
    10.5.3两个实例/210
    10.6本章小结/217第11章数据采集工具的安装和使用/218
    11.1Flume/218
    11.1.1安装Flume/218
    11.1.2两个实例/220
    11.2Kafka/225
    11.2.1Kafka相关概念/225
    11.2.2安装Kafka/225
    11.2.3一个实例/225
    11.3Sqoop/227
    11.3.1下载安装文件/227
    11.3.2修改配置文件/228
    11.3.3配置环境变量/228
    11.3.4添加MySQL驱动程序/228
    11.3.5测试与MySQL的连接/229
    11.4实例: 编写Spark程序使用Kafka数据源/230
    11.4.1Kafka准备工作/230
    11.4.2Spark准备工作/232
    11.4.3编写Spark程序使用Kafka数据源/234
    11.5本章小结/239第12章大数据课程综合实验案例/241
    12.1案例简介/241
    12.1.1案例目的/241
    12.1.2适用对象/241
    12.1.3时间安排/241
    12.1.4预备知识/241
    12.1.5硬件要求/242
    12.1.6软件工具/242
    12.1.7数据集/242
    12.1.8案例任务/242
    12.2实验环境搭建/243
    12.3实验步骤概述/244
    12.4本地数据集上传到数据仓库Hive/245
    12.4.1实验数据集的下载/245
    12.4.2数据集的预处理/246
    12.4.3导入数据库/249
    12.5Hive数据分析/253
    12.5.1简单查询分析/253
    12.5.2查询条数统计分析/255
    12.5.3关键字条件查询分析/256
    12.5.4根据用户行为分析/258
    12.5.5用户实时查询分析/259
    12.6Hive、MySQL、HBase数据互导/260
    12.6.1Hive预操作/260
    12.6.2使用Sqoop将数据从Hive导入MySQL/261
    12.6.3使用Sqoop将数据从MySQL导入HBase/265
    12.6.4使用HBase Java API把数据从本地导入到HBase中/269
    12.7利用R进行数据可视化分析/275
    12.7.1安装R/275
    12.7.2安装依赖库/277
    12.7.3可视化分析/278
    12.8本章小结/283第13章实验/284
    13.1实验一： 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/284
    13.1.1实验目的/284
    13.1.2实验平台/284
    13.1.3实验步骤/284
    13.1.4实验报告/286
    13.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/286
    13.2.1实验目的/286
    13.2.2实验平台/286
    13.2.3实验步骤/287
    13.2.4实验报告/287
    13.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/288
    13.3.1实验目的/288
    13.3.2实验平台/288
    13.3.3实验步骤/288
    13.3.4实验报告/290
    13.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/290
    13.4.1实验目的/290
    13.4.2实验平台/290
    13.4.3实验步骤/290
    13.4.4实验报告/293
    13.5实验五: MapReduce初级编程实践/294
    13.5.1实验目的/294
    13.5.2实验平台/294
    13.5.3实验步骤/294
    13.5.4实验报告/297附录A大数据课程实验答案/298
    A.1实验一: 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作/298
    A.1.1实验目的/298
    A.1.2实验平台/298
    A.1.3实验步骤/298
    A.2实验二: 熟悉常用的HDFS操作/303
    A.2.1实验目的/303
    A.2.2实验平台/303
    A.2.3实验步骤/303
    A.3实验三: 熟悉常用的HBase操作/323
    A.3.1实验目的/323
    A.3.2实验平台/323
    A.3.3实验步骤/323
    A.4实验四: NoSQL和关系数据库的操作比较/331
    A.4.1实验目的/331
    A.4.2实验平台/331
    A.4.3实验步骤/332
    A.5实验五: MapReduce初级编程实践/349
    A.5.1实验目的/349
    A.5.2实验平台/349
    A.5.3实验步骤/350附录BLinux系统中的MySQL安装及常用操作/360
    B.1安装MySQL/360
    B.2MySQL常用操作/363参考文献/367
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