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Hadoop大数据开发实战简介

互联网 类型 可以朗读 语音朗读 221千字 字数 2011 发行日期

主编推荐语

Hadoop基础教程，大数据技术原理与应用教程，MapReduce框架入门实战指南。

内容简介

本书将大数据技术生态圈主流技术框架的应用与发展、搭建Hadoop大数据分布式系统集群平台、大数据分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）、大数据分布式并行计算框架MapReduce、大数据汽车销售数据统计分析项目5大模块分为11章内容进行阐述。具体分布情况如下：第1章是大数据概论，介绍大数据的发展背景及基本概念；第2章是搭建Hadoop分布式集群；第3～6章是HDFS分布式文件系统入门、HDFS接口、HDFS的运行机制、Hadoop I/O流操作；第7～10章是初识MapReduce编程模型、MapReduce应用编程开发、MapReduce编程案例、MapReduce运行机制与YARN平台；第11章是汽车销售数据统计分析项目实战。本书将理论与实践相结合，介绍了大数据的核心技术，并通过介绍一个企业的开发项目，深入讲解大数据技术在实际工作中的应用。

本书是为所有热爱大数据、打算从事大数据相关工作的读者而编写的，适合有Java编程基础的学习者参考使用，也适合作为高等院校、培训机构的大数据技术教材。

目录

• 版权信息
• 内容提要
• 前言
• 第1章 大数据概论
• 大数据的学习基础
• 大数据的背景
• 对大数据的不同认识
• 大数据的行业案例
• 大数据的基本概念
• 大数据技术生态圈
• 本章总结
• 本章习题
• 第2章 搭建Hadoop分布式集群
• 云平台
• 安装CentOS 6
• Linux系统配置
• Hadoop的配置部署
• 本章总结
• 本章习题
• 第3章 HDFS入门
• Hadoop分布式文件系统HDFS
• HDFS核心设计
• HDFS体系结构
• 本章总结
• 本章习题
• 第4章 HDFS接口
• HDFS命令行接口
• HDFS Java接口
• 本章总结
• 本章习题
• 第5章 HDFS的运行机制
• HDFS中数据流的读写
• HA机制
• Federation机制
• 本章总结
• 本章习题
• 第6章 Hadoop I/O流操作
• 数据完整性
• 压缩
• 序列化
• 基于文件的数据结构SequenceFile
• 本章总结
• 本章习题
• 第7章 初识MapReduce编程模型
• MapReduce编程框架
• WordCount编程实例
• Hadoop MapReduce架构
• 本章总结
• 本章习题
• 第8章 MapReduce应用编程开发
• MapReduce编程开发
• MapReduce在集群上的运作
• MapReduce的类型与格式
• 本章总结
• 本章习题
• 第9章 MapReduce编程案例
• 数据去重
• 数据排序
• 平均成绩
• 多表关联
• 二次排序
• 本章总结
• 本章习题
• 第10章 MapReduce运行机制与YARN平台
• 剖析MapReduce作业运行机制
• Shuffle和排序
• 任务的执行
• 作业的调度
• YARN平台简介
• YARN平台架构
• 本章总结
• 本章习题
• 第11章 汽车销售数据统计分析项目
• 数据概况
• 项目实战
• 本章总结
• 本章习题

评分及书评

评分不足

• Robust 00

  随着信息技术的发展，以及互联网、移动互联网、可穿戴式互联网时代的来临，数据爆炸式地产生。据统计，近几年人类产生的数据，比人类自有文字记载以来产生的所有数据的总和还要多，而且数据还在以惊人的速度增长着。

  1

出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。

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