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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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