从超大规模的事件流中发现模式可能很困难,但是学习如何发现这些模式却不见得很难。这本实战指南告诉我们如何利用Apache Hadoop,使用简单、有趣、精致的工具,解决大规模数据处理中的模式发现以及很多其他问题。通过处理真实数据、解决现实问题,你将对大数据有一个实用的、可操作的认识。本书非常适合Hadoop新手,也很适合那些想要提升技能的有经验的实践家。其中,*部分解释了Hadoop和MapReduce的工作原理,第二部分讲述了很多数据处理用到的分析模式。通过一些练习,你还将学会如何使用Apache Pig进行数据处理。 ■ 学习使用Hadoop的必要原理,包括数据和计算在集群中的移动行为 ■ 深入理解MapReduce机制,用Python创建你的*个MapReduce作业 ■ 理解如何以Pig脚本的形式运行MapReduce作业链 ■ 全书使用真实数据集,即棒球统计数据集 ■ 提供分析模式的示例,并学
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本书包含如下内容。 通过创建类、定义方法来实现Python对象 将相关对象归类到不同类中,并通过类接口描述这些对象的属性和行为 使用继承关系扩展类的功能 理解何时使用面向对象特征,以及更重要的是,何时不该使用 发现哪些设计模式在Python中有所不同及其原因 发现单元测试的简易之处,以及为何它对于Python如此重要 学习Python 3中常见的并发技术及其陷阱 探索*的AsyncIO模块来开发大规模并发网络系统
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