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Hadoop实战(第2版)(畅销书全新升级、技术更新、内容更全、实战性更强、细节更完善!)
推荐购买: Hadoop技术内幕:深入解析HadoopCommon和HDFS架构设计与实现原理 推荐购买: Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理 《Hadoop实战(第2版)》是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。全书内容全面,对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解,不仅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心内容,而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容。实战性强,不仅为各个知识点精心设计了大量经典的小案例,而且还包括Yahoo!等多个大公司的企业级案例,可操作系极强。本书由陆嘉恒著。
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随着使用Hadoop存储并处理大量数据的企业不断增多,Hadoop安全性日益凸显,尤其是在金融和医疗等涉及敏感信息的行业。本书两位作者均来自Hadoop安全防范一线,书中详细论述了身份验证、加密、密钥管理等诸多重要主题,并给出了具体处理建议和案例分析,读者可以从中了解搭建和使用Hadoop的架构师是如何安全管理大数据的。- 了解分布式系统,尤其是Hadoop所面临的安全挑战- 学习如何尽可能确保Hadoop集群硬件的安全性- Kerberos网络认证协议概览- 身份验证、授权和审计原则在Hadoop中的应用- 静态数据和动态数据的加密- 客户端访问和数据提取过程的安全防护措施
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Hadoop大数据技术开发实战 Hadoop生态系统及大数据开发技术全接触
本书深入浅出地介绍了Hadoop及其周边框架,涵盖了当前整个Hadoop生态系统主流的大数据技术。内容包括:HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和数据实时处理系统Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系统Elasticsearch等的基础知识、架构原理、集群环境搭建,同时介绍了常用Shell命令、API操作、源码剖析,并通过实际案例加深读者对各个框架的理解和应用。 通过阅读本书,读者能够对大数据相关框架迅速理解并掌握,即使没有任何大数据基础也可以对照书中的步骤成功地搭建属于自己的大数据集群,使用Hadoop集成环境进行开发、调试和运行程序,构建自己的大数据应用。 本书内容涉及面广,步骤讲解清晰,代码可读性强。全书以实操为主,理论为辅,适合欲快速掌握大数据开发技术的初学者,亦适合转型大数据开发的程序员和相关专业的在校学生阅读。
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Hadoop大数据技术基础与应用 Hadoop,配有教学资源(电子课件、习题及答案等)
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Hadoop高级编程——构建与实现大数据解决方案 (多年大数据&Hadoop经验的资深专家重磅力作,完整的实战案例助你从入门到精通掌握Hadoop开发技能,免费源码下载,Hadoop学习**图书)
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Hadoop大数据技术原理与应用 传智博客倾情奉献,全面系统地讲解了Hadoop完整的技术体系,范例翔实,配套教学资源丰富。
著名IT培训公司传智博客倾情奉献。 全面系统地讲解了Hadoop完整的技术体系:基础部署、集群管理、底层设计、项目实战。 提供了丰富的范例程序,降低了读者学习大数据技术的门槛。通过本书的学习,读者能够利用Hadoop及其生态系统中的一系列工具进行大数据分析。 提供了丰富的配套教学资源,包含精美PPT、教学设计、教学大纲、题库、教学视频等。
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Hadoop大数据解决方案 多年大数据&Hadoop经验的资深专家重磅力作,完整的实战案例助你从入门到精通掌握Hadoop开发技能,同时提供了所有示例代码
本书面向使用Hadoop来执行数据相关作业的任何人,也适合希望更好地从任意数据存储中获取有意义信息的读者。这包括大数据解决方案架构师、Linux系统和大数据工程师、大数据平台工程师、Java程序员和数据库管理员。
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Hadoop应用架构 【图灵程序设计丛书】全面解析Hadoop应用构架,囊括MapReduce、Spark、Hive、Giraph、Oozie、Flume、Pig、Impala等新兴工具的应用
使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路 将数据输入、输出系统的*方案 MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架介绍 数据去重、窗口分析等常见Hadoop处理模式应用 在Hadoop上采用Giraph、GraphX等图形处理工具 综合使用工作流以及ApacheOozie等调度工具 以Apache Oozie、Apache SparkStreaming和Apache Flume进行近实时流处理 点击流分析、欺诈检验和数据仓库的架构案例 Hadoop之父DougCutting作序推荐。 对Hadoop有所了解 与 能够使用Hadoop形成实际解决方案 之间的一座桥梁!
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Hadoop大数据开发案例教程与项目实战(在线实验+在线自测)
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Spark与Hadoop大数据分析 数据科学家参考指南,深度剖析了如何利用高效的Spark提升Hadoop生态系统的实时性,提升大数据处理能力
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高等学校大数据技术与应用规划教材:Hadoop大数据分析 Hadoop大数据分析
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Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战 浅显易懂的原理介绍加上Step by Step 实机操作、范例程序详细解说,实现降低机器学习与大数据技术的学习门槛
1.Hadoop集群安装与分散式运算和存储介绍通过实机操作,学会如何安装Virtual Box、Ubuntu Linux、Hadoop单机与多台机器集群安装,并学会使用HDFS分散式存储与MapReduce分散式运算。2.Python Spark 2.0安装通过实机操作,学会安装Spark 2.0,并在本机与多台机器集群执行Python Spark应用程序。同时介绍如何在iPython Notebook互动界面执行Python Spark指令。安装eclipse整合开发界面,开发Python Spark应用程序,大幅提升程序开发生产力。3.Python Spark SQL、DataFrame数据统计与数据可视化Spark SQL 即使非程序设计人员,只需要懂得SQL语法,就可以使用。DataFrame API 可使用类SQL的方法,如select()、groupby()、count(),很容易进行统计,大幅降低大数据分析的学习门槛。Spark DataFrame可转换为Pandas DataFrame,运用Python丰富的数据可视化组件(例如matplotlib)进行数据可视化。4.Python Spark MLlib机器学习以大数据分析实际
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超级实用的技术手册,给出有助于快速解决诸多Hadoop相关技术问题的实际解决方案。书中包含丰富的简单、实用的代码示例。 《Hadoop实战手册》特色是: 文字简洁,易于读者理解。 精挑细选,关注*重要的任务和问题。 细心组织,提供高效的问题解决方案。 讲解透彻,清晰解读每个操作步骤。 举一反三,将解决方案应用到其他场景中。
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Hadoop + Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战 手把手教你学习Hadoop + Spark免费赠送范例程序下载 提供微博交流学习及技术支持
《Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》的博客已开通,作者会在博客里为大家提供服务与交流。博客网址:http://blog.sina.com.cn/hadoopsparkbook 《Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》书中的范例程序免费送给读者:网址:http://pan.baidu.com/s/1qYMtjNQ 我们建立了本书的Facebook粉丝团,欢迎读者们加入。粉丝团会不定期贴文,分享*的Hadoop或Spark信息,你也可以提问并参与交流。粉丝团网址:http://www.weibo.com/hadoopsparkbook 在《Hadoop Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战》中,不是对这些原理进行纯理论的阐述,而是提供了丰富的上机实践操作和范例程序,这样极大地降低了读者学习大数据技术的门槛,对于需要直接上机实践的学习者而言,本书更像是一本大数据学习的实践上机手册。书中首先展示了如何在单台 Windows 系统上通过 Virtual Box
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Hadoop核心技术及其在防灾减灾中的应用( 货号:751215153)
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全球HadoopYARN专著,资深Hadoop技术专家根据**版本撰写,ChinaHadoop和51CTO等专业技术社区联袂推荐! 从应用角度系统讲解YARN的基本库和组件用法、应用程序设计方法、YARN上流行的各种计算框架,以及多个类YARN的开源资源管理系统。 从源代码角度深入分析YARN的设计理念与基本架构、各个组件的实现原理,以及各种计算框架的实现细节。
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Hadoop集群与安全(手把手教你配置高效的Hadoop集群,充分利用Hadoop平台的优势, 为Hadoop生态系统实
1. 手把手教你配置高效的Hadoop集群,充分利用Hadoop平台的优势。 2. 为Hadoop生态系统实现强健的端到端的安全保障。
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Hadoop YARN权威指南(Hadoop YARN的创建和开发团队亲笔撰写,Altiscale公司CEO作序鼎力推荐
《Hadoop YARN权威指南》Hadoop YARN的创建和开发团队亲笔撰写,Altiscale公司CEO作序鼎力推荐,是使用Hadoop YARN建立分布式、大数据应用的权威指南。 利用多个实例,详细介绍Hadoop YARN的安装和管理,以帮助用户使用YARN进行应用开发,并在YARN上运行除了MapReduce之外的新框架。
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揭开了Hadoop的神秘面纱,它着重讲解了如何应用Hadoop和相关技术搭建工作系统并完成任务。在读者明白这些内容之后,又介绍了如何使用云服务完成相同任务。从Hadoop的基本概念和初始设置入手,讲述了如何开发Hadoop程序,如何在数据规模增长的时候维持系统运行,涵盖了有效使用Hadoop处理实际问题所需用到的全部知识。
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Hadoop专家:管理、调优与Spark|YARN|HDFS安全
Sam Alapati已经与Hadoop集群生产部门合作了六年。他独特的经验使他能够为所有希望对任何大小的Hadoop集群进行规范、扩展和安全生产的管理员编写*资源。
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Hadoop MapReduce实战手册 Hadoop生态系统处理大规模复杂数据集的一站式指南 提供用Hadoop MapReduce分析大型复杂数据集的众多实用攻略
本书是使用Hadoop生态系统处理大规模复杂数据集的一站式指南。本书先为读者介绍了简单的示例,然后深入到解决深度大数据问题的用例。 本书将教会读者如何驾驭Hadoop生态系统中的各组件,包括HBase、Hadoop、Pig以及Mahout,然后让读者学会如何安装云环境来完成Hadoop MapReduce计算。本书还将用*真实的示例教会读者如何处理大规模复杂数据集。 本书将教会读者: 如何安装Hadoop MapReduce和HDFS,开始运行示例程序; 如何安全地配置和管理Hadoop和HDFS; 理解Hadoop内部实现,以及如何扩展Hadoop来满足用户需求; 如何使用HBase、Hive、Pig、Mahout和Nutch简单且有效地完成一些事情; 如何使用MapReduce解决各种分析问题; 解决复杂问题,如聚类、寻找关联、在线营销及推荐; 如何使用云环境完成Hadoop计算。
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Hadoop核心技术及其在灾减灾中的应用书籍 陈新房 清华大学出版社
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Hadoop虚拟化 管理虚拟化Hadoop的入门书籍 对大数据计算分析 为可扩展性和业务敏捷度而规划和实现Hadoop虚拟化
本书的作者是大数据基础设施、VMware软件和数据架构方面的专家,在构建企业数据解决方案有多年的行业经验。本书专门介绍虚拟化Hadoop。现在市面上没有专门介绍Hadoop虚拟化的书。
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Hadoop数据分析 【图灵程序设计丛书】Hadoop及Spark指导手册 以数据科学的视角介绍Hadoop集群计算和分析 纵览Hadoop生态系统 基于python代码
通过提供分布式数据存储和并行计算框架,Hadoop已经从集群计算的抽象演变成了大数据操作系统。本书从数据科学的视角,介绍Hadoop集群计算和分析,重点关注可构建的具体分析、数据仓储技术和高阶数据流。书中主要内容如下: Hadoop和集群计算背后的核心概念 使用设计模式和并行分析算法创建分布式数据分析作业 在分布式环境下使用Apache Hive和HBase进行数据管理、数据挖掘和数据仓储 使用Sqoop和Apache Flume从关系数据库采集数据 使用Apache Pig和Spark DataFrame编写复杂的Hadoop和Spark应用程序 通过Spark MLlib运用分类、聚类和协同过滤等机器学习技术 我还未见过比本书更好的Hadoop框架讲解。 Marck Vaisman,博思艾伦咨询公司数据科学家、乔治?华盛顿大学兼职教授、数据社区DC联合创始人 每个概念都得以清晰明了的解读,在容易忽略细节的部分又都有补充资源,供读者深入学
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Hadoop硬实战 学习Hadoop和Mapreduce不二之选 85个Hadoop高级技巧实战案例
Hadoop是一个开源的MapReduce平台,设计运行在大型分布式集群环境中,提供查询和分析服务。尤其适用于大数据系统,Hadoop为苹果、eBay、LinkedIn、雅虎和Facebook等公司提供重要软件环境。它为开发者进行数据存储、管理以及分析提供便利的方法。 br 《Hadoop硬实战》收集了85个问题场景以及解决方案的实战演练。在关键问题领域对基础概念和实战方法做了权衡,例如导入导出、序列化,以及LZO压缩。你将会学习到每个技术的细节,以及当遇到一个具体问题时能够给出对应的解决方案。本书提供了结构良好且易于理解的例子,可用于应对你所遇到的问题。 br 本书包含: Hadoop和MapReduce的基本概念 85个实战和测试技术 真实的场景,实用的解决方案 如何整合MapReduce和R br
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√ 基于2.6新版,深入剖析RPC框架、Namenode、Datanode和HDFS客户端的实现√ 以设计者角度了解HDFS 2.X,学习框架思想、设计模式、Java技巧以及编程规范√ 掌握HDFS运行机制和底层机制,熟悉各组件间基本流程、通信、依赖、协同作业√ HDFS源码专著,提供大量流程图和代码段,更传授一种研读源码的特殊方法
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Hadoop深度学习 深度学习教程Hadoop指南 大数据机器学习教程 人工智能相关专业师生参考
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Hadoop核心技术(百度Hadoop技术专家和高级算法工程师撰写,结合百度大数据实践,直击企业痛点,多位大数据技术专家
百度资深Hadoop技术专家和高级算法工程师撰写,结合百度大数据实践,直击企业痛点,多位大数据技术专家联袂推荐! 从使用、原理、运维和开发4个方面深度讲解Hadoop*核心的技术
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Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理(资深Hadoop专家撰写,从源代码角度深入分析Map
·资深Hadoop技术专家撰写,EasyHadoop和51CTO等专业技术社区联袂推荐! ·从源代码角度深入分析MapReduce的设计理念,以及RPC框架、客户端、JobTracker、TaskTracker和Task等运行时环境的架构设计与实现原理。 ·深入探讨Hadoop性能优化、多用户作业调度器、安全机制、下一代MapReduce框架等高级主题。
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《Hadoop MapReduce性能优化》详细描述了Hadoop MapReduce作业性能的优化过程。书中通过大量清晰而实用的步骤,帮助读者充分利用集群的节点资源。 《Hadoop MapReduce性能优化》从MapReduce工作原理以及影响MapReduce性能的因素出发,让读者对Hadoop性能指标以及几个性能工具有大致的了解。接下来,本书探索了性能计数器,帮读者判断资源瓶颈、检查集群的健康状况、量化Hadoop集群并学习常用的性能调优手段。读者还会学到通过对map和reduce任务进行性能分析并使用Combiner和压缩技术对map和reduce任务进行性能优化。 以Hadoop集群的**实践和建议结尾,讲述如何**地使用Hadoop集群。 通过本书读者将掌握: 量化Hadoop集群的节点配置; 利用Hadoop MapReduce性能计数器判断资源瓶颈; 正确设置mapper和reducer的数量; 使用压缩技术和Combiner优化map和reduce任务的
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Hadoop深度学习 用Hadoop在深度神经网络中部署大数据 deeplearning 深度学习
一本书读懂深度学习来龙去脉,概览Hadoop如何玩转深度学习- 快速了解深度学习基本概念- 深度学习模型在大数据上的表现- HDFS、Map-Reduce、YARN、Deeplearning4j如何实现深度学习模型- Hadoop如何实现分布式卷积神经网络和循环神经网络- 受限玻尔兹曼机以及分布式深度信念网络及其实现示例- 自动编码器- 分布式环境中常见机器学习应用的设计
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Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战 适合Hadoop的初学者阅读的Hadoop技术详解 涵盖一个完整的Hadoop项目实例 突出实践特色
Hadoop是目前*受关注的大数据处理平台和解决方案,并且已经广泛应用于生产环境。本书主要介绍Hadoop技术的相关知识,不但详细介绍了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop,还深入探讨了Hadoop的运维和调优,并包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现。 本书的**特点是面向实践。基础篇介绍Hadoop及相关组件的同时,包含了大量动手实例,而应用篇包含的基于Hadoop的完整实例脱胎于生产环境的真实项目。在应用篇中,读者不仅能够通过项目实战巩固基础篇的学习效果,还能学习商业智能系统的开发过程。 本书由浅至深,从理论基础到项目实战,适合Hadoop的初学者阅读,也适合作为高等院校相关课程的教学参考书。
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本书旨在令读者具备Hadoop 3生态系统的分析能力,并能够构建强大的解决方案来执行大数据分析,同时毫不费力地从大数据分析结果中获得敏锐的洞察力。本书涉及R语言、Python语言、Spark、Flink、Hadoop的综合运用,同时实现了大数据分析的可视化结果。
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