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Hadoop大数据分析实战 斯里达尔·奥拉 清华大学出版社 9787302527893
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Hadoop大数据分析技术 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
伴随Hadoop的成长，Hadoop不再是一个简单的数据分布式存储平台和工具，已经成长为一个完整的生态圈。本书采用Hadoop 3.2.2版本，系统讲解Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。本书配套示例源码、PPT课件、教学大纲与编程环境。 本书共分11章。内容包括Hadoop概述与大数据环境准备、Hadoop伪分布式集群搭建、HDFS分布式存储实战、MapReduce实战、ZooKeeper与高可用集群实战、Hive数据仓库实战、HBase数据库实战、Flume数据采集实战、Kafka实战、影评大数据分析项目实战、旅游酒店评价大数据分析项目实战。 本书可作为Hadoop大数据技术初学者的入门书，也可作为Hadoop大数据分析工程师的指导手册，还可作为高等院校或者高职高专大数据专业的教材或教学参考书。
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Hadoop大数据分析技术 详解Hadoop 3.2.2大数据分析技术 剖析影评大数据分析、旅游酒店评价大数据分析实战项目
本书系统讲解Hadoop生态圈各组件的核心知识、操作方法和分析技术，并通过两个综合实战项目 影评大数据分析、旅游酒店评价大数据分析，来贯穿Hadoop大数据分析的完整流程。
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【正版】 Hadoop大数据分析技术 迟殿委 清华大学出版社 数据处理大数据分析Hadoop
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Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统 [美] Kerry Koitzsch 著 王建峰
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Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书 Kerry、Koitzsc 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
掌握Hadoop高级数据分析技术 学习高级分析技术，并利用现有工具包使分析应用更加强大、精确和高效！《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》将架构、设计及实现信息恰当地融为一体，将指导你创建*基础方法(SF分类、聚类、推荐)的分析系统。 在《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》中，*佳实践强调“确保连贯、高效的开发”。将使用包含工具箱、库、可视化组件和报表代码在内的标准第三方组件，借助集成“组合件”开发一个可运行的、可扩展的、端到端的完整示例系统。 《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》强调以下四点： ●具有分析组件及合理可视化结果的完整、灵活、可配置、高性能数据管道系统的重要性。深入探讨的主题包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、S
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HADOOP高级数据分析:使用HADOOP生态系统设计和构建大数据系统 (美)克里？柯伊兹 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Hadoop+Spark大数据分析实战 详解Hadoop+Spark大数据分析技术 剖析影评分析、旅游酒店评价分析实战项目
本书全面讲解Hadoop生态圈各组件的核心知识、操作和分析技术，系统介绍Spark框架搭建、操作和典型的机器学习分析技术。后通过两个综合实战项目 影评分析、旅游酒店评价分析，来贯穿大数据分析的完整流程。
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Hadoop权威指南：大数据的存储与分析（第4版） 引领大数据与云计算，为读者创造巨大价值的高端技术类畅销书，累计销量超过10万册
本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。
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Hadoop+Spark大数据分析实战 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
本书是Hadoop Spark大数据分析技术入门书，基于Hadoop和Spark两大框架体系的3.2版本，以通俗易懂的方式介绍Hadoop Spark原生态组件的原理、集群搭建、实战操作，以及整个Hadoop生态系统主流的大数据分析技术。 本书共分14章。第1章讲解Hadoop框架及新版本特性，并详细讲解大数据分析环境的搭建工作，包括Linux操作系统的安装、SSH工具使用和配置等；第2章讲解Hadoop伪分布式的安装和开发体验，使读者熟悉Hadoop大数据开发两大核心组件，即HDFS和MapReduce；第3~12章讲解Hadoop生态系统各框架HDFS、MapReduce、输入输出、Hadoop集群配置、高可用集群、HBase、Hive、数据实时处理系统Flume，以及Spark框架数据处理、机器学习等实战技术，并通过实际案例加深对各个框架的理解与应用；第13~14章分别通过影评分析、旅游酒店评价分析实战项目来贯穿大数据分析的完整流程。 本书可以作为大
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