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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，
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