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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115479648 Author 作者 (美)本杰明·班福特(Benjamin Bengfort),(美)珍妮·基姆(Jenny Kim) 著;王纯超 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 211页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 通过提供分布式数据存储和并行计算框架，Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。本书旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览，为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路，从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分，第 一部分从很好高的层次介绍分布式计算，讨论如何在集群上运行计算；*部分则重点关注数据科学家应该了解的工
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Hadoop大数据处理与分析教程 慕课版 9787115530080
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115530080 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 272页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-02-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书系统全面地介绍了有关Hadoop的各类知识。全书共分11章，内容包括绪论、Linux操作系统的安装、Hadoop的伪分布式安装、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop HDFS命令、MapReduce编程入门、Hive、Sqoop、HBase、Spark的介绍与安装、综合案例——网络爬虫大数据分析。全书每章内容都与实例紧密结合，有助于学生理解知识、应用知识，达到学以致用的目的。 本书各章都配备了视频课程，并且在人邮学院平台上提供了相应的慕课课程。此外，本书还提供了所有实例的源代码、制作精良的电子课件、重点
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面对与日俱增的海量数据，能否从中提取商业价值直接关乎公司的市场竞争力。Hive是大数据生态圈必不可少的数据仓库，它为存储在Hadoop文件系统中的数据提供便捷的类SQL查询、统计和分析，从而为公司进入大数据生态圈并迈向商业智能铺平道路。本书着眼于Hive在真实环境中的应用，内容囊括Hive的方方面面，是针对大数据分析人员的实践参考指南。- 理解Hive的架构和数据类型- 高效执行DML操作- 查询半结构化数据- 巧妙提升Hive的性能- 了解Hive的安全性及发展趋势
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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 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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