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本书基于云计算和大数据,介绍大数据处理和分析的技术,分为两部分。第一部分介绍Hadoop基础知识,内容包括:Hadoop的介绍和集群构建、Hadoop的分部式系统架构、MapReduce及其应用、Hadoop的版本特征及进化。第二部分以云计算为主题,详细论述利用Hadoop的大数据分析和处理工具,以及NoSQL技术,内容包括:云计算和Hadoop、*服务中的MapReduce应用、Hadoop应用下的大数据分析、NoSQL、HBase。本书不单纯地讲述理论和概念,而是基于目具体的工具和技术(Hadoop和NoSQL),利用大量实际案例,通过实际的操作和应用来组织大数据处理和分析技术,有利于读者从工程应用的角度进行实际掌握和利用。适合相关专业的本科生、研究生和软件工程师学习。
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在互联网+时代,数据是炙手可热的重要资源,网络使用基础的提升,数据流量增大,用户需求多样化和多变对架构设计提出严峻考验,而Hadoop为快速响应用户需求提供了重要技术支撑。作者Rajiv Tiwari从事数据研究近15年,在Hadoop应用方面有许多实战经验,他通过实际案例帮助读者学习如何借助Hadoop来处理巨大数据信息,对于开发者、分析师、架构师、管理者等都具有很好的指导。
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敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用 [美]Russell Jurney 著;冯文中、朱洪波 译 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘,以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据- 价值金字塔进阶模式中,你将学到:一整套实用工具及其方法论,可快速实现在Hadoop 上构建数据分析应用;用Python、Apache Pig D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境;一种可根据数据中信息快速切换,进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。
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《敏捷数据科学:用Hadoop创建数据分析应用》面向大数据挖掘,以敏捷视角呈现高效构建数据模型的全程实践和思路。在一组以一个真实电子邮箱数据挖掘为例的数据- 价值金字塔进阶模式中,你将学到:一整套实用工具及其方法论,可快速实现在Hadoop 上构建数据分析应用;用Python、Apache Pig D3.js等轻量级工具创建用于探索数据的敏捷环境;一种可根据数据中信息快速切换,进行不同类型数据分析的迭代式开发方法。
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Hadoop3大数据部署与数据分析实战李昌庆西安电子科技大学出版社9787560672137
本书旨在向大学生和初涉大数据领域的专业人士介绍Hadoop3的核心概念、原理、生态组件及实际应用场景。本书的目标是培养学生处理大规模数据集的能力,帮助他们在未来的职业生涯中自信地应对各种大数据挑战。 本书的主要特点如下: (1)详尽细致。考虑到大多数初学者面临的问题,在实现步骤、命令和编程中均结合图文进行了详细演示和描述。 (2)介绍全面。介绍了Hadoop3的各个组件,包括HDFS、MapReduce等,还探讨了与Hadoop生态系统相关的其他技术,如Hive、HBase、ZooKeeper、Flume及Sqoop等,可帮助读者构建更完善的大数据解决方案。 (3)实践性强。不仅提供了理论知识,还提供了大量实际案例和操作指南,可帮助读者在实际项目中应用所学知识。
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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。最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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