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从人工智能的定义可以看出，数据、算力、算法是人工智能的三大核心。可以说，在一定程度上数据决定了机器学习的上限，算法为逼近这个上限提供方法，而算力决定了数据处理和训练的实用性能。 本书要介绍的分布式技术就是支持算法、解决算力的绝招。 本书作者拥有多年教学和科研经验，非常专业，从学生学习难度和需求方面考虑，所述内容覆盖了大数据领域内分布式智能算法的应用。是一本优秀的进阶提高书籍，能帮助读者早日成为优秀的算法工程师。
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Hadoop海量数据处理 一线大厂资深大数据架构师多年项目经验总结，深入剖析Hadoop海量数据处理的核心技术，详解100多个典型示例、2个项目案例
国内某一线大厂资深大数据架构师多年项目实战经验的总结，理论结合实践，深入剖析Hadoop海量数据处理的核心技术。 内容全面：全面涵盖Hadoop基础知识和Hadoop分布式文件系统（HDFS），以及MapReduce分布式编程框架和YARN资源调度器等内容，帮助读者全面掌握Hadoop海量数据处理的核心技术。 讲解深入：不仅系统地剖析Hadoop海量数据处理技术原理，还从代码层面深入地分析Hadoop系统的实现过程，并分析HDFS和MapReduce的每一步操作，帮助读者洞悉其工作机制与运行原理。 实用性强：讲解理论知识时穿插100多个典型示例，帮助读者深入理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。另外，通过Hadoop高可用集群搭建和经典的统计TopN案例构建两个实战项目，帮助读者上手实践，从而提高实际项目开发水平。 适用面广：无论是Hadoop初学者，还是开发人员、数据分析人员、大数据工程师和数
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Linux运维从入门到精通 Linux运维，运维工程师的入行选择。详解Linux系统管理+93个运维实例，精通数据与架构+6大类服务器搭建。
《Linux运维从入门到精通》，图书特点如下。 1. 学通Linux运维只需要3步：基础知识 系统管理 数据与架构，符合认知规律。 2. 内容全面，讲解细致：全面、细致地展示Linux运维的知识，结合当前流行的Linux系统版本，使用操作扩展更方便的虚拟机运行，针对热门的技术实现形式进行实操演练。 3. 配套视频，讲解详尽：为便于读者直观感受运维的全过程，书中基础知识部分章节都配备了视频讲解（共19集，时长7小时），使用手机扫描正文标题一侧的二维码，即可观看学习，能快速引导初学者入门，感受运维的快乐和成就感，进一步增强学习的信心。 4. 步骤详细，联系实际：本书各章节在讲解技术概念与专业术语时，采用结合实际应用的方式，或采用比喻的方式，让读者快速理解概念，在实例的操作步骤中，每一步都有截图与操作反馈。全书共计有93个应用实例。 5. 归
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适读人群 ：1.大数据应用开发人员对这部分读者来说，本书的内容有助于加深他们对大数据技术的理解，提高自己的开发水平。本书可以作为他们应用、定制和扩展大数据的宝贵参考资料。2. （1）作者是资深大数据专家，经验极其丰富，著有《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》和《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》两本书。 （2）从数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析、数据可视化6个方面详细讲解全栈大数据技术。
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大数据技术体系详解：原理、架构与实践 董西成 著 9787111590729 机械工业出版社【放心购买】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构，以及Google和Hadoop技术栈；第二部分介绍大数据分析相关技术，主要涉及关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume以及分布式消息队列Kafka；第三部分介绍大数据存储相关技术，涉及数据存储格式、分布式文件系统以及分布式数据库；第四部分介绍资源管理和服务协调相关技术，涉及资源管理和调度系统YARN以及资源协调系统ZooKeeper；第五部分介绍计算引擎相关技术，涉及批处理、交互式处理以及
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大数据技术体系详解：原理、架构与实践 董西成 著 9787111590729 机械工业出版社【可开电子发票】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构，以及Google和Hadoop技术栈；第二部分介绍大数据分析相关技术，主要涉及关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume以及分布式消息队列Kafka；第三部分介绍大数据存储相关技术，涉及数据存储格式、分布式文件系统以及分布式数据库；第四部分介绍资源管理和服务协调相关技术，涉及资源管理和调度系统YARN以及资源协调系统ZooKeeper；第五部分介绍计算引擎相关技术，涉及批处理、交互式处理以及
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大数据技术体系详解：原理、架构与实践 董西成 机械工业出版社 9787111590729
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大数据技术体系详解：原理、架构与实践 董西成 著 机械工业出版社【达额立减】 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构，以及Google和Hadoop技术栈；第二部分介绍大数据分析相关技术，主要涉及关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume以及分布式消息队列Kafka；第三部分介绍大数据存储相关技术，涉及数据存储格式、分布式文件系统以及分布式数据库；第四部分介绍资源管理和服务协调相关技术，涉及资源管理和调度系统YARN以及资源协调系统ZooKeeper；第五部分介绍计算引擎相关技术，涉及批处理、交互式处理以及
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大数据技术体系详解：原理、架构与实践 董西成 著 9787111590729 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书站在大数据落地应用的角度，系统阐述大数据从数据收集，到数据存储、分布式协调及资源管理、计算引擎、分析工具，再到数据可视化这一完整流程，本书既包含主要技术的实现原理及其框架，也包含了具体落地指导，是帮助企业和个人整体了解大数据框架不可多得的参考书。本章主要包括6个部分共16章的内容，其中：第壹部分介绍了大数据体系架构，以及Google和Hadoop技术栈；第二部分介绍大数据分析相关技术，主要涉及关系型数据收集工具Sqoop与Canel、非关系型数据收集系统Flume以及分布式消息队列Kafka；第三部分介绍大数据存储相关技术，涉及数据存储格式、分布式文件系统以及分布式数据库；第四部分介绍资源管理和服务协调相关技术，涉及资源管理和调度系统YARN以及资源协调系统ZooKeeper；第五部分介绍计算引擎相关技术，涉及批处理、交互式处理以及
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适读人群 ：1.大数据应用开发人员对这部分读者来说，本书的内容有助于加深他们对大数据技术的理解，提高自己的开发水平。本书可以作为他们应用、定制和扩展大数据的宝贵参考资料。2. （1）作者是资深大数据专家，经验极其丰富，著有《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》和《Hadoop技术内幕：深入解析YARN架构设计与实现原理》两本书。（2）从数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析、数据可视化6个方面详细讲解全栈大数据技术。
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