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Hadoop 3实战指南 基于全新的Hadoop3.x，主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，以企业级真实案例详细解读，带你全方位掌握大数据处理分析、分布式计算等，名企专家联合推荐。
1. 本书内容基于全新的Hadoop3.x，主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能。 2. 本书作者孙志伟为金山云数据平台架构师，主要专注于Hadoop的研究。 3. 本书内容源于企业级真实实践，覆盖了完整的Hadoop生态系统，为大数据入门者给予循序渐进的实战指导。 4. 阿里云数据库高级产品专家黄鹏程、奈学教育创始人 CEO孙玄、金山云研发总监陈斌联合推荐。
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腾讯公司前资深后台工程师呕心沥血之作，大数据时代开发者***佳品 全面介绍NoSQL从基本操作到高级技术和核心原理，再到项目开发的所有重点知识 详解NoSQL的兴起、CAP理论、副本之间数据一致性的解决方法和水平扩展方法，并介绍了NoSQL的分类、使用场景及其在实际开发中的技术选型 既对NoSQL系统的理论做了广泛而深入的分析，又重点对Hadoop/HBase、MongoDB和Redis这三种NoSQL系统给出了具体实践 注重实战，对三种NoSQL类型的开源系统的实现给出了详细的解释，并提供了实际可运行的程序，还对其优化做了丰富的阐述 推荐阅读（请 点击链 接）： 《 Oracle数据库管理从入门到精通+Oracle PL/SQL从入门到精通（套装全2册） 》 《OpenStack开源云王者归来——云计算、虚拟化、Nova、Swift、Quantum与Hadoop》 《Oracle数据库管理从入门到精
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【正版书籍】Hadoop权威指南 第3版 修订版 计算机 网路 软体工程 数据库 数据的储存与分析 配置开发 数据库原理
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Hadoop权威指南:大数据的存储与分析 Tom White著 王海,华东,刘喻,吕粤海 译 清华大学出版社，【正版保证 全国三仓发货，物流便捷，下单秒杀，欢迎选购！
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权威指南：大数据的存储与分析 王海、华东、刘喻、吕粤海 译 9787302465133 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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，主题涉及Hadoop、MapReduce、Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop的I/O操作。第Ⅱ部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发；MapReduce的工作机制、MapReduce的类型与格式、MapReduce的特性。第Ⅲ部分介绍Hadoop的运维，主题涉及构建Hadoop集群、管理Hadoop。第Ⅳ部分介绍Hadoop相关开源项目，主题涉及Avro、Parquet、Flume、Sqoop、Pig、Hive、Crunch、Spark、HBase、ZooKeeper。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
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Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战,林大贵著,清华大学出版社,9787302453758
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精通Hadoop 3 掌握Hadoop**概念 深入理解Hadoop分布式文件系统 实时处理引擎生态圈组件应用程序数据分 月销量100 可开发票 报刊杂志类不支持七天无理由退换
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Hadoop 核心技术与实战 本书针对当前流行的云平台及部署方法进行分析介绍，理论与实际结合。
本书针对Hadoop体系的基本技术方法进行分析，并将理论与实际项目进行结合。本书层次清晰，结构合理，全书共分为11个章节，主要内容包括Hadoop简介、Hadoop环境搭建、HDFS文件系统操作、MapReduce程序编写、Hive安装与配置、Hive操作、HBase安装与配置、HBase操作与客户端使用、Pig安装与使用、Pig Latin的使用、Sqoop安装与数据操作、大数据项目案例分析等。 本书适合Hadoop的初学者进行阅读，也可作为高等院校相关课程的教学参考书。
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正版！ 大数据处理系统：Hadoop源代码情景分析， 9787308166690， 浙江大学出版社【正版图书可开发票】 正版图书]
这本书并不是为所有想要对大数据有所了解的人而写的。但是，如果你有点野心，想对大数据处理系统有比较深入、透彻的了解，特别是想有朝一日自己也设计一个这样的系统，甚至自己把它写出来，那么你真应该认真读一下这本书，看看人家Hadoop是怎么设计怎么实现的。 然后，在最后一章，你可以再看看Spark又是什么样的，有些什么改进。你将看到，在一个计算机集群上构筑一个大数据处理系统，哪些成分是必不可少的，哪些方面又是可以改进的，它与操作系统的关系怎样，而作为大规模计算机集群的“操作系统”又可以并应该是什么样的。
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全新正版图书 数据算法：Hadoop/Spark大数据处理技巧中国电力出版社9787512395947 数据处理算法分析 正版图书保证质量 七天无理由退货让您购物无忧
如果你准备深入研究MapReduce框架来处理大数据集，本书实用，通过提供丰富的算法和工具，它会循序地带你探索MapReduce，用Apache Hadoop或Apache Spark构建分布式MapReduce应用时通常都需要用到这些算法和工具。每一章分别提供一个实例来解决一个大规模计算问题，如构建推荐系统。你会了解如何用代码实现适当的MapReduce解决方案，而且可以在你的项目中具体应用这些解决方案。这
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实战大数据(Hadoop+Spark+Flink) 从平台构建到交互式数据分析(离线/实时) Hadoop+Spark+Flink，大数据平台搭建及数据分析，30GB教学视频
面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用
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Hadoop大数据实战 指南(第2版) 深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发
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实战大数据(Hadoop+Spark+Flink) 从平台构建到交互式数据分析(离线/实时) 9787111679660
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111679660 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 244页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-05-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书详细介绍了大数据工程师在实际工作中应该熟练掌握的大数据技术。全书共8章，分别是大数据技术概述、搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机、基于Hadoop构建大数据平台、基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统、用户行为离线分析——构建日志采集和分析平台、基于Spark的用户行为实时分析、基于Flink的用户行为实时分析、用户行为数据可视化。本书以一个完整的大数据项目为主线，涵盖Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术，按照大数据工程师的项目开发流程，理论与实践结合，逐步推
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实战大数据(Hadoop+Spark+Flink) 从平台构建到交互式数据分析(离线/实时) 杨俊 编 机械工业出版社
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本书旨在令读者具备Hadoop 3生态系统的分析能力，并能够构建强大的解决方案来执行大数据分析，同时毫不费力地从大数据分析结果中获得敏锐的洞察力。本书涉及R语言、Python语言、Spark、Flink、Hadoop的综合运用，同时实现了大数据分析的可视化结果。
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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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