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Hadoop+Spark大数据分析实战 详解Hadoop+Spark大数据分析技术 剖析影评分析、旅游酒店评价分析实战项目
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。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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本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,既涵盖ApacheSpark和Hadoop的基础知识,又深入探讨所有Spark组件——SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx,以及Hadoop的核心组件(HDFS、MapReduce和Yarn)等,并配套详细的实现示例,是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考。全书共0章,第章从宏观的角度讲解大数据分析的概念,并介绍在Hadoop和Spark平台上使用的工具和技术,以及一些*常见的用例 第2章介绍Hadoop和Spark平台的基础知识 第3章深入探讨并学习的Spark 第4章主要介绍DataSourcesAPI、DataFrameAPI和新的DatasetAPI 第5章讲解如何用SparkStreaming进行实时分析 第6章介绍Spark和Hadoop配套的笔记本和数据流 第7章讲解Spark和Hadoop上的机器学习的技术 第8章介绍如何构建推荐系统 第9章介绍如何使用GraphX
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本书针对愿意加入大数据行业的初学者量身定做,以简练风趣的语言介绍了大数据程核心技术及相关案例。内容包括了数据的基本概念、Hadoop的安装与配置、HDFS、基于Hadoop3的HDFS高可用、Zookeeper、MapReduce、YARN、Sqoop、KafKa、Redis,每个知识点配有可运行的案例,同时结合企业实际案例,让读者能够掌握从大数据环境搭建到大数据核心技术,并且进一步熟悉企业案例的分析及开发过程,从而轻松进入到大数据领域。本书实用性强,很好适合Hadoop大数据分析入门读者阅读,也适合相关院校作为大数据分析与挖掘的教材使用。
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Spark与Hadoop大数据分析【正版图书,电子发票】 【正版】
数据分析师和数据科学家的便捷参考指南 n 系统讲解利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法及实践 n 大数据技术的发展方向正在从MapReduce转移到Spark。因此,本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,深入分析了Spark对比MapReduce的优势,总结了以内存速度进行计算的优势。书中不仅讲解了用于构建大数据分析应用程序的DataFrameAPI、DataSourcesAPI以及新的DatasetAPI,还介绍了如何利用SparkStreaming、ApacheKafka和HBase搭配进行实时数据分析的技术,以构建流式应用程序。新的结构化流概念是用IOT(物联网)用例来讲解的。书中讲解的机器学习技术利用了MLlib、ML流水线和SparkR,而图分析技术则涵盖了Spark的GraphX和GraphFrames组件。 n 本书还将介绍如何使用基于网络的笔记本(如Jupyter、ApacheZeppelin
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Spark与Hadoop大数据分析吴今朝 译机械工业出版社9787111569411 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
本书比较系统地讲解了利用Hadoop和Spark及其生态系统里的一系列工具进行大数据分析的方法,既涵盖ApacheSpark和Hadoop的基础知识,又深入探讨所有Spark组件——SparkCore、SparkSQL、DataFrame、DataSet、普通流、结构化流、MLlib、Graphx,以及Hadoop的核心组件(HDFS、MapReduce和Yarn)等,并配套详细的实现示例,是快速掌握大数据分析基础架构及其实施方法的详实参考。 全书共10章,第1章从宏观的角度讲解大数据分析的概念,并介绍在Hadoop和Spark平台上使用的工具和技术,以及一些*常见的用例;第2章介绍Hadoop和Spark平台的基础知识;第3章深入探讨并学习Spark;第4章主要介绍DataSourcesAPI、DataFrameAPI和新的DatasetAPI;第5章讲解如何用SparkStreaming进行实时分析;第6章介绍Spark和Hadoop配套的笔记本和数据流;第7章讲解Spark和Hadoop上的机器学习技术;第8章介绍如何构建系统;第9章
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Hadoop高级数据分析 使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统/大数据应用与技术丛书 Kerry、Koitzsc 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
掌握Hadoop高级数据分析技术 学习高级分析技术,并利用现有工具包使分析应用更加强大、精确和高效!《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》将架构、设计及实现信息恰当地融为一体,将指导你创建*基础方法(SF分类、聚类、推荐)的分析系统。 在《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》中,*佳实践强调“确保连贯、高效的开发”。将使用包含工具箱、库、可视化组件和报表代码在内的标准第三方组件,借助集成“组合件”开发一个可运行的、可扩展的、端到端的完整示例系统。 《Hadoop高级数据分析使用Hadoop生态系统设计和构建大数据系统》强调以下四点: ●具有分析组件及合理可视化结果的完整、灵活、可配置、高性能数据管道系统的重要性。深入探讨的主题包括Spark、H2O、VopalWabbit(NLP)、S
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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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