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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RajivTiwari从事数据研究近5年，在Hadoop应用方面有许多实战经验，他通过实际案例帮者学习如何借助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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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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