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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 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《HadoopSpark大数据巨量分析与机器学习的整合开发实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习的”原理介绍和说明入手,讲述大数据和机器学习的的基本概念,如 分类、分析、训练、建模、预测、机器学习的(推荐引擎)、机器学习的(二元分类)、机器学习的(多元分类)、机器学习的(回归分析)和数据可视化应用。为降低读者学习的大数据技术的门槛,书中提供了丰富的上机实践劋作和范例程序详解,展示了如何在单台Windows系统上通过VirtualBox虚拟机安装多台Linux虚拟机,如何建立Hadoop集裙,再建立Spark开发环境。书中介绍搭建的上机实践平台并不限制于单台实体计算机。对于有条件的公司和学校,参照书中介绍的搭建过程,同样可以将实践平台搭建在多台实体计算机上,以便更加接近于大数据和机器学习的真实的运行环境。《HadoopSpark大数据巨量分析与机器学
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Hadoop权威指南 大数据的存储与分析 (第4版) 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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劋作。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集裙、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,程序员可以从中探索
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Hadoop指南:大数据的存储与分析(第4版) 【未拆封 塑封有点破损 未曾使用】 书籍非全新 85-99成新,以实拍图为准发货,介意勿拍
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Hadoop指南:大数据的存储与分析(第4版) 王海 清华大学出版社 9787302465133
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Hadoop权威指南:大数据的存储与分析 Tom White 王海,华东,刘喻,吕粤海 清华大学出版社【达额立减】 【正版图书 开具发票 满额减】
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指南:大数据的存储与分析 正版图书,下单速发,可开发票
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 Spark 大数据巨量分析与机器学习整合开发实战【正版书籍,满额减,电子发票】 正版
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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 清华大学出版社【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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