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python 做海量数据处理

这是用python 来做海量数据处理,也许对喜欢python的人会有用。算法比较基本,大家可以参考
2012-05-13 上传大小:18KB
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评论 共2条

epath 有些东西还是不错的
2015-05-12
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xiaohao91 算法比较简单。具有一定的参考性
2013-12-20
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qq_pet 里面写的有些东西还是不错的
2013-09-03
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python处理海量数据实战

我也⼀一时兴起,想拿Python试试⼑刀,看看Python对于海量数据的处理能⼒力如何。⽆无奈在百度和Google输⼊入“Python 海量数据”都⽆无果。可能是国内使⽤用python的不多, ⽤用python处理海量数据的就更少了。不过这浇灭不了我的欲望,哈哈 打算拿July的其中⼀一个问题来试验⼀一下

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Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战(第2版)

本书介绍了Hadoop技术的相关知识,并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分:基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase,并深入探讨了Hadoop的运维和调优;应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现;结束篇对全书进行总结,并对技术发展做了展望。 本书由浅至深,从理论基础到项目实战,适合Hadoop的初学者阅读,也可以作为高等院校相关课程的教学参考书。 本书主要内容 包含了Hadoop新版本的几乎所有主要特性,是Hadoop目前成熟的形态。 深入介绍了NoSQL架构模式、HBase的架构和实现,以及HBase的高级特性。 深入介绍了统一资源管理和调度平台的范型和YARN实现。 深入介绍了Hadoop、HBase性能调优,满足海量数据处理的需求。 Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战(第2版) 目录 第1章 绪论 2 第2章 环境准备 22 第3章 Hadoop的基石:HDFS 52 第4章 YARN:统一资源管理和调平台 80 第5章 分而治之的智慧:MapReduce 97 第6章 SQL on Hadoop:Hive 142 第7章 SQL to Hadoop : Sqoop 174 第8章 HBase:HadoopDatabase 187 第9章 Hadoop性能调优和运维 215 第10章 在线图书销售商业智能系统 238 .........

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Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战

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本书介绍了Hadoop技术的相关知识,并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分:基础篇、应用篇和总结篇。

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Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战 PDF电子书

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Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战(第2版)(修改了目录)

Hadoop是目前受关注的大数据处理平台和解决方案,并且已经广泛应用于生产环境。本书基于新的Hadoop(CDH5,ApacheHadoop 2.6)版本介绍Hadoop技术的相关知识,不但详细介绍了Hadoop、HDFS、YARN、MapReduce、Hive、Sqoop和HBase等,还深入探讨了Hadoop、HBase的运维和性能调优,并包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现。 本书的大特点是面向实践。基础篇介绍Hadoop及相关组件的同时,包含了大量动手实例,而应用篇包含的基于Hadoop的完整实例脱胎于生产环境的真实项目。在应用篇中,读者不仅能够通过项目实战巩固基础篇的学习效果,还能学习商业智能系统的开发过程。 本书由浅至深,从理论基础到项目实战,适合Hadoop的初学者阅读,也可以作为高等院校相关课程的教学参考书。 本书主要内容 包含了Hadoop新版本的几乎所有主要特性,是Hadoop目前成熟的形态。 深入介绍了NoSQL架构模式、HBase的架构和实现,以及HBase的高级特性。 深入介绍了统一资源管理和调度平台的范型和YARN实现。 深入介绍了Hadoop、HBase性能调优,满足海量数据处理的需求。

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google海量数据处理 PPT Handling Large Datasets at Google: Current Systems and Future Directions

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Hadoop 海量数据处理技术详解与项目实战

hadoop 海量数据处理 技术详解与项目实战,是一本hadoop工程师和大数据工程师必备的。内容详细hadoop技术的应用和实战场景。

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海量数据处理 海量数据处理

海量数据是发展趋势,对数据分析和挖掘也越来越重要,从海量数据中提取有用信息重要而紧迫,这便要求处理要准确,精度要高,而且处理时间要短,得到有价值信息要快,所以,对海量数据的研究很有前途,也很值得进行广泛深入的研究。 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起,面对着超海量的数据,一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理,这样的误差不会很高,大大提 高了处理效率和处理的成功率。

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