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Hadoop + Spark生态系统操作与实战指南
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基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 评分:
大数据技术让我们以一种靠前的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，很终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数据离线处理辅助系统、Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming等知识。本书紧密结合实际应用，运用大量案例说明和实践，提炼含金量十足的开发经验。另外，本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频教程、案例素材下载、学习交流社区、讨论组等学习内容，为读者带来多方面的学习体验。
上传时间：2019-02 大小：217.31MB
11.66MBHadoop＋Spark生态系统操作与实战指南.epub
2018-05-22本书用于Hadoop+Spark快速上手，全面解析Hadoop和Spark生态系统，通过原理解说和实例操作每一个组件，让读者能够轻松跨入大数据分析与开发的大门。 全书共12章，大致分为3个部分，第1部分（第1~7章）讲解Hadoop的原生态组件，包括Hadoop、ZooKeeper、HBase、Hive环境搭建与安装，以及介绍MapReduce、HDFS、ZooKeeper、HBase、Hive原理和Apache版本环境下实战操作。第2部分（第8~11章）讲解Spark的原生态组件，包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming、DataFrame，以及介绍Scala、SparkAPI、SparkSQL、SparkStreaming、DataFrame原理和CDH版本环境下实战操作，其中Flume和Kafka属于Apache*开源项目也放在本篇讲解。第3部分（第12章）讲解两个大数据项目，包络网页日志离线项目和实时项目，在CDH版本环境下通过这两个项目将Hadoop和Spark原生态组件进行整合，一步步带领读者学习和实战操作。 本书适合想要快速掌握大数据技术的初学者，也适合作为高等院校和培训机构相关专业师生的教学参考书和实验用书。
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