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  • 正版新书]深入理解HADOOP(原书第2版)(美)萨米尔?瓦德卡//马杜
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    • 作者: (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文著 | (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文编 | (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文译 | (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2016-01-01
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    • 作者: (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文著| (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文编| (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文译| (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2016-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-01-01
    • 页数:385
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111515654
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文
  • 著: (美)萨米尔?瓦德卡//马杜?西德林埃//杰森?文 译
  • 装帧: 暂无
  • 印次: 1
  • 定价: 79
  • ISBN: 9787111515654
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 2016-01-01
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2016-01-01
  • 页数: 385
  • 外部编号: 五三B61751
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 译者序
    作者简介
    前言
    第1章 为什么会有大数据
    第2章 Hadoop中的概念
    第3章 初识Hadoop框架
    第4章 Hadoop系统管理
    第5章 MapReduce开发基础
    第6章 MapReduce开发进阶
    第7章 Hadoop输入/输出
    第8章 测试Hadoop程序
    第9章 Hadoop的监控
    第10章 使用Hadoop构建数据仓库
    第11章 使用Pig进行数据处理
    第12章 HCatalog和企业级Hadoop
    第13章 使用Hadoop分析日志
    第14章 使用HBase构建实时系统
    第15章 Hadoop与数据科学
    第16章 Hadoop与云计算
    第17章 构建YARN应用程序
    附录

    萨米尔?瓦德卡(SameerWadkar)在软件架构与开发方面有多达16年的工作经验。他在孟买大学取得了电子工程方向的硕士学位,及金融专业的MBA学位,在NationalcenterofSoftwareTechnolog3,’(现为center for Development ofAdvanced compmmg)取得了软件工程专业的硕士学位,在约翰霍普金斯大学获得了应用与计算数学专业的博士学位。他还实现了分布式系统及高访问量的Web网站,从政府机构到银行投资公司多种领域都有客户使用这个Web网站。他从2011年就积极地参与到了Hadoop/HBase的开发实现当中,也是开源软件的贡献者。他的GitHub的主页是:https://github.com/sameerwadkar。
    他在开源领域的贡献包括Latent Dirichlett Allocation文本挖掘算法,该算法能够在单台机器上处理数百万级别的文档。他还是一位活跃的靠前象棋玩家,经常在网站wwm.chessclub。com上下靠前象棋。

    大数据时代,企业的决策也越来越依靠数据,对海量数据进行挖掘和分析的重视程度也高于以往任何时候。业界涌现了众多新技术,Hadoop系统是其中当之无愧的王者,当前已发展为拥有HDFS、YARN、MapReduce、Pig、HCatalog、HBase等系统的较为完整的大数据系统生态圈,为大数据的开发利用提供了比较全面的解决方案。 萨米尔·瓦德卡、马杜·西德林埃、杰森·文纳编写的《深入理解Hadoop(原书第2版)》从Hadoop使用者的角度出发讲解Hadoop的实现原理,浓缩了Had00p软件系统的精华。通过本书,你可以学会从头搭建Had00p集群,并着手从业务数据和科学数据中分析获取其有价值的数据。作者以典型的sQL语句做对照来讲解MapReduce序,对照sQL中典型关键词演示如何使用MapReduce程序来实现类似功能,便于你快速掌握MapReduce来解决大数据问题。通过阅读本书,你不仅可以深入理解如何用M印Reduce把海量数据分而治之,把划分出来的小块数据部署到整个集群上的数千个节点进行分析运算,这样可在小时级别完成对海量数据的分析处理,还可以深入学习如何利用Had00p平台使自己的程序分布式执行和并行化计算,即只需关注业务代码,剩下的交给Hadoop平台。

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