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正版新书]Hadoop应用架构Sha9787115442437
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译者序
序
前言
第一部分 考虑Hadoop应用的架构设计
第1章 Hadoop数据建模
1.1 数据存储选型
1.1.1 标准文件格式
1.1.2 Hadoop文件类型
1.1.3 序列化存储格式
1.1.4 列式存储格式
1.1.5 压缩
1.2 HDFS模式设计
1.2.1 文件在HDFS中的位置
1.2.2 高级HDFS模式设计
1.2.3 HDFS模式设计总结
1.3 HBase模式设计
1.3.1 行键
1.3.2 时间戳
1.3.3 hop
1.3.4 表和Region
1.3.5 使用列
1.3.6 列簇
1.3.7 TTL
1.4 元数据管理
1.4.1 什么是元数据
1.4.2 为什么元数据至关重要
1.4.3 元数据的存储位置
1.4.4 元数据管理举例
1.4.5 Hive metastore与HCatalog的局限性
1.4.6 其他存储元数据的方式
1.5 结论
第2章 Hadoop数据移动
2.1 数据采集考量
2.1.1 数据采集的时效性
2.1.2 增量更新
2.1.3 访问模式
2.1.4 数据源系统及数据结构
2.1.5 变换
2.1.6 网络瓶颈
2.1.7 网络安全性
2.1.8 被动推送与主动请求
2.1.9 错误处理
2.1.10 复杂度
2.2 数据采集选择
2.2.1 文件传输
2.2.2 文件传输与其他采集方法的考量
2.2.3 Sqoop:Hadoop与关系数据库的批量传输
2.2.4 Flume:基于事件的数据收集及处理
2.2.5 Kafka
2.3 数据导出
2.4 小结
第3章 Hadoop数据处理
3.1 MapReduce
3.1.1 MapReduce概述
3.1.2 MapReduce示例
3.1.3 MapReduce使用场景
3.2 Spark
3.2.1 Spark概述
3.2.2 Spark组件概述
……
第4章 Hadoop数据处理通用范式
第5章 Hadoop图处理
第6章 协调调度
第7章Hadoop近实时处理
第二部分 案例研究
第8章 点击流分析
第9章 欺诈检测
第10章 数据仓库
附录 AImpala中的关联
索引
作者简介
Mark Grover
Apache Sentry项目管理委员会成员,《Hive编程指南》作者之一,曾参与Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等项目,并为Apache Bigtop项目和Apache Sentry(项目孵化中)项目贡献代码。
Ted Malaska
Cloudera公司的解决方案架构师,致力于帮助客户更好地掌握Hadoop及其生态系统。曾任美国金融业监管局(FINRA,Finan Industry Regulatory Authority)首席架构师,指导建设了包括网络应用、服务型架构以及大数据应用在内的大量解决方案。曾为Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等项目贡献代码。
Jonathan Seidman
Cloudera公司的解决方案架构师,协助合作伙伴将的解决方案集成到Cloudera的软件栈中。芝加哥Hadoop用户组(Chicago Hadoop User Group)及芝加哥大数据(Chicago Big Data)的联合创始人、《Hadoop实战》技术编辑。曾任Orbiz Worldwide公司大数据团队技术主管,为繁忙的站点管理了承载海量数据的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大数据专业会议上发言。
Gwen Shapira
Cloudera公司的解决方案架构师,知名博主,拥有15年从业经验,协助客户设计高扩展性的数据架构。曾任Pythian不错顾问、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事会成员,活跃于诸多业内会议。
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