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正版新书]大数据开发者权威教程 大数据技术与编程基础Wrox国际I
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模块1 大数据入门
第1讲 大数据简介
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的优势
1.1.2 挖掘各种大数据源
1.2 数据管理的历史——大数据的演化
1.3 大数据的结构化
1.4 大数据要素
1.4.1 数据量
1.4.2 速度
1.4.3 多样性
1.5 大数据在商务环境中的应用
1.6 大数据行业中的职业机会
1.6.1 职业机会
1.6.2 所需技能
1.6.3 大数据的未来
练习
备忘单
第2讲 大数据在商业上的应用
2.1 社交网络数据的重要性
2.2 金融欺诈和大数据
2.3 保险业的欺诈检测
2.4 在零售业中应用大数据
练习
备忘单
第3讲 处理大数据的技术
3.1 大数据的分布式和并行计算
3.1.1 并行计算技术
3.1.2 虚拟化及其对大数据的重要性
3.2 Hadoop简介
3.3 云计算和大数据
3.3.1 大数据计算的特性
3.3.2 云部署模型
3.3.3 云交付模型
3.3.4 大数据云
3.3.5 大数据云市场中的供应商
3.3.6 使用云服务所存在的问题
3.4 大数据内存计算技术
练习
备忘单
第4讲 了解Hadoop生态系统
4.1 Hadoop生态系统
4.2 用HDFS存储数据
4.2.1 HDFS架构
4.2.2 HDFS的一些特殊功能
4.3 利用Hadoop MapReduce处理数据
4.3.1 MapReduce是如何工作的
4.3.2 MapReduce的优点和缺点
4.3.3 利用Hadoop YARN管理资源和应用
4.4 利用HBase存储数据
学习方法和特色 ◆ 涵盖了大数据开发者所需的大数据和Hadoop 基础组件及相关组件的基本知识,使参与者有可能在一个系列书中获得对所有相关知识、新兴技术和平台的了解。 ◆ 在与大数据架构、大数据应用程序开发以及与大数据实施相关的产业相关技术有着极密切关联的编程和技术领域中,锻炼自己全面的和结构化的本领。 ◆ 基于场景的学习方法,通过多种有代表性的现实场景的使用和案例研究,将IT 基础知识融入现实环境,鼓励参与者积极、全面地学习和研究,实现体验式教学。 ◆ 强调目标明确、基于成果的学习。每一讲都以“本讲目标”开始,该目标会进一步关联整个教程的更广泛的目标。 ◆ 简明、循序渐进的编程和编码指导,清晰地解释每行代码的基本原理。 ◆ 强调高效、实用的过程和技术,帮助参与者深入理解巧妙且符合道德伦理的专业实践及其对业务的影响。 大数据是当今科技行业的流行语之一。全世界的企业都已经意识到可用的大量数据的价值,并尽zui大努力来管理和分析数据、发挥其作用,以建立战略和发展竞争优势。与此同时,这项技术的出现,导致了各种新的和增强的工作角色的演变。 “大数据开发者权威教程”系列的目标是培养新一代的国际化全能大数据程序员、开发者和技术专家,使其熟悉大数据的相关工具、平台和架构,帮助企业有效地存储、管理并处理海量和多样的数据。同时,本书还有助于读者了解如何有效地整合、实现、定制和管理大数据基础架构。 本系列旨在为读者提供处理大数据的技术、存储、处理、管理和安全基础架构方面的技能,丰富读者与Hadoop 及其组件工具协同工作的经验,并使其可以开发MapReduce 和Pig 程序,操纵分布式文件,以及了解支持MapReduce 程序的API 等。读者同时可以熟悉一些流行的Hadoop 商业发行版系统,如Cloudera、Hortonworks 和Greenplum 等。*后通过一个完整的项目介绍,使读者能够开发一个集成的大数据应用程序。 本系列共两卷,第1 卷“大数据技术与编程基础”包含4 个模块,涉及大数据入门,管理大数据生态系统,使用HDFS 和MapReduce 存储和处理数据,利用Hadoop 工具(如Hive、Pig 和Oozie 等)提升效率;第2 卷“NoSQL、Hadoop 组件及大数据实施”包含3 个模块,涉及ZooKeeper、Sqoop、Flume、YARN 和Storm 等额外的Hadoop 工具,如何利用NoSQL 和Hadoop 实现实时、安全和云,以及Hadoop 商业发行版和管理工具简介。
【内容简介】
“大数据”近年成为IT领域的热点话题,人们每天都会通过互联网、移动设备等产生大量数据。如何管理大数据、掌握大数据的核心技术、理解大数据相关的生态系统等,是作为大数据开发者必须学习和熟练掌握的。本系列书以“大数据开发者”应掌握的技术为主线,共分两卷,以7个模块分别介绍如何管理大数据生态系统、如何存储和处理数据、如何利用Hadoop工具、如何利用NoSQL与Hadoop协同工作,以及如何利用Hadoop商业发行版和管理工具。本系列书涵盖了大数据开发工作的核心内容,全面且详尽地涵盖了大数据开发的各个领域。 本书为第1卷,共4个模块,分别介绍大数据基础知识、大数据生态系统的管理、HDFS和MapReduce以及Hadoop工具(如Hive、Pig和Oozie等)。本书适用于想成为大数据开发者以及所有对大数据开发感兴趣的技术人员和决策者阅读。
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