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简介
深入理解大数据:大数据处理与编程实践以大数据处理主流平台Hadoop1.0为核心,介绍Hadoop MapReduce,HDFS,HBase,以及Hive的基本设计思想、工作原理、系统构架、以及详细的大数据处理编程技术。 以学术界的教学成果与业界高水平系统研发经验完美结合,在理论联系实际的基础上,在基础理论原理、实际算法设计方法以及业界深度技术三个层面上,精心组织材料编写而成。喜欢的朋友们可以下载试试吧!
特点:
(1) 重点放在教读者算法设计实现,从基础算法,到应用编程案例,解决实际问题。
(2) 作者多年的教学研究实践,课程设计沉淀,可以更深入地讨论大数据。
(3) 来自业界——Intel真实的实践经验和案例积累。
主要内容包括:
■ 大数据处理技术与Hadoop MapReduce简介
■ Hadoop系统的安装和操作管理
■ 大数据分布式文件系统HDFS
■ Hadoop MapReduce并行编程模型、框架与编程接口
■ 分布式数据库HBase
■ 分布式数据仓库Hive
■ Intel Hadoop系统优化与功能增强
■ MapReduce基础算法程序设计
■ MapReduce高级程序设计技术
■ MapReduce机器学习与数据挖掘基础算法
■ 大数据处理算法与应用编程案例
深入理解大数据:大数据处理与编程实践 目录:
推荐序一
推荐序二
推荐序三
丛书序言
前言
第1章大数据处理技术简介
第2章Hadoop系统的安装与操作管理
第3章大数据存储--分布式文件系统HDFS
第4章HadoopMapReduce并行编程框架
特点:
(1) 重点放在教读者算法设计实现,从基础算法,到应用编程案例,解决实际问题。
(2) 作者多年的教学研究实践,课程设计沉淀,可以更深入地讨论大数据。
(3) 来自业界——Intel真实的实践经验和案例积累。
主要内容包括:
■ 大数据处理技术与Hadoop MapReduce简介
■ Hadoop系统的安装和操作管理
■ 大数据分布式文件系统HDFS
■ Hadoop MapReduce并行编程模型、框架与编程接口
■ 分布式数据库HBase
■ 分布式数据仓库Hive
■ Intel Hadoop系统优化与功能增强
■ MapReduce基础算法程序设计
■ MapReduce高级程序设计技术
■ MapReduce机器学习与数据挖掘基础算法
■ 大数据处理算法与应用编程案例
深入理解大数据:大数据处理与编程实践 目录:
推荐序一
推荐序二
推荐序三
丛书序言
前言
第1章大数据处理技术简介
第2章Hadoop系统的安装与操作管理
第3章大数据存储--分布式文件系统HDFS
第4章HadoopMapReduce并行编程框架