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简介 内容简介:
本书结合理论和实践,由浅入深,全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章,第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识,第Ⅱ部分介绍MapReduce,...
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内容简介:
 

本书结合理论和实践,由浅入深,全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章,第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识,第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维,第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目,第Ⅴ部分提供了三个案例,分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书,阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用,程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析,管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。


目录:

第1章 初识Hadoop 3
第2章 关于MapReduce 19
第3章 Hadoop分布式文件系统 42
第4章 关于YARN 78
第5章 Hadoop的I/O操作 96
第6章 MapReduce应用开发 141
第7章 MapReduce的工作机制 184
第8章 MapReduce的类型与格式 207
第9章 MapReduce的特性 243
第10章 构建Hadoop集群 279
第11章 管理Hadoop 314
第12章 关于Avro 341
第13章 关于Parquet 363
第14章 关于Flume 377
第15章 关于Sqoop 398
第16章 关于Pig 420
第17章 关于Hive 469
第18章 关于Crunch 517
第19章 关于Spark 548
第20章 关于HBase 575
第21章 关于ZooKeeper 604
第22章 医疗公司塞纳(Cerner)的可聚合数据 647
第23章 生物数据科学:用软件拯救生命 657
第24章 开源项目Cascading 674
 

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