大数据时代快速上手HBase行动指南。
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基于全新的Hadoop 3.x，主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，以企业级真实案例详细解读，带你全方位掌握大数据处理分析、分布式计算等。
内容简介
本书主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先简单介绍Hadoop，让刚接触Hadoop的读者对它有个基本了解； 接着介绍目前使用比较多的分布式文件系统HDFS，内容涉及NameNode 的原理、HA、HDFS Federation和HDFS 3.0中新增的特性；然后从应用管理和资源调度这两个方面介绍一个通用的资源管理平台YARN；再后讨论如何在YARN平台中运行应用，比如如何将应用迁移到YARN平台，以及非Hadoop的应用是如何兼容YARN模式的。最后，书中给出了一些工作实战指南，包括如何搭建一个生产可用的Hadoop 3.0集群；如何将现有Hadoop 2.0集群升级到Hadoop 3.0，及其在升级过程中遇到的问题；如何针对Hadoop进行二次开发，并参与社区，向社区贡献代码；一个大数据平台应具备哪些必备组件等。
章节目录
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Hadoop3实战指南是2021年由人民邮电出版社出版,作者孙志伟。
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在数字经济时代，数据是重要的资源要素；同时，新的数据又在源源不断地产生，企业面临的一个基本问题就是如何管理和利用这些数据，这对传统的数据处理方法与分析框架提出了新的诉求和挑战，也是全球业界与学界为关心的问题。为了满足大数据时代对信息的快速处理的需求，一个分布式的开源计算框架Apache Spark应运而生。经过十年的发展，Spark已经成为目前大数据处理的标杆，在整个业界得到了广泛的使用。对大数据工程师来说，用Spark构建数据管道无疑是很好的选择，而对数据科学家来说，Spark也是高效的数据探索工具。
本书基于Spark发行版2.4.4写作而成，包含大量的实例与一个完整项目，技术理论与实战相结合，层次分明，循序渐进。本书不仅介绍了如何开发Spark应用的基础内容，包括Spark架构、Spark编程、SparkSQL、Spark调优等，还探讨了Structured Streaming、Spark机器学习、Spark图挖掘、Spark深度学习、Alluxio系统等高级主题，同时完整实现了一个企业背景调查系统，借鉴了数据湖与Lambda架构的思想，涵盖了批处理、流处理应用开发，并加入了一些开源组件来满足业务需求。学习该系统可以使读者从实战中巩固所学，并将技术理论与应用实战融会贯通。
本书适合准备学习Spark的开发人员和数据分析师，以及准备将Spark应用到实际项目中的开发人员和管理人员阅读，也适合计算机相关专业的高年级本科生和研究生学习和参考，对于具有一定的Spark使用经验并想进一步提升的数据科学从业者也是很好的参考资料。
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