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100 条"Hadoop大数据技术开发实战"搜索结果
Hadoop大数据技术开发实战
Hadoop大数据技术开发实战
  • 张伟洋
  • Hadoop生态系统及大数据开发技术全接触。
HADOOP大数据开发实战 电子书
HADOOP大数据开发实战
  • 杨力
  • Hadoop基础教程，大数据技术原理与应用教程，MapReduce框架入门实战指南。
Hadoop数据仓库实战 电子书
Hadoop数据仓库实战
  • 肖睿 兰伟 廖春琼
  • 本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验
Hadoop大数据开发实战（慕课版） 电子书
Hadoop大数据开发实战（慕课版）
  • 千锋教育高教产品研发部
  • 本书共分11章，第1章对大数据及Hadoop进行总体介绍；第2章讲解了如何搭建Hadoop集群；第3-5章讲解了HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及Zookeeper分布式协调服务；第6章讲解Hadoop2.0的新特性；第7-10章主要讲解了Hadoop生态圈中的相关辅助系统，包括Hive、HBase分布式存储系统、Flume、Saoop；第11章讲解了综合项目：电商精准营
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 电子书
基于Hadoop与Spark的大数据开发实战
  • 肖睿 丁科 吴刚山
  • 大数据技术让我们以一种前所未有的方式，对海量数据进行分析，从中获得有巨大价值的产品和服务，最终形成变革之力。本书围绕Hadoop和Spark两个主流大数据技术进行讲解，主要内容包括Hadoop环境配置、Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop分布式计算框架MapReduce、Hadoop资源调度框架YARN与Hadoop新特性、Hadoop分布式数据库HBase、数据仓库Hive、大数
Hadoop大数据开发基础 电子书
Hadoop大数据开发基础
  • 张良均
  • 本书以任务为导向，较为全面地介绍了Hadoop大数据技术的相关知识。全书共6章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce编程入门、MapReduce进阶编程、项目案例：电影网站用户性别预测。本书的第2～5章包含了实训与课后练习，通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书可以作为高校大数据技术类专业的教材，也可作为大数据技术爱好者的自
大数据Hadoop 3.X分布式处理实战 电子书
大数据Hadoop 3.X分布式处理实战
  • 吴章勇 杨强
  • 本书共14章，前4章主要讲解和演示大数据与Hadoop概述、Hadoop伪分布式安装、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架。第5到11章讲解了Hadoop生态的常用组件，包括NoSQL数据库HBase、分布式数据仓库Hive、数据转换工具Sqoop、内存计算框架Spark。最后3章讲解了3个企业级的大型大数据综合实战项目。
Hadoop3实战指南 电子书
Hadoop3实战指南
  • 孙志伟
  • 基于全新的Hadoop3.x，主要分析Hadoop3.2.0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。
Hadoop+Spark大数据技术 电子书
Hadoop+Spark大数据技术
  • 曾国荪 曹洁　编著
  • 本书介绍Hadoop、Spark两种大数据处理框架，共12章，内容包括：Hadoop大数据开发环境、HDFS大数据分布式存储、MapReduce分布式计算框架、HBase分布式数据库、Scala基础编程、Spark大数据处理框架、Windows环境下Spark综合编程等。
Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版） 电子书
Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）
  • 范东来
  • 本书介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、YARN、MapReduce、HDFS、Hive、Sqoop和HBase，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。
Hadoop大数据开发案例教程与项目实战（在线实验+在线自测） 电子书
Hadoop大数据开发案例教程与项目实战（在线实验+在线自测）
  • 西普教育研究院 时允田 林雪纲
  • 本书是一本Hadoop学习入门参考书，全书共11章，分为基础篇和提高篇两部分。基础篇包括第1~6章，具体包括Hadoop概述、Hadoop基础环境配置、分布式存储HDFS、计算系统MapReduce、计算模型Yarn、数据云盘。提高篇包括第7~11章，具体包括协调系统Zookeeper、Hadoop数据库Hbase、Hadoop数据仓库Hive、Hadoop数据采集Flume、OTA离线数据分析平
大数据技术基础——基于Hadoop与Spark 电子书
大数据技术基础——基于Hadoop与Spark
  • 李瑶
  • 将Hadoop和Spark组合起来进行剖析，呈现完整的大数据技术方案。
Hadoop大数据平台集群部署与开发 电子书
Hadoop大数据平台集群部署与开发
  • 罗文浪、邱波、郭炳宇、姜善永
  • Hadoop大数据平台集群部署与开发课程是云计算的一门专业平台课。本教材可为参与大数据开发与处理等相关流程的技术人员提供有益参考，为其介绍大数据处理技术Hadoop以及Hadoop家族体系的其他核心成员：Zookeeper、HBase、Hive、Flume、Sqoop等。本教材以分类任务的形式，具体介绍了“这些成员”的概念及实际应用，具有较强的综合性和实践性强，内容涉及广泛，讲解深入透彻。
Hadoop应用开发与案例实战（慕课版） 电子书
Hadoop应用开发与案例实战（慕课版）
  • 王建
  • Hadoop是目前比较流行的大数据框架之一，可使用简单的高级编程模型实现大型数据集的分布式存储和处理。本书以Hadoop的概念、集群搭建、核心组件、实战案例等为主线，较为全面地介绍了Hadoop大数据存储及处理技术的相关知识。全书共10章，前9章主要讲解Hadoop基础，内容包括初识Hadoop、Hadoop的安装与配置、高可用与联邦、分布式文件系统HDFS、集群资源管理系统YARN、分布式计算框
数权法1.0：数权的理论基础 电子书
数权法1.0：数权的理论基础
  • 主编
  • 《数权法1.0》基于“数据人”假设，创新性地提出了“数权法”的概念，试图建构一个“数权—数权制度—数权法”的法律架构，这必定会成为法学领域的创新与突破，在中国乃至世界范围内都具有划时代的意义。从农耕文明到工业文明再到数字文明，人类从“人权”“物权”迈向“数权”时代，法律将实现从“人法”到“物法”再到“数法”的跃迁。数权法是人类迈向数字文明的新秩序，是时代进化的产物。
Hadoop大数据开发基础（第2版）（微课版） 电子书
Hadoop大数据开发基础（第2版）（微课版）
  • 张军
  • 本书以任务为导向，较为系统地介绍Hadoop大数据技术及其生态系统组件Hive、HBase的相关知识。全书共8章，具体内容包括Hadoop介绍、Hadoop集群的搭建及配置、Hadoop基础操作、MapReduce入门编程、MapReduce进阶编程、Hive数据仓库、HBase分布式数据库，以及一个项目案例（电影网站用户影评分析）。本书的第2～7章包含实训与课后习题，读者可通过练习和操作实践，巩
实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时） 电子书
实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）
  • 杨俊
  • 面向大数据开发工程师，大数据运维工程师围绕Hadoop、Spark、Flink三大主流平台，详解大数据平台的搭建及数据分析（离线/实时）随书配备全套数据集、安装包、配置文件、海量教学视频（近30GB），方便学用
Hadoop大数据处理与分析教程（慕课版） 电子书
Hadoop大数据处理与分析教程（慕课版）
  • 王秀友 丁小娜 刘运 主编
  • 本书系统全面地介绍了有关Hadoop的各类知识。全书共分11章，内容包括绪论、Linux操作系统的安装、Hadoop的伪分布式安装、Hadoop集群的搭建及配置、HadoopHDFS命令、MapReduce编程入门、Hive、Sqoop、HBase、Spark的介绍与安装、综合案例——网络爬虫大数据分析。
大数据处理技术基础与应用（Hadoop+Spark) 电子书
大数据处理技术基础与应用（Hadoop+Spark)
  • 主编
  • 本书是一本介绍大数据处理技术的专业图书，力求提高读者对大数据处理的认知水平和动手能力。本书首先介绍大数据技术的相关概念和发展历程，从实践的角度介绍Hadoop和Spark的安装部署、编程基础和使用方法；然后结合具体案例，重点介绍SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming、SparkGraphFrame等的应用思路和方法，并通过具体代码，让读者更好地感受大数据处理技术的效果。本
数据科学商业实战 电子书
数据科学商业实战
Python数据科学实战 电子书
Python数据科学实战
  • 著
  • 本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；接着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据进行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。本书适合希望使用Python处理和分析数据的开发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参
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