Hadoop是一个分布式系统的基础架构，支持对大量数据进行分布式处理，能以高效、可靠的方式完成数据处理。本书围绕Hadoop生态圈技术进行讲解，主要包括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、Oozie工作流调度系统等内容。本书以Linux操
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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。
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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。
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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
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本书以任务驱动为主线，围绕企业级应用进行项目任务设计，介绍了平台的本地模式安装、伪分布式模式安装及完全分布式模式安装，并基于Hadoop2.X生态系统，全面讲解了Hive环境搭建与基本操作、ZooKeeper环境搭建与基本操作、HBase环境搭建与基本操作、Hadoop常用工具组件的安装与应用、集群搭建与管理，以及Hadoop平台应用综合案例等相关知识及操作技能。
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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
