《hadoop大資料處理》以大資料處理系統的三大關鍵要素——「儲存」、「計算」與「容錯」為起點，深入淺出地介紹了如何使用hadoop這一高效能分布式技術完成大資料處理任務。本書不僅包含了使用hadoop進行大資料處理的實踐性知識和示例，還以**並茂的形式系統性地揭示了hadoop技術族中關鍵元件的執行原理和優化手段，為讀者進一步提公升hadoop使用技巧和執行效率提供了頗具價值的參考。
《hadoop大資料處理》共10章，涉及的主題包括大資料處理概論、基於hadoop的大資料處理框架、mapreduce計算模式、使用hdfs儲存大資料、hbase大資料庫、大資料的分析處理、hadoop環境下的資料整合、hadoop集群的管理與維護、基於mapreduce的資料探勘實踐及面向未來的大資料處理技術。最後附有乙個在windows環境下搭建hadoop開發及除錯環境的參考手冊。
《hadoop大資料處理》適合需要使用hadoop處理大資料的程式設計師、架構師和產品經理作為技術參考和培訓資料，也可作為高校研究生和本科生教材。
大資料處理架構Hadoop
hive 資料倉儲 把sql語句轉換成mapreduce作業 pig流資料處理 乙個基於hadoop的大規模資料分析平台提供類似sql的查詢語言pig latin oozie作業流排程系統 hadoop上的工作流管理系統 zookeeper分布式協調服務 提供分布式協調一致性服務 hbase列族資料...
大資料處理框架 Hadoop簡單了解
大資料 收集 整理和處理大容量資料集，並從中獲得見解所需的非傳 略和技術的總稱。人工智慧 圖靈測試 指人和機器在被隔開的情況下，通過一些裝置向機器隨意提問，經過多次測試後，如果有超過30 的人不能確定被測試者是人還是機器，那麼這台機器就通過了測試，並被認為具有人類智慧型。如果乙個東西具有學習 分類和...
大資料處理
大資料處理的流程主要包括以下四個環節 採集 匯入 預處理 統計 分析 挖掘，下面針對這四環節進行簡單闡述。大資料處理之一 採集 在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票 和 它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集...