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『簡體書』Hadoop数据分析

書城自編碼: 3159066
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: [美]本杰明·班福特[Benjamin Bengfort]、
國際書號(ISBN): 9787115479648
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2018-04-01
版次: 1
頁數/字數: 211/337
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

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編輯推薦:
通过提供分布式数据存储和并行计算框架,Hadoop已经从集群计算的抽象演变成了大数据操作系统。本书从数据科学的视角,介绍Hadoop集群计算和分析,重点关注可构建的具体分析、数据仓储技术和高阶数据流。
书中主要内容如下:
Hadoop和集群计算背后的核心概念
使用设计模式和并行分析算法创建分布式数据分析作业
在分布式环境下使用Apache Hive和HBase进行数据管理、数据挖掘和数据仓储
使用Sqoop和Apache Flume从关系数据库采集数据
使用Apache Pig和Spark DataFrame编写复杂的Hadoop和Spark应用程序
通过Spark MLlib运用分类、聚类和协同过滤等机器学习技术
我还未见过比本书更好的Hadoop框架讲解。
Marck Vaisman,博思艾伦咨询公司数据科学家、乔治?华盛顿大学兼职教授、数据社区DC联合创始人
每个概念都得以清晰明了的解读,在容易忽略细节的部分又都有补充资源,供读者深入学习,这对于专业人员和初学者都非常友好。本书中的讲解总是与示例相辅相成,让读者在学习之后又能投入实战,深入了解系统功能我认为这才是熟悉新领域的关键所
內容簡介:
通过提供分布式数据存储和并行计算框架,Hadoop已经从一个集群计算的抽象演化成了一个大数据的操作系统。本书旨在通过以可读且直观的方式提供集群计算和分析的概览,为数据科学家深入了解特定主题领域铺平道路,从数据科学家的视角介绍Hadoop集群计算和分析。本书分为两大部分,* 一部分从非常高的层次介绍分布式计算,讨论如何在集群上运行计算;* 二部分则重点关注数据科学家应该了解的工具和技术,意在为各种分析和大规模数据管理提供动力。
關於作者:
Benjamin Bengfort,数据科学家,目前正在马里兰大学攻读博士学位,方向为机器学习和分布式计算;熟悉自然语言处理、Python数据科学、Hadoop和Spark分析等。
Jenny Kim,经验丰富的大数据工程师,不仅进行商业软件的开发,在学术界也有所建树,在海量数据、机器学习以及生产和研究环境的Hadoop实施方面有深入研究。目前任职于Cloudera的Hue团队。

 

 

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