内容简介
-使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路
-将数据输入、输出系统的最佳方案
-MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架介绍
-数据去重、窗口分析等常见Hadoop处理模式应用
-在Hadoop上采用Giraph、GraphX等图形处理工具
-综合使用工作流以及Apache Oozie等调度工具
-以Apache Oozie、Apache Spark Streaming和Apache Flume进行近实时流处理
-点击流分析、欺诈检验和数据仓库的架构案例
本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导。
其他书籍大多针对Hadoop生态系统中的软件,讲解较为单一的使用方法,而本书偏重实践,在架构的高度详细阐释诸多工具如何相互配合,搭建出打磨之后的完整应用。
书中提供了诸多案例,易于理解,配有详细的代码解析,知识点一目了然。
为加强训练,本书后半部分提供了详细的案例,涵盖最为常见的Hadoop应用架构。
无论是设计Hadoop应用,还是将Hadoop同现有数据基础架构集成,本书都可以提供详实的参考。
目录
版权声明
O’Reilly Media, Inc. 介绍
译者序
序
前言
第一部分 考虑 Hadoop 应用的架构设计
第 1 章 Hadoop 数据建模
第 2 章 Hadoop 数据移动
第 3 章 Hadoop 数据处理
第 4 章 Hadoop 数据处理通用范式
第 5 章 Hadoop 图处理
第 6 章 协调调度
第 7 章 Hadoop 近实时处理
第二部分 案例研究
第 8 章 点击流分析
第 9 章 欺诈检测
第 10 章 数据仓库
附录 A Impala 中的关联
作者简介
封面介绍
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