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Hadoop大数据解决方案 Hadoop da shu ju jie jue fang an by (美)BenoyAntony等著;殷聪贤,杨朋朋译, 安东尼 (Antony, Benoy), Benoy Antony is a book available to read on EtoBox.

What is Hadoop大数据解决方案 Hadoop da shu ju jie jue fang an about?

1 (p1): 第1章 Hadoop概述2 (p1-1): 1.1 商业分析与大数据3 (p1-1-1): 1.1.1 Hadoop的组件3 (p1-1-2): 1.1.2 Hadoop分布式文件系统(HDFS)4 (p1-1-3): 1.1.3 MapReduce是什么5 (p1-1-4): 1.1.4 YARN是什么6 (p1-2): 1.2 ZooKeeper是什么7 (p1-3): 1.3 Hive是什么8 (p1-4): 1.4 与其他系统集成9 (p1-4-1): 1.4.1 Hadoop生态系统11 (p1-4-2): 1.4.2 数据集成与Hadoop16 (p1-5): 1.5 小结19 (p2): 第2章 存储20 (p2-1): 2.1 Hadoop HDFS的基础知识21 (p2-1-1): 2.1.1 概念25 (p2-1-2): 2.1.2 架构29 (p2-1-3): 2.1.3 接口35 (p2-2): 2.2 在分布式模式下设置HDFS群集40 (p2-3): 2.3 HDFS的高级特性41 (p2-3-1): 2.3.1 快照44 (p2-3-2): 2.3.2 离线查看器52 (p2-3-3): 2.3.3 分层存储55 (p2-3-4): 2.3.4 纠删码59 (p2-4): 2.4 文件格式63 (p2-5): 2.5 云存储64 (p2-6): 2.6 小结65 (p3): 第3章 计算66 (p3-1): 3.1 Hadoop MapReduce的基础66 (p3-1-1): 3.1.1 概念69 (p3-1-2): 3.1.2 架构76 (p3-2): 3.2 如何启动MapReduce作业77 (p3-2-1): 3.2.1 编写Map任务79 (p3-2-2): 3.2.2 编写reduce任务80 (p3-2-3): 3.2.3 编写MapReduce作业83 (p3-2-4): 3.2.4 配置85 (p3-3): 3.3 MapReduce的高级特性85 (p3-3-1): 3.3.1 分布式缓存87 (p3-3-2): 3.3.2 计数器89 (p3-3-3): 3.3.3 作业历史服务器91 (p3-4): 3.4 与Spark作业的区别92 (p3-5): 3.5 小结93 (p4): 第4章 用户体验94 (p4-1): 4.1 Apache Hive96 (p4-1-1): 4.1.1 安装Hive97 (p4-1-2): 4.1.2 HiveQL103 (p4-1-3): 4.1.3 UDF/SerDe105 (p4-1-4): 4.1.4 Hive调优106 (p4-2): 4.2 Apache Pig107 (p4-2-1): 4.2.1 安装Pig108 (p4-2-2): 4.2

Author

(美)BenoyAntony等著;殷聪贤,杨朋朋译, 安东尼 (Antony, Benoy), Benoy Antony

Publisher

北京:清华大学出版社

Published

2017

Language

ZH

ISBN

9787302466451