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斜阳书房 -【正版全新】 Hadoop数据分析 (美)Benjamin Bengfort，(美)Jenny Kim著 人民邮电出版社 9787115479648

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【正版全新】 Hadoop数据分析 (美)Benjamin Bengfort，(美)Jenny Kim著 人民邮电出版社 9787115479648书籍详细信息

  • ISBN：9787115479648
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2018-04
  • 页数：暂无页数
  • 价格：52.44
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：16开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
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前言ix

部分  分布式计算入门

章  数据产品时代2

1.1  什么是数据产品2

1.2  使用Hadoop构建大规模数据产品4

1.2.1  利用大型数据集4

1.2.2  数据产品中的Hadoop5

1.3  数据科学流水线和Hadoop生态系统6

1.4  小结8

第2章  大数据操作系统9

2.1  基本概念10

2.2  Hadoop架构11

2.2.1  Hadoop集群12

2.2.2  HDFS14

2.2.3  YARN15

2.3  使用分布式文件系统16

2.3.1  基本的文件系统操作16

2.3.2  HDFS文件权限18

2.3.3  其他HDFS接口19

2.4  使用分布式计算20

2.4.1  MapReduce：函数式编程模型20

2.4.2  MapReduce：集群上的实现22

2.4.3  不止一个MapReduce：作业链27

2.5  向YARN提交MapReduce作业28

2.6  小结30

第3章  Python框架和HadoopStreaming31

3.1  HadoopStreaming32

3.1.1  使用Streaming在CSV数据上运行计算34

3.1.2  执行Streaming作业38

3.2  Python的MapReduce框架39

3.2.1  短语计数42

3.2.2  其他框架45

3.3  MapReduce进阶46

3.3.1  biner46

3.3.2  partitioner47

3.3.3  作业链47

3.4  小结50

第4章  Spark内存计算52

4.1  Spark基础53

4.1.1  Spark栈54

4.1.2  RDD55

4.1.3  使用RDD编程56

4.2  基于PySpark的交互性Spark59

4.3  编写Spark应用程序61

4.4  小结67

第5章  分布式分析和模式69

5.1  键计算70

5.1.1  复合键71

5.1.2  键空间模式74

5.1.3  pair与stripe78

5.2  设计模式80

5.2.1  概要81

5.2.2  索引85

5.2.3  过滤90

5.3  迈向第后一英里分析95

5.3.1  模型拟合96

5.3.2  模型验证97

5.4  小结98

第二部分  大数据科学的工作流和工具

第6章  数据挖掘和数据仓102

6.1  Hive结构化数据查询103

6.1.1  Hive命令行接口（CLI）103

6.1.2  Hive查询语言104

6.1.3  Hive数据分析108

6.2  HBase113

6.2.1  NoSQL与列式数据库114

6.2.2  HBase实时分析116

6.3  小结122

第7章  数据采集123

7.1  使用Sqoop导入关系数据124

7.1.1  从MySQL导入HDFS124

7.1.2  从MySQL导入Hive126

7.1.3  从MySQL导入HBase128

7.2  使用Flume获取流式数据130

7.2.1  Flume数据流130

7.2.2  使用Flume获取产品印象数据133

7.3  小结136

第8章  使用API进行分析137

8.1  Pig137

8.1.1  PigLatin138

8.1.2  数据类型142

8.1.3  关系运算符142

8.1.4  用户定义函数143

8.1.5  Pig小结144

8.2  SparkAPI144

8.2.1  SparkSQL146

8.2.2  DataFrame148

8.3  小结153

第9章  机器学习154

9.1  使用Spark进行可扩展的机器学习154

9.1.1  协同过滤156

9.1.2  分类161

9.1.3  聚类163

9.2  小结166

0章  总结：分布式数据科学实战167

10.1  数据产品生命周期168

10.1.1  数据湖泊169

10.1.2  数据采集171

10.1.3  计算数据存储172

10.2  机器学习生命周期173

10.3  小结175

附录A  创建Hadoop伪分布式开发环境176

附录B  安装Hadoop生态系统产品184

术语表193

关于作者211

关于封面211

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出版日期：2018-04
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