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  • 【85成左右新】Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 宋立桓,陈建
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【85成左右新】Cloudera Hadoop大数据平台实战指南 宋立桓,陈建

【85成左右新】有写过的痕迹但是笔记很少，整体很新，正版，无附件和增值服务等。

￥ 10.86 1.8折 ￥ 59 八五品

库存3件

浙江杭州
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作者宋立桓,陈建平

出版社清华大学出版社

ISBN9787302517535

出版时间2019-01

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数240页

定价59元

货号9787302517535

上书时间2023-08-15

籍利书店

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品相描述：八五品
【书非常新，有少许笔记】但不影响阅读，无附件和增值服务等。
商品描述
基本信息
书名:Cloudera Hadoop大数据平台实战指南
定价：59.00元
作者:宋立桓,陈建平
出版社：清华大学出版社
出版日期：2019-01-01
ISBN：9787302517535
字数：
页码：240
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要

目录
章  大数据概述  1.1  大数据时代的数据特点  1.2  大数据时代的发展趋势――数据将成为资产  1.3  大数据时代处理数据理念的改变    1.3.1  要全体不要抽样    1.3.2  要效率不要精确    1.3.3  要相关不要因果  1.4  大数据时代的关键技术  1.5  大数据时代的典型应用案例    1.5.1  塔吉特超市精准营销案例    1.5.2  谷歌流感趋势案例    1.5.3  证券行业案例    1.5.4  某运营商大数据平台案例  1.6  Hadoop概述和介绍    1.6.1  Hadoop发展历史和应用现状    1.6.2  Hadoop的特点    1.6.3  Hadoop的生态系统第2章  Cloudera大数据平台介绍  2.1  Cloudera简介  2.2  Cloudera的Hadoop发行版CDH简介    2.2.1  CDH概述    2.2.2  CDH和Apache Hadoop对比  2.3  Cloudera Manager大数据管理平台介绍    2.3.1  Cloudera Manager概述和整体架构    2.3.2  Cloudera Manager的基本核心功能    2.3.3  Cloudera Manager的高级功能  2.4  Cloudera平台参考部署架构    2.4.1  Cloudera的软件体系结构    2.4.2  群集硬件规划配置    2.4.3  Hadoop集群角色分配    2.4.4  网络拓扑第3章  Cloudera Manager及CDH离线安装部署  3.1  安装前的准备工作  3.2  Cloudera Manager及CDH安装  3.3  添加其他大数据组件第4章  分布式文件系统HDFS  4.1  HDFS简介  4.2  HDFS体系结构    4.2.1  HDFS架构概述    4.2.2  HDFS命名空间管理    4.2.3  NameNode    4.2.4  SecondaryNameNode    4.3  HDFS 2.0新特性    4.3.1  HDFS HA    4.3.2  HDFS Federation  4.4  HDFS操作常用shell命令    4.4.1  HDFS目录操作和文件处理命令    4.4.2  HDFS的Web管理界面    4.4.3  dfsadmin管理维护命令    4.4.4  namenode命令  4.5  Java编程操作HDFS实践  4.6  HDFS的参数配置和规划  4.7  使用Cloudera Manager启用HDFS HA    4.7.1  HDFS HA高可用配置    4.7.2  HDFS HA高可用功能测试第5章  分布式计算框架MapReduce  5.1  MapReduce概述  5.2  MapReduce原理介绍    5.2.1  工作流程概述    5.2.2  MapReduce框架的优势    5.2.3  MapReduce执行过程  5.3  MapReduce编程――单词示例解析  5.4  MapReduce应用开发    5.4.1  配置MapReduce开发环境    5.4.2  编写和运行MapReduce程序第6章  资源管理调度框架YARN  6.1  YARN产生背景  6.2  YARN框架介绍  ……第7章  数据仓库Hive第8章  数据迁移工具Sqoop第9章  分布式数据库HBase0章  分布式协调服务ZooKeeper1章  准实时分析系统Impala2章  日志采集工具Flume3章  分布式消息系统Kafka4章  大数据ETL工具Kettle5章  大规模数据处理计算引擎Spark6章  大数据全栈式开发语言Python7章  大数据实战案例：实时数据流处理项目8章  大数据实战案例：用户日志综合分析项目
作者介绍
宋立桓，连续十届微软有价值专家MVP、系统集成高级项目经理、大数据与云计算培训讲师、微软技术大会动手实验讲师，有20年的工作经验，曾服务于微软担任合作伙伴技术顾问。目前在腾讯，担任腾讯云解决方案架构师。陈建平，曾担任IBM(上海)高级数据分析经理，资深技术讲师，10年相关项目经历，长期从事大数据相关研究分析工作。
序言

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