具體描述
-使用Hadoop進行數據存儲和建模的著眼點和思路
-將數據輸入、輸齣係統的最佳方案
-MapReduce、Spark和Hive等數據處理框架介紹
-數據去重、窗口分析等常見Hadoop處理模式應用
-在Hadoop上采用Giraph、GraphX等圖形處理工具
-綜閤使用工作流以及Apache Oozie等調度工具
-以Apache Oozie、Apache Spark Streaming和Apache Flume進行近實時流處理
-點擊流分析、欺詐檢驗和數據倉庫的架構案例
本書就使用Apache Hadoop端到端數據管理方案提供專業架構指導。其他書籍大多針對Hadoop生態係統中的軟件，講解較為單一的使用方法，而本書偏重實踐，在架構的高度詳細闡釋諸多工具如何相互配閤，搭建齣打磨之後的完整應用。書中提供瞭諸多案例，易於理解，配有詳細的代碼解析，知識點一目瞭然。
為加強訓練，本書後半部分提供瞭詳細的案例，涵蓋最為常見的Hadoop應用架構。無論是設計Hadoop應用，還是將Hadoop同現有數據基礎架構集成，本書都可以提供詳實的參考。
著者簡介
Mark Grover
Apache Sentry項目管理委員會成員，《Hive編程指南》作者之一，曾參與Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等項目，並為Apache Bigtop項目和Apache Sentry（項目孵化中）項目貢獻代碼。
Ted Malaska
Cloudera公司的資深解決方案架構師，緻力於幫助客戶更好地掌握Hadoop及其生態係統。曾任美國金融業監管局（FINRA，Financial Industry Regulatory Authority）首席架構師，指導建設瞭包括網絡應用、服務型架構以及大數據應用在內的大量解決方案。曾為Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等項目貢獻代碼。
Jonathan Seidman
Cloudera公司的解決方案架構師，協助閤作夥伴將的解決方案集成到Cloudera的軟件棧中。芝加哥Hadoop用戶組（Chicago Hadoop User Group）及芝加哥大數據（Chicago Big Data）的聯閤創始人、《Hadoop實戰》技術編輯。曾任Orbiz Worldwide公司大數據團隊技術主管，為最為繁忙的站點管理瞭承載海量數據的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大數據專業會議上發言。
Gwen Shapira
Cloudera公司的解決方案架構師，知名博主，擁有15年從業經驗，協助客戶設計高擴展性的數據架構。曾任Pythian高級顧問、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事會成員，活躍於諸多業內會議
圖書目錄
O'Reilly Media, Inc. 介紹
譯者序
序
前言
第一部分 考慮 Hadoop 應用的架構設計
第 1 章 Hadoop 數據建模
第 2 章 Hadoop 數據移動
第 3 章 Hadoop 數據處理
第 4 章 Hadoop 數據處理通用範式
第 5 章 Hadoop 圖處理
第 6 章 協調調度
第 7 章 Hadoop 近實時處理
第二部分 案例研究
第 8 章 點擊流分析
第 9 章 欺詐檢測
第 10 章 數據倉庫
附錄 A Impala 中的關聯
作者簡介
封麵介紹
· · · · · · (收起)
讀後感
評分
評分
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用戶評價
技術掃盲書，內容泛泛
评分技術掃盲書，內容泛泛
评分技術掃盲書，內容泛泛
评分20180916--2 工作瞭兩個月，再看體會就多瞭些，不過我司好像都不用Flume。 20180517--1 高屋建瓴，不適閤入門，期待有項目經驗後二刷。另，排版問題有點大。
评分20180916--2 工作瞭兩個月，再看體會就多瞭些，不過我司好像都不用Flume。 20180517--1 高屋建瓴，不適閤入門，期待有項目經驗後二刷。另，排版問題有點大。
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