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Hadoop应用架构
马克·格洛沃(MarkGrover)
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内容简介
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*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。
【推荐语】
使用Hadoop行数据存储和建模的着眼和思路 将数据输、输出系统的*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行近实时流处理 流分析、欺诈检验和数据仓库的架构案例 Hadoop之父Doug Cutting作序推荐。 “对Hadoop有所了解”与“能够使用Hadoop形成实际解决方案”之间的一座桥梁!
【作者】
Mark Grover Apache Sentry项目管理委员会成员,《Hive编程指南》作者之一,曾参与Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等项目,并为Apache Bigtop项目和Apache Sentry(项目孵化中)项目贡献代码。 Ted Malaska Cloudera公司的资深解决方案架构师,致力于帮助客户更好地掌握Hadoop及其生态系统。曾任美国金融业监管局(FINRA,Financial Industry Regulatory Authority)首席架构师,指导建设了包括网络应用、服务型架构以及大数据应用在内的大量解决方案。曾为Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等项目贡献代码。 Jonathan Seidman Cloudera公司的解决方案架构师,协助合作伙伴将的解决方案集成到Cloudera的软件栈中。芝加哥Hadoop用户组(Chicago Hadoop User Group)及芝加哥大数据(Chicago Big Data)的联合创始人、《Hadoop实战》技术编辑。曾任Orbiz Worldwide公司大数据团队技术主管,为为繁忙的站管理了承载海量数据的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大数据专业会议上发言。 Gwen Shapira Cloudera公司的解决方案架构师,知名博主,拥有15年从业经验,协助客户设计高扩展性的数据架构。曾任Pythian高级顾问、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事会成员,活跃于诸多业内会议。
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作者
马克·格洛沃(MarkGrover)
出版
人民邮电出版社
分类
出版物 >
计算机/网络 >
程序设计
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