以圖文並茂的形式，有系統地介紹Hadoop相關技術的運作原理
本書以巨量資料處理系統的三大關鍵要素—「儲存」、「計算」與「容錯」為起點，深入淺出地介紹了如何使用Hadoop這一高性能分散式技術完成大數據處理任務。不僅包含了使用Hadoop進行大數據處理的實踐性知識和範例，還以圖文並茂的形式，有系統地介紹了Hadoop相關技術的運作原理和最佳化手段，為讀者進一步提升Hadoop使用技巧和執行效率提供了頗具價值的參考。
本書共10章，涵蓋的主題包括大數據處理概論、基於Hadoop的大數據處理框架、MapReduce計算模式、使用HDFS儲存大數據、HBase、大數據的分析處理、Hadoop環境下的資料整合、Hadoop叢集的管理與維護、基於MapReduce的資料採擷實踐及大數據處理技術的未來。最後提供一個在Windows環境下建構Hadoop開發及測試環境的參考指引。
目錄
第1章 大數據處理概論
第2章 基於Hadoop的大數據處理架構
第3章 MapReduce計算模式
第4章 使用HDFS儲存大數據
第5章 HBase大數據資料庫
第6章 大數據的分析處理
第7章 Hadoop環境下的資料整合
第8章 Hadoop叢集的管理與維護
第9章 基於MapReduce的資料採擷
第10章 大數據處理的未來
附錄A 安裝和設定Cygwin
附錄B 安裝和設定Hadoop
附錄C 執行範例程式驗證Hadoop安裝
附錄D 安裝和設定Eclipse下的Hadoop開發環境
第1章 大數據處理概論
第2章 基於Hadoop的大數據處理架構
第3章 MapReduce計算模式
第4章 使用HDFS儲存大數據
第5章 HBase大數據資料庫
第6章 大數據的分析處理
第7章 Hadoop環境下的資料整合
第8章 Hadoop叢集的管理與維護
第9章 基於MapReduce的資料採擷
第10章 大數據處理的未來
附錄A 安裝和設定Cygwin
附錄B 安裝和設定Hadoop
附錄C 執行範例程式驗證Hadoop安裝
附錄D 安裝和設定Eclipse下的Hadoop開發環境
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