掌握Hadoop大数据处理与建模:2.x生态与优化实战
"Hadoop: Data Processing and Modelling - Packt Publishing (2016) 是一本关于如何利用Hadoop生态系统处理和分析大数据的指南。本书深入探讨了Hadoop 2.x版本及其在数据仓库技术方面的应用,适用于大型数据集。通过一系列逐步教程和实例,读者将能够掌握MapReduce、Pig和Hive的优化和高级特性,并成为大数据领域的专家。" Hadoop作为一个开源框架,主要设计用于处理和存储大规模数据,它的核心组件包括HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS提供高容错性的分布式存储,而MapReduce则是一种并行计算模型,能处理海量数据。Hadoop的生态系统还包括YARN(Yet Another Resource Negotiator),它作为资源管理器,提高了集群的效率和灵活性。 本书的三个模块涵盖了Hadoop的核心概念和技术,包括: 1. **Hadoop基础知识**:介绍Hadoop的基本原理,包括其分布式架构、数据模型以及如何处理数据的存储和分布。讲解了Hadoop如何通过数据复制策略实现容错性,以及如何利用HDFS进行数据存取。 2. **MapReduce深入理解**:MapReduce是Hadoop处理数据的主要工具,本模块会详细阐述MapReduce的工作流程,包括Mapper和Reducer的实现,以及如何优化MapReduce作业以提高性能。此外,还会介绍新特性,如MapReduce v2 (YARN)如何改进任务调度和资源管理。 3. **Hadoop生态工具**:重点讲解Pig和Hive,它们都是高级数据处理语言,简化了对Hadoop的数据操作。Pig提供了灵活的数据流语言,适合快速开发大数据处理应用程序,而Hive则是基于SQL的查询语言,便于数据分析人员进行数据查询和报表生成。还会探讨这些工具的高级功能和最佳实践。 4. **数据建模与分析**:介绍如何利用Hadoop进行数据建模,以及如何在大数据环境中实施数据仓库技术。讨论了Hadoop与其他数据存储解决方案(如HBase、Cassandra等)的集成,以及如何在不同场景下选择合适的数据处理工具。 5. **案例研究与实战**:通过实际案例展示如何解决现实世界中的大数据问题,提供详细步骤和代码示例,帮助读者巩固理论知识并提升实践经验。 "Hadoop: Data Processing and Modelling"旨在帮助读者熟练掌握Hadoop生态系统,理解其在大数据处理中的重要性和实用性,通过学习,读者可以具备解决复杂大数据问题的能力,进一步提升自己在数据科学领域的专业技能。
剩余975页未读,继续阅读
- 粉丝: 35
- 资源: 367
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 多模态联合稀疏表示在视频目标跟踪中的应用
- Kubernetes资源管控与Gardener开源软件实践解析
- MPI集群监控与负载平衡策略
- 自动化PHP安全漏洞检测:静态代码分析与数据流方法
- 青苔数据CEO程永:技术生态与阿里云开放创新
- 制造业转型: HyperX引领企业上云策略
- 赵维五分享:航空工业电子采购上云实战与运维策略
- 单片机控制的LED点阵显示屏设计及其实现
- 驻云科技李俊涛:AI驱动的云上服务新趋势与挑战
- 6LoWPAN物联网边界路由器:设计与实现
- 猩便利工程师仲小玉:Terraform云资源管理最佳实践与团队协作
- 类差分度改进的互信息特征选择提升文本分类性能
- VERITAS与阿里云合作的混合云转型与数据保护方案
- 云制造中的生产线仿真模型设计与虚拟化研究
- 汪洋在PostgresChina2018分享:高可用 PostgreSQL 工具与架构设计
- 2018 PostgresChina大会:阿里云时空引擎Ganos在PostgreSQL中的创新应用与多模型存储