Hadoop与Spark入门:数据密集系统原理与实践
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更新于2024-07-17
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《数据密集型系统:Hadoop与Spark原理与基础》是一本由Tomasz Wiktorski撰写的专业书籍,针对大数据和数据科学应用提供核心概念的深入介绍。该书适用于初学者,帮助他们建立对数据密集型系统的基础理解,以便在深入学习时能够独立工作并掌握当前技术领域的高级参考资料。
书中采用问题导向的学习方法,每个章节围绕简化但实际的问题展开,通过数据密集技术解决。读者将跟随一个基于Apache开源数据集的参考场景,逐步了解Hadoop的运用。这本书的起源可以追溯到斯泰万格大学的数据密集型系统硕士课程,部分章节还被用作普渡大学和罗兹理工大学的客座讲座。
书中的内容包括:
1. 引言:概述数据密集型系统的重要性,以及Hadoop和Spark在其中的角色。
2. Hadoop 101及参考场景:对Hadoop的基本概念进行入门级讲解,包括其分布式计算模型、HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce的工作原理。
3. 功能抽象:阐述如何通过抽象层理解和使用Hadoop,简化开发过程。
4. MapReduce:深入研究这种编程模型,包括算法和模式,如Shuffle操作和Combiner优化。
5. Hadoop架构:详细解析Hadoop集群的组成,如NameNode、DataNode和JobTracker等组件。
6. NOSQL数据库:介绍非关系型数据库如何配合Hadoop处理大规模数据,比如Cassandra和HBase。
7. Spark:对比Hadoop,讨论Spark的内存计算模型(Resilient Distributed Dataset, RDD),以及其DataFrame和Spark Streaming等高级特性。
《SpringerBriefs in Advanced Information and Knowledge Processing》系列是Springer出版社推出的一个简洁而前沿的学术平台,本书作为该系列的一部分,旨在为研究人员提供一个发表尚未成熟但超出研讨会论文或期刊文章水平的研究成果的渠道。主题涵盖大数据分析、大数据知识、生物信息学、商业智能、计算机安全、数据挖掘和知识发现、信息质量和隐私保护等领域。
《Data-intensive Systems: Principles and Fundamentals using Hadoop and Spark》不仅提供了一本实用的技术指南,也是探索和理解数据密集型系统核心理论和技术的重要资源,适合那些希望在这个领域深入发展的专业人士。
2015-05-07 上传
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2023-06-06 上传
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