Hadoop应用架构实战指南:打造定制化数据处理解决方案
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《Hadoop应用架构:设计与实践》是一本由Mark Grover、Ted Malaska、Jonathan Seidman 和 Gwen Shapira 合著的专业书籍,专为理解和设计基于Apache Hadoop的数据管理解决方案提供深入指导。本书在当前众多仅介绍Hadoop生态系统组件使用方法的资源中,特别强调了将这些组件整合成完整应用的架构层面考虑,根据具体应用场景进行定制。 本书分为两部分: **第一部分:Hadoop应用的架构考虑** - **第1章**:数据建模,探讨如何在Hadoop中有效存储和组织数据,包括数据模型的选择和优化。 - **第2章**:数据移动,关注数据的输入和输出策略,以及如何在Hadoop集群内外进行高效数据迁移。 - **第3章**:处理数据,介绍了MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架,以及处理大量数据的常见模式,如去重和窗口分析。 - **第4章**:共享Hadoop处理模式,深入解析如何利用这些工具解决实际问题。 - **第5章**:专门讲解大型图处理,涉及Giraph和GraphX等工具的使用。 - **第6章**:阐述工作流调度,如何通过Apache Oozie等工具进行任务协调和计划。 **第二部分:案例研究** - **第8章**:点击流分析,展示了如何运用Hadoop处理用户行为数据并提取有价值的信息。 - **第9章**:欺诈检测,探讨如何在海量数据中发现异常模式,保护系统安全。 - **第10章**:数据仓库,讲解如何构建和维护Hadoop环境下的数据仓库系统。 附录A提供了关于Impala中连接操作的深入介绍,这对于理解和优化查询性能至关重要。 版权信息表明,该书享有2015年版权,并且可以在O'Reilly Media网站上找到在线版本。本书适合Hadoop开发者、数据工程师和架构师阅读,无论是在设计新应用还是扩展现有基础设施时,都能提供实用的指导和参考。对于那些希望深入理解Hadoop生态系统的读者,这无疑是一本不可或缺的参考资料。
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