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大數據平臺架構 版權信息
- ISBN：9787121430671
- 條形碼：9787121430671 ; 978-7-121-43067-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據平臺架構 本書特色
從整個大數據生態的整體架構由淺入深講述大數據平臺系統架構的思路、架構方法、設計方法 "大數據技術的發展和應用，為各行各業數據的獲取、存儲、管理、分析帶來了極大的推動和深遠的影響，新開普也將大數據能力應用到了智慧校園建設中，推動了教育信息化的發展。本書涵蓋了作者在大數據領域的實踐心得與感悟，有志于學習大數據技術的朋友，推薦這本書，幫你掌握相關知識。 楊維國 新開普電子股份有限公司 董事長兼總裁 大數據已經成為經濟和社會發展新的驅動力，但眾多的開源技術使得初學者無從下手，業界急需一本深入淺出，讓讀者能很快了解大數據平臺技術全貌，理解大數據平臺架構的書。作者將多年的感悟、心得編撰成書，希望廣大讀者不要錯過。 云從科技不錯副總裁 張立 本書立足于Hadoop平臺，又不限于Hadoop平臺，從整個大數據生態的整體架構由淺入深講述大數據平臺系統架構的思路、架構方法、設計方法，值得一讀。 微軟中國云計算創新中心首席產品經理 宋青見 大數據相關技術、產品、應用和標準不斷發展，逐漸形成了包括開源平臺與工具、數據分析、數據應用等板塊構成的大數據生態系統。我一直對大數據技術領域很好關注，如果你是一位大數據領域的嘗鮮者，我推薦你閱讀本書。 齊心好視通 CTO 王飛 投身大數據行業，首先學習和了解大數據平臺架構，我希望未來有更多的讀者能從中受益，和我們一起走上研發自主可控的基礎軟件之路。 炎凰科技總經理 葉曉路 因為工作的原因，我經常與國內外眾多行業的同行們交流，大數據這個話題談論得很好多。本書作者進行了深度地研究和實踐，我相信這本書將會給大數據領域的實踐者帶去有意義的啟發和思考。 四川大學華西基礎醫學與法醫學院生物醫學工程研究室主任，教授，博士生導師 沈陽 大數據無疑是當前的熱門話題，對學術界和教育界都正在產生巨大的影響。然而如何進行大數據建設，大數據到底和過去的數據處理技術有何聯系和不同？這又是一個各執一詞的問題。本書深入淺出對相關知識進行了詳細闡述，希望讀者從中得到啟發，為研究或工作提供幫助。 東北大學教授 王良勇 大數據平臺建設是企業數字化轉型的戰略選擇，大數據平臺架構并非是一個簡單的工作，需要從數據存儲、計算、加工與融合等多方面進行考慮。讀者可以從本書中了解相關的知識，為進入大數據行業提供幫助。 普洛斯數字化研發負責人 于立國
大數據平臺架構 內容簡介
本書將為大家全面而深入地介紹Hadoop、Spark和NoSQL平臺的構建，深入淺出地講解Hadoop、Spark和NoSQL的基礎知識、架構方案與實戰技巧等。通過閱讀本書，讀者可以對大數據平臺架構有一個明確、清晰的認識，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平臺的使用技巧，從而搭建一個安全可靠的大數據集群平臺，來滿足企業的實際需求。 本書共15章，可分為五大部分。**部分（第1章）為大數據平臺架構概述，講述大數據平臺的基本概念與實際應用；第二部分（第2章～第6章）主要講解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生態圈的其他組件；第三部分（第7章）主要介紹NoSQL；第四部分（第8章～第10章）主要介紹Spark生態圈與Spark實戰案例；第五部分（第11章～第15章）講解如何構建大數據平臺，闡述大數據平臺的幾個核心模塊，以及大數據平臺的未來發展趨勢。 本書可作為各類IT企業和研發機構的大數據工程師、架構師、軟件設計師、程序員，以及相關專業在校學生的參考書。
大數據平臺架構 目錄
第1章 大數據平臺架構概述
1.1 大數據平臺的產生與應用
1.1.1 大數據平臺的產生
1.1.2 大數據平臺的應用
1.2 大數據平臺架構
1.3 大數據處理系統經典架構
1.3.1 什么是Lambda架構
1.3.2 Lambda架構
1.3.3 Kappa架構
1.3.4 適用場景
第2章 大數據與Hadoop
2.1 Hadoop簡介
2.1.1 Hadoop起源
2.1.2 Hadoop特點
2.1.3 Hadoop版本
2.2 Hadoop生態系統
2.2.1 Hadoop生態系統概況
2.2.2 Hadoop生態系統組成詳解
2.3 Hadoop應用案例
2.3.1 Hadoop應用案例1：全球*大超市沃爾瑪
2.3.2 Hadoop應用案例2：全球*大拍賣網站eBay
2.3.3 Hadoop應用案例3：全球*大信用卡公司Visa
2.4 Hadoop在國內的現狀與未來
2.4.1 國內*早的Hadoop交流平臺：Hadoop in China
2.4.2 國內Hadoop發展現狀
2.4.3 國內Hadoop前景展望
第3章 開始使用Hadoop集群
3.1 Hadoop初探
3.1.1 使用Hadoop的先決條件
3.1.2 安裝環境
3.1.3 安裝并運行Hadoop
3.1.4 運行模式
3.1.5 Hadoop單機模式
3.1.6 Hadoop偽分布式模式
3.1.7 Hadoop完全分布式模式
3.1.8 Hadoop命令手冊解讀
3.2 HDFS基礎和權限管理
3.2.1 HDFS特點
3.2.2 HDFS基本構成
3.2.3 HDFS使用原理
3.2.4 HDFS權限管理
3.3 MapReduce Job開發、運行與管理
3.3.1 為什么需要 MapReduce
3.3.2 MapReduce 1.X和MapReduce 2.X
3.3.3 MapReduce開發
3.3.4 MapReduce運行與管理
3.4 YARN管理
3.4.1 YARN簡介
3.4.2 主要組件
3.4.3 ResourceManager組件
3.4.4 NodeManager組件
3.4.5 ApplicationMaster組件
3.4.6 Container組件
3.4.7 應用提交過程分析
第4章 Hadoop集群性能優化和維護
第5章 高可用配置
第6章 Hadoop其他組件
第7章 NoSQL
第8章 Spark生態系統
第9章 Spark SQL實戰案例
第10章 Spark Streaming
第11章 數據同步收集
第12章 任務高度系統設計
第13章 高度系統選擇
第14章 數據安全管理
第15章 大數據面臨的挑戰、發展趨勢及典型案例
1.1 大數據平臺的產生與應用
1.1.1 大數據平臺的產生
1.1.2 大數據平臺的應用
1.2 大數據平臺架構
1.3 大數據處理系統經典架構
1.3.1 什么是Lambda架構
1.3.2 Lambda架構
1.3.3 Kappa架構
1.3.4 適用場景
第2章 大數據與Hadoop
2.1 Hadoop簡介
2.1.1 Hadoop起源
2.1.2 Hadoop特點
2.1.3 Hadoop版本
2.2 Hadoop生態系統
2.2.1 Hadoop生態系統概況
2.2.2 Hadoop生態系統組成詳解
2.3 Hadoop應用案例
2.3.1 Hadoop應用案例1：全球*大超市沃爾瑪
2.3.2 Hadoop應用案例2：全球*大拍賣網站eBay
2.3.3 Hadoop應用案例3：全球*大信用卡公司Visa
2.4 Hadoop在國內的現狀與未來
2.4.1 國內*早的Hadoop交流平臺：Hadoop in China
2.4.2 國內Hadoop發展現狀
2.4.3 國內Hadoop前景展望
第3章 開始使用Hadoop集群
3.1 Hadoop初探
3.1.1 使用Hadoop的先決條件
3.1.2 安裝環境
3.1.3 安裝并運行Hadoop
3.1.4 運行模式
3.1.5 Hadoop單機模式
3.1.6 Hadoop偽分布式模式
3.1.7 Hadoop完全分布式模式
3.1.8 Hadoop命令手冊解讀
3.2 HDFS基礎和權限管理
3.2.1 HDFS特點
3.2.2 HDFS基本構成
3.2.3 HDFS使用原理
3.2.4 HDFS權限管理
3.3 MapReduce Job開發、運行與管理
3.3.1 為什么需要 MapReduce
3.3.2 MapReduce 1.X和MapReduce 2.X
3.3.3 MapReduce開發
3.3.4 MapReduce運行與管理
3.4 YARN管理
3.4.1 YARN簡介
3.4.2 主要組件
3.4.3 ResourceManager組件
3.4.4 NodeManager組件
3.4.5 ApplicationMaster組件
3.4.6 Container組件
3.4.7 應用提交過程分析
第4章 Hadoop集群性能優化和維護
第5章 高可用配置
第6章 Hadoop其他組件
第7章 NoSQL
第8章 Spark生態系統
第9章 Spark SQL實戰案例
第10章 Spark Streaming
第11章 數據同步收集
第12章 任務高度系統設計
第13章 高度系統選擇
第14章 數據安全管理
第15章 大數據面臨的挑戰、發展趨勢及典型案例
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大數據平臺架構 作者簡介
李昉，畢業于東北大學自動化系，擁有世界500強企業多年研發、架構經驗，隨后加入互聯網創業公司，2013年開始帶領研發團隊將大數據分析運用于“預訂電商”價格分析預測（《IT經理世界》2013年第6期）；譯有多部作品；目前在中體彩彩票運營管理有限公司從事大數據方面工作，也是集智俱樂部成員。
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