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          大數(shù)據(jù)處理

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          大數(shù)據(jù)處理 關鍵詞:數(shù)據(jù)立方 | 分析處理海量數(shù)據(jù)
          《云計算大數(shù)據(jù)處理》介紹了基于云計算的大數(shù)據(jù)處理技術,重點介紹了一款高效的、實時分析處理海量數(shù)據(jù)的強有力工具——數(shù)據(jù)立方。數(shù)據(jù)立方是針對大數(shù)據(jù)處理的分布式數(shù)據(jù)庫,能夠可靠地對大數(shù)據(jù)進行實時處理,具有即時響應多用戶并發(fā)請求的能力。

          近年來,“大數(shù)據(jù)”已然成為IT界如火如荼的詞,與“云計算” 并駕齊驅(qū),成為帶動IT行業(yè)發(fā)展的兩架高速列車。尤其在物聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)被稱之為新的資源,或者“金子”,支撐物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的基石。
          那么如何把“死”的數(shù)據(jù),變成真正有效的“資源”,最后再變成活生生的“金子”,便成為近年來IT界人士思考的問題。所以,一時之間,各種大數(shù)據(jù)處理技術如井噴一般涌現(xiàn)出來。Hadoop, Spark, Storm, Dremel/Drill等大數(shù)據(jù)解決方案爭先恐后的展現(xiàn)出來,需要說明的是,這里所有的方案不是一種技術,而是數(shù)種,甚至數(shù)十種技術的組合,就拿Hadoop來說,Hadoop只是帶頭大哥,后面的關鍵的小弟還有:MapReduce, HDFS, Hive, Hbase, Pig, ZooKeeper等等,大有“大仙過海,各顯神通”的氣勢和場面。

          《Hadoop大數(shù)據(jù)處理》以大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的三大關鍵要素――“存儲”、“計算”與“容錯”為起點深入淺出地介紹了如何使用Hadoop這一高性能分布式技術完成大數(shù)據(jù)處理任務。本書不僅包含了使用Hadoop進行大數(shù)據(jù)處理的實踐性知識和示例還以圖文并茂的形式系統(tǒng)性地揭示了Hadoop技術族中關鍵組件的運行原理和優(yōu)化手段為讀者進一步提升Hadoop使用技巧和運行效率提供了頗具價值的參考?!禜adoop大數(shù)據(jù)處理》共10章涉及的主題包括大數(shù)據(jù)處理概論、基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理框架、MapReduce計算模式、使用HDFS存儲大數(shù)據(jù)、HBase大數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)的分析處理、Hadoop環(huán)境下的數(shù)據(jù)整合、Hadoop集群的管理與維護、基于MapReduce的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵺`及面向未來的大數(shù)據(jù)處理技術。最后附有一個在Windows環(huán)境下搭建Hadoop開發(fā)及調(diào)試環(huán)境的參考手冊?!禜adoop大數(shù)據(jù)處理》適合需要使用Hadoop處理大數(shù)據(jù)的程序員、架構(gòu)師和產(chǎn)品經(jīng)理作為技術參考和培訓資料也可作為高校研究生和本科生教材。

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