[O'Reilly精品圖書推薦]Hadoop生態系統
書名:Hadoop生態系統
作者:Kevin Sitto, Marshall Presser 著
譯者:陳新, 唐曉 譯
國內出版社:中國電力出版社
出版時間:2016年10月
頁數:109
書號:978-7-5123-9598-5
原版書書名:Field Guide to Hadoop
原版書出版商:O'Reilly Media
內容介紹
如果你的組織即將開始進入大資料的世界,那麼可能不僅需要決定Apache Hadoop這個平臺是否適合使用,還需要決定Hadoop中哪些元件最適合完成你的任務。本書將幫助你更容易地完成這項工作。本書將Hadoop的生態系統分解為一個個簡略的、容易理解的小段內容,以便讀者可以快速理解Hadoop專案、子專案及其相關技術是如何一起工作的。
本書每一章都介紹了不同的主題(例如核心技術或資料傳輸),並且解釋了為什麼特定元件適用或不適用特定的需求。對於資料處理來說,使用Hadoop是一個全新的挑戰,但如果有了這本便利的參考書,你將很容易領會使用Hadoop的精妙所在。
主要包括如下主題:
核心技術。Hadoop分散式檔案系統(HDFS)、MapReduce、YARN和Spark。
資料庫和資料管理。Cassandra、HBase、MongoDB和Hive。
序列化。Avro、JSON和Parquet。
管理和監視。Puppet、Chef、Zookeeper和Oozie。
分析輔助。Pig、Mahout和MLLib。
資料傳輸。Scoop、Flume、distcp和Storm。
安全、訪問控制和審計。Sentry、Kerberos和Knox。
雲端計算和虛擬化。Serengeti、Docker和Whirr。
作者介紹
Kevin Sitto是Pivotal Software公司的領域解決方案工程師,他為使用者提供諮詢服務,幫助使用者理解和描述他們的大資料需求。
他和妻子以及兩個孩子住在Maryland,在沒有撰寫關於大資料書籍的時候,他經常享受制作自釀的啤酒的樂趣。
Marshall Presser是Pivotal Software公司的領域技術長,住在弗吉尼傑州麥克萊恩市。除了幫助使用者使用Greenplum資料庫解決複雜的分析問題之外,他領導了Hadoop Vitual 領域團隊,工作關注於將Hadoop與關係型資料庫整合。
在來到Pivotal公司(之前是Greenplum公司)之前,他在Oracle工作了12年,專門從事於高可用性、業務連續性、叢集、並行資料庫技術、災難恢復和大規模資料庫系統。Marshall之前還為許多硬體廠商實現叢集和其他並行體系架構。他的背景包括平行計算和作業系統/編譯器開發,同時還是健康醫療機構、金融服務機構、聯邦政府和州政府的私人顧問。
Marshall獲得了Pennsylvania大學的數學學士學位和金融與統計學碩士學位,同時還獲取了倫敦Imperial大學的計算機理科碩士。
相關文章
- 初入Hadoop生態系統Hadoop
- 學習Hadoop最佳書籍推薦Hadoop
- 基於springboot的圖書個性化推薦系統Spring Boot
- 學習 Qt 程式設計的好書精品推薦!QT程式設計
- 系統設計:使用Scala、Spark和Hadoop構建推薦系統SparkHadoop
- [圖書] Golang 優質開源圖書推薦Golang
- 網站相關圖書推薦網站
- MySQL精品學習資源合集 | 含學習教程筆記、運維技巧、圖書推薦MySql筆記運維
- Spotify CEO推薦:系統思考的一生
- 【推薦系統篇】--推薦系統之訓練模型模型
- 基於深度學習的圖書管理推薦系統(附python程式碼)深度學習Python
- 統計學書籍推薦
- Hadoop高階資料分析 使用Hadoop生態系統設計和構建大資料系統Hadoop大資料
- 【推薦系統篇】--推薦系統之測試資料
- 推薦系統概述
- python 推薦系統Python
- Hadoop演進與Hadoop生態Hadoop
- 《推薦系統實踐》筆記 01 推薦系統簡介筆記
- 電影推薦系統的圖片雲存
- 23張圖,帶你入門推薦系統
- Hadoop生態系統各元件與Yarn的相容性如何?Hadoop元件Yarn
- 推薦系統論文之序列推薦:KERL
- 推薦系統一——深入理解YouTube推薦系統演算法演算法
- 【推薦系統篇】--推薦系統介紹和基本架構流程架構
- 《推薦系統》-DIN模型模型
- 《推薦系統》-PNN模型模型
- 推薦系統概念篇
- 推薦書目
- 雲音樂推薦系統(二):推薦系統的核心演算法演算法
- Mahout的taste推薦系統引擎(影片推薦案例)AST
- 【推薦演算法】推薦系統的評估演算法
- 圖書系統
- 推薦: 一個免費開源大型的商城系統_B2B2C+O2O一體化_OctShop商城系統
- 推薦系統工程架構架構
- 《推薦系統》-Wide&DeepIDE
- 推薦系統 task 1 @datawhale
- 【推薦系統】GBDT+LR
- 如何構建推薦系統
- Spark推薦系統實踐Spark