名称: | |
描述: | |
公开/私有: | 公开 私有 |
Hadoop+Spark大数据技术:微课版 |
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题名/责任者:
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Hadoop+Spark大数据技术 / 刘彬斌主编 , 李柏章, 周磊, 李永富编著 |
ISBN:
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978-7-302-51427-5 价格: CNY69.00 |
语种:
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汉语 |
载体形态:
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343页 : 图 ; 26cm |
出版发行:
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北京 : 清华大学出版社, 2018 |
内容提要:
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全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark技术和项目实战4部分。大数据系统基础篇通过大数据概述、Linux系统安装、Linux系统基础命令、Shell编程和MySQL数据操作, 为以后编程奠定坚实的基础。Hadoop技术篇以Hadoop生态圈为中心, 详细介绍Hadoop高可用集群搭建、HDFS技术、MapReduce技术、Hive技术, 为读者学习大数据开发技术提供便利, 并以实用的方式简单介绍HBase、Sqoop、Flume工具的使用, 使读者在精通一门技术的前提下, 能扩展了解相关知识, 真正成为一专多能的专业型人才。Spark技术篇从Spark概述、Scala语言、环境搭建、RDD核心技术、Spark SQL和机器学习等多方面讲解Spark大数据的开发, 从基础的Scala语言开始学习, 并以Hadoop环境为基础搭建Spark大数据集群, 从最基础、最常用、最容易理解的思路出发, 帮助读者逐步掌握Spark大数据技术。项目实战篇将真实的电力能源大数据分析项目作为实战解读, 帮助初学者快速入门。 |
主题词:
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数据处理软件 高等学校 教材 |
中图分类法
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TP274 版次: 5 |
主要责任者:
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刘彬斌 主编 |
次要责任者:
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李柏章 编著 |
次要责任者:
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周磊 编著 |
次要责任者:
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李永富 编著 |
附注:
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教育部-邦飞产学合作协同育人项目 |
标签:
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相关主题:
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相关资源:
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HEA| |02184nam 2200301 450 001| |012019000258 005| |20190316143807.0 010| |▼a978-7-302-51427-5▼dCNY69.00 100| |▼a20190316d2018 em y0chiy0121 ea 101|0 |▼achi 102| |▼aCN▼b110000 105| |▼aak z 000yy 106| |▼ar 200|1 |▼aHadoop+Spark大数据技术▼AHadoop+Sp- | |arkda shu ju ji shu▼e微课版▼f刘彬斌主- | |编▼g李柏章, 周磊, 李永富编著 210| |▼a北京▼c清华大学出版社▼d2018 215| |▼a343页▼c图▼d26cm 225|2 |▼a大数据与人工智能技术丛书▼Ada shu ju yu r- | |en gong zhi neng ji shu cong shu 300| |▼a教育部-邦飞产学合作协同育人项目 330| |▼a全书内容分为大数据系统基础、Hadoop技术、Spark- | |技术和项目实战4部分。大数据系统基础篇通过大数据概述、Lin- | |ux系统安装、Linux系统基础命令、Shell编程和MyS- | |QL数据操作, 为以后编程奠定坚实的基础。Hadoop技术篇- | |以Hadoop生态圈为中心, 详细介绍Hadoop高可用集群- | |搭建、HDFS技术、MapReduce技术、Hive技术, - | |为读者学习大数据开发技术提供便利, 并以实用的方式简单介绍H- | |Base、Sqoop、Flume工具的使用, 使读者在精通一- | |门技术的前提下, 能扩展了解相关知识, 真正成为一专多能的专- | |业型人才。Spark技术篇从Spark概述、Scala语言、- | |环境搭建、RDD核心技术、Spark SQL和机器学习等多方- | |面讲解Spark大数据的开发, 从基础的Scala语言开始学- | |习, 并以Hadoop环境为基础搭建Spark大数据集群, - | |从最基础、最常用、最容易理解的思路出发, 帮助读者逐步掌握S- | |park大数据技术。项目实战篇将真实的电力能源大数据分析项目- | |作为实战解读, 帮助初学者快速入门。 410| 0|▼12001 ▼a大数据与人工智能技术丛书 606|0 |▼a数据处理软件▼Ashu ju chu li ruan j- | |ian▼x高等学校▼j教材 690| |▼aTP274▼v5 701| 0|▼a刘彬斌▼Aliu bin bin▼4主编 702| 0|▼a李柏章▼Ali bai zhang▼4编著 702| 0|▼a周磊▼Azhou lei▼4编著 702| 0|▼a李永富▼Ali yong fu▼4编著 801| 0|▼aCN▼b湖北三新▼c20190103 801| 2|▼aCN▼bQUST▼c20190316