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书名:Spark大数据处理技术
作者名:夏俊鸾 / 刘旭晖 / 邵赛赛 / 程浩 / 史鸣飞 / 黄洁
豆瓣评分:5.3
出版社:电子工业出版社
出版年份:2014-1-15
页数:365
内容介绍:
《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍,是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。
作者介绍:
夏俊鸾 现任阿里巴巴数据平台部高级技术专家。刘旭晖 现任蘑菇街数据平台资深架构师(花名天火),曾就职于英特尔亚太研发中心大数据软件部。邵赛赛 英特尔亚太研发有限公司开发工程师,专注于大数据领域。程浩 英特尔大数据技术团队软件工程师,Shark和Spark SQL活跃开发者,致力于SQL on Big Data的性能调优与优化。史鸣飞 英特尔亚太研发有限公司大数据软件部工程师。黄洁 目前就职于英特尔亚太研发中心大数据技术中心,担任高级软件工程师。
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大数据课程是有些难度的,建议还是实践和理论课一起进行,可以多了解几家综合比较一下,利用空闲时间专门学习。我目前看的是黑马程序员大数据的视频,感觉入门很不错的。
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《大数据架构商业之路》(黄申)电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:大数据架构商业之路
作者:黄申
豆瓣评分:7.9
出版社:机械工业出版社
出版年份:2016-5-1
页数:298
内容简介:
目前大数据技术已经日趋成熟,但是业界发现与大数据相关的产品设计和研发仍然非常困难,技术、产品和商业的结合度还远远不够。这主要是因为大数据涉及范围广、技术含量高、更新换代快,门槛也比其他大多数IT行业更高。人们要么使用昂贵的商业解决方案,要么花费巨大的精力摸索。本书通过一个虚拟的互联网O2O创业故事,来逐步展开介绍创业各个阶段可能遇到的大数据课题、业务需求,以及相对应的技术方案,甚至是实践解析;让读者身临其境,一起来探寻大数据的奥秘。书中会覆盖较广泛的技术点,并提供相应的背景知识介绍,对于想进一步深入研究细节的读者,也可轻松获得继续阅读的方向和指导性建议。
作者简介:
黄申,博士,毕业于上海交通大学计算机科学与工程专业,师从俞勇教授。微软学者,IBMExtremeBlue天才计划成员。长期专注于大数据相关的搜索、推荐、广告以及用户精准化领域。曾在微软亚洲研究院、eBay中国、沃尔玛1号店和大润发飞牛网担任要职,带队完成了若干公司级的战略项目。同时著有20多篇国际论文和10多项国际专利,兼任《计算机工程》期刊特邀审稿专家。因其对业界的卓越贡献,2015年获得美国政府颁发的“美国杰出人才”称号。
⑼ 《Hadoop与大数据挖掘》epub下载在线阅读,求百度网盘云资源
《Hadoop与大数据挖掘》(张良均 樊哲 位文超 刘名军等 著)电子书网盘下载免费在线阅读
链接:https://pan..com/s/1VZ3pQ_TdIVoJzwp1QNcUnA 提取码:kx9d
书名:Hadoop与大数据挖掘
作者:张良均 樊哲 位文超 刘名军等 著
出版社:机械工业出版社
出版年份:2017-6-1
页数:322
内容简介:
这是一本适合教学和零基础自学的Hadoop与大数据挖掘的教程,即便你完全没有Hadoop编程基础和大数据挖掘基础,根据本书中的理论知识和上机实践,也能迅速掌握如何使用Hadoop进行大数据挖掘。全书主要分为两篇:基础篇(1-7章),首先从宏观上介绍了大数据相关概念和技术,然后逐一对Hadoop、Hive、HBase、Pig、Spark、Oozie等一系列大数据技术的概念、原理、架构,以及企业应用方法进行了详细介绍,同时配有大量的案例。掌握了这些内容,就具备了大数据技术的基础;挖掘实战篇(8章),主要是一个企业级大数据应用项目——电子商务智能推荐系统。通过分析应用背景、构建系统,使读者了解针对系统的每一层应用使用什么大数据技术来解决问题。涉及的流程有数据采集、数据预处理、模型构建等,在每一个流程中会进行大数据相关技术实践,运用实际数据来进行分析,使读者切身感受到利用大数据技术解决问题的魅力。
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《Spark大数据处理技术》(夏俊鸾刘旭晖邵赛赛程浩史鸣飞黄洁)电子书网盘下载免费在线阅读
链接:
书名:Spark大数据处理技术
豆瓣评分:5.3
作者:夏俊鸾/刘旭晖/邵赛赛/程浩/史鸣飞/黄洁
出版社:电子工业出版社
出品方:博文视点
出版年:2014-1-15
页数:365
内容简介:
《Spark大数据处理技术》以Spark 0.9版本为基础进行编写,是一本全面介绍Spark及Spark生态圈相关技术的书籍,是国内首本深入介绍Spark原理和架构的技术书籍。主要内容有Spark基础功能介绍及内部重要模块分析,包括部署模式、调度框架、存储管理以及应用监控;同时也详细介绍了Spark生态圈中其他的软件和模块,包括SQL处理引擎Shark和Spark SQL、流式处理引擎Spark Streaming、图计算框架Graphx以及分布式内存文件系统Tachyon。《Spark大数据处理技术》从概念和原理上对Spark核心框架和生态圈做了详细的解读,并对Spark的应用现状和未来发展做了一定的介绍,旨在为大数据从业人员和Spark爱好者提供一个更深入学习的平台。
《Spark大数据处理技术》适合任何大数据、Spark领域的从业人员阅读,同时也为架构师、软件开发工程师和大数据爱好者展现了一个现代大数据框架的架构原理和实现细节。相信通过学习《Spark大数据处理技术》,读者能够熟悉和掌握Spark这一当前流行的大数据框架,并将其投入到生产实践中去。
作者简介:
夏俊鸾 现任阿里巴巴数据平台部高级技术专家,Apache Spark项目Committer,曾就职于英特尔亚太研发中心,微博账号@Andrew-Xia。
刘旭晖 现任蘑菇街数据平台资深架构师(花名天火),曾就职于英特尔亚太研发中心大数据软件部,Spark/Hadoop/Hbase/Phoenix等众多大数据相关开源项目的积极贡献者。乐于分享,著有CSDN博客blog.csdn.net/colorant。
邵赛赛 英特尔亚太研发有限公司开发工程师,专注于大数据领域,开源爱好者,现从事Spark相关工作,Spark代码贡献者。
程浩 英特尔大数据技术团队软件工程师,Shark和Spark SQL活跃开发者,致力于SQL on Big Data的性能调优与优化。
史鸣飞 英特尔亚太研发有限公司大数据软件部工程师,专注于大数据领域,主要从事Spark及相关项目的开发及应用,Spark及Shark代码贡献者,现在主要投身于Tachyon项目的开发。
黄洁 目前就职于英特尔亚太研发中心大数据技术中心,担任高级软件工程师,致力于大数据技术的性能优化及开发工作,涉及 Hadoop 、 Spark 、 HBase 等开源项目。在多年的工作过程中,积累了一定的分布式大数据框架性能调优经验,并且是 Apache Chukwa 项目的 PMC 成员和 Committer 。在此之前,毕业于上海交通大学并获硕士及学士学位。