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大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)

作者：李昉
出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2022-04-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 307
中 圖 價(jià):¥65.9(7.4折) 定價(jià)  ¥89.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 本書(shū)特色

從整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)的整體架構(gòu)由淺入深講述大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)的思路、架構(gòu)方法、設(shè)計(jì)方法 "大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，為各行各業(yè)數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)、管理、分析帶來(lái)了極大的推動(dòng)和深遠(yuǎn)的影響，新開(kāi)普也將大數(shù)據(jù)能力應(yīng)用到了智慧校園建設(shè)中，推動(dòng)了教育信息化的發(fā)展。本書(shū)涵蓋了作者在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)踐心得與感悟，有志于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的朋友，推薦這本書(shū)，幫你掌握相關(guān)知識(shí)。 楊維國(guó) 新開(kāi)普電子股份有限公司 董事長(zhǎng)兼總裁 大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展新的驅(qū)動(dòng)力，但眾多的開(kāi)源技術(shù)使得初學(xué)者無(wú)從下手，業(yè)界急需一本深入淺出，讓讀者能很快了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)全貌，理解大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)的書(shū)。作者將多年的感悟、心得編撰成書(shū)，希望廣大讀者不要錯(cuò)過(guò)。 云從科技不錯(cuò)副總裁 張立 本書(shū)立足于Hadoop平臺(tái)，又不限于Hadoop平臺(tái)，從整個(gè)大數(shù)據(jù)生態(tài)的整體架構(gòu)由淺入深講述大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)架構(gòu)的思路、架構(gòu)方法、設(shè)計(jì)方法，值得一讀。 微軟中國(guó)云計(jì)算創(chuàng)新中心首席產(chǎn)品經(jīng)理 宋青見(jiàn) 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、產(chǎn)品、應(yīng)用和標(biāo)準(zhǔn)不斷發(fā)展，逐漸形成了包括開(kāi)源平臺(tái)與工具、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等板塊構(gòu)成的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)。我一直對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域很好關(guān)注，如果你是一位大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的嘗鮮者，我推薦你閱讀本書(shū)。 齊心好視通 CTO 王飛 投身大數(shù)據(jù)行業(yè)，首先學(xué)習(xí)和了解大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)，我希望未來(lái)有更多的讀者能從中受益，和我們一起走上研發(fā)自主可控的基礎(chǔ)軟件之路。 炎凰科技總經(jīng)理 葉曉路 因?yàn)楣ぷ鞯脑，我?jīng)常與國(guó)內(nèi)外眾多行業(yè)的同行們交流，大數(shù)據(jù)這個(gè)話(huà)題談?wù)摰煤芎枚唷１緯?shū)作者進(jìn)行了深度地研究和實(shí)踐，我相信這本書(shū)將會(huì)給大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)踐者帶去有意義的啟發(fā)和思考。 四川大學(xué)華西基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與法醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程研究室主任，教授，博士生導(dǎo)師 沈陽(yáng) 大數(shù)據(jù)無(wú)疑是當(dāng)前的熱門(mén)話(huà)題，對(duì)學(xué)術(shù)界和教育界都正在產(chǎn)生巨大的影響。然而如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)建設(shè)，大數(shù)據(jù)到底和過(guò)去的數(shù)據(jù)處理技術(shù)有何聯(lián)系和不同？這又是一個(gè)各執(zhí)一詞的問(wèn)題。本書(shū)深入淺出對(duì)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)闡述，希望讀者從中得到啟發(fā)，為研究或工作提供幫助。 東北大學(xué)教授 王良勇 大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略選擇，大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)并非是一個(gè)簡(jiǎn)單的工作，需要從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算、加工與融合等多方面進(jìn)行考慮。讀者可以從本書(shū)中了解相關(guān)的知識(shí)，為進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)提供幫助。 普洛斯數(shù)字化研發(fā)負(fù)責(zé)人 于立國(guó)

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)將為大家全面而深入地介紹Hadoop、Spark和NoSQL平臺(tái)的構(gòu)建，深入淺出地講解Hadoop、Spark和NoSQL的基礎(chǔ)知識(shí)、架構(gòu)方案與實(shí)戰(zhàn)技巧等。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者可以對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)有一個(gè)明確、清晰的認(rèn)識(shí)，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平臺(tái)的使用技巧，從而搭建一個(gè)安全可靠的大數(shù)據(jù)集群平臺(tái)，來(lái)滿(mǎn)足企業(yè)的實(shí)際需求。 本書(shū)共15章，可分為五大部分。**部分（第1章）為大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)概述，講述大數(shù)據(jù)平臺(tái)的基本概念與實(shí)際應(yīng)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(tài)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(tài)圈與Spark實(shí)戰(zhàn)案例；第五部分（第11章～第15章）講解如何構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，闡述大數(shù)據(jù)平臺(tái)的幾個(gè)核心模塊，以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。 本書(shū)可作為各類(lèi)IT企業(yè)和研發(fā)機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)工程師、架構(gòu)師、軟件設(shè)計(jì)師、程序員，以及相關(guān)專(zhuān)業(yè)在校學(xué)生的參考書(shū)。

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 目錄

第1章 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)概述
1.1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)生與應(yīng)用
1.1.1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的產(chǎn)生
1.1.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用
1.2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)
1.3 大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)經(jīng)典架構(gòu)
1.3.1 什么是Lambda架構(gòu)
1.3.2 Lambda架構(gòu)
1.3.3 Kappa架構(gòu)
1.3.4 適用場(chǎng)景
第2章 大數(shù)據(jù)與Hadoop
2.1 Hadoop簡(jiǎn)介
2.1.1 Hadoop起源
2.1.2 Hadoop特點(diǎn)
2.1.3 Hadoop版本
2.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)
2.2.1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)概況
2.2.2 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)組成詳解
2.3 Hadoop應(yīng)用案例
2.3.1 Hadoop應(yīng)用案例1：全球*大超市沃爾瑪
2.3.2 Hadoop應(yīng)用案例2：全球*大拍賣(mài)網(wǎng)站eBay
2.3.3 Hadoop應(yīng)用案例3：全球*大信用卡公司Visa
2.4 Hadoop在國(guó)內(nèi)的現(xiàn)狀與未來(lái)
2.4.1 國(guó)內(nèi)*早的Hadoop交流平臺(tái)：Hadoop in China
2.4.2 國(guó)內(nèi)Hadoop發(fā)展現(xiàn)狀
2.4.3 國(guó)內(nèi)Hadoop前景展望
第3章 開(kāi)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(huán)境
3.1.3 安裝并運(yùn)行Hadoop
3.1.4 運(yùn)行模式
3.1.5 Hadoop單機(jī)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(cè)解讀
3.2 HDFS基礎(chǔ)和權(quán)限管理
3.2.1 HDFS特點(diǎn)
3.2.2 HDFS基本構(gòu)成
3.2.3 HDFS使用原理
3.2.4 HDFS權(quán)限管理
3.3 MapReduce Job開(kāi)發(fā)、運(yùn)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(kāi)發(fā)
3.3.4 MapReduce運(yùn)行與管理
3.4 YARN管理
3.4.1 YARN簡(jiǎn)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(yīng)用提交過(guò)程分析
第4章 Hadoop集群性能優(yōu)化和維護(hù)
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(tài)系統(tǒng)
第9章 Spark SQL實(shí)戰(zhàn)案例
第10章 Spark Streaming
第11章 數(shù)據(jù)同步收集
第12章 任務(wù)高度系統(tǒng)設(shè)計(jì)
第13章 高度系統(tǒng)選擇
第14章 數(shù)據(jù)安全管理
第15章 大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢(shì)及典型案例
展開(kāi)全部

大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 作者簡(jiǎn)介

李昉，畢業(yè)于東北大學(xué)自動(dòng)化系，擁有世界500強(qiáng)企業(yè)多年研發(fā)、架構(gòu)經(jīng)驗(yàn)，隨后加入互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司，2013年開(kāi)始帶領(lǐng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)將大數(shù)據(jù)分析運(yùn)用于“預(yù)訂電商”價(jià)格分析預(yù)測(cè)（《IT經(jīng)理世界》2013年第6期）；譯有多部作品；目前在中體彩彩票運(yùn)營(yíng)管理有限公司從事大數(shù)據(jù)方面工作，也是集智俱樂(lè)部成員。

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