《大數據技術入門到商業實戰：Hadoop+Spark+Flink全解析》是2021年機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：大數據技術入門到商業實戰：Hadoop+Spark+Flink全解析
- 出版時間：2021年8月1日
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111686187
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《大數據技術入門到商業實戰 Hadoop+Spark+Flink全解析》全面詳細地介紹了大數據生態系統中的主流技術。
《大數據技術入門到商業實戰 Hadoop+Spark+Flink全解析》共10章，主要包括大數據生態系統概述、大數據採集技術、大數據存儲技術、大數據分析處理技術等內容，書中涵蓋了Hadoop、Hive、Hbase、Kafka、Spark、Flink等技術的原理和實踐，其中重點介紹了Hadoop技術、Spark技術及Flink技術。
《大數據技術入門到商業實戰 Hadoop+Spark+Flink全解析》詳細介紹了主流大數據技術框架的基本原理、環境搭建、操作使用和在典型行業中的具體套用，使讀者不僅能夠在巨觀上全面認知大數據生態系統，而且還能在微觀上深入理解大數據技術細節。
《大數據技術入門到商業實戰 Hadoop+Spark+Flink全解析》不僅適合大數據技術初學者閱讀，還可以幫助金融、電信、電商、能源、政府部門的大數據套用決策和技術人員，以及IT經理、CTO、CIO等快速學習大數據技術，並能作為大數據相關崗位培訓的教程。
圖書目錄
前言
第1章 初識大數據
1．1 什麼是大數據
1．2 大數據行業套用
1．3 什麼是Hadoop
1．4 Hadoop產生背景
1．5 Hadoop的架構模組介紹
1．6 Hadoop在大數據、雲計算中的位置和關係
1．7 國內外Hadoop套用案例介紹
1．8 Hadoop生態圈以及各組成部分簡介
1．9 本章小結
第2章 Hadoop之分散式檔案系統HDFS
2．1 構建Hadoop集群
2．1．1 集群簡介
2．1．2 Hadoop集群部署
2．2 Hadoop集群啟動和停止
2．2．1 Hadoop集群啟動
2．2．2 Hadoop集群停止
2．3 HDFS的Shell命令行客戶端操作
2．4 HDFS的工作機制
2．4．1 HDFS概述
2．4．2 HDFS的重要特性
2．4．3 HDFS寫數據流程
2．4．4 HDFS讀數據流程
2．5 NameNode和SecondaryNameNode功能剖析
2．5．1 NameNode與SecondaryNameNode解析
2．5．2 元數據的checkpoint的條件
2．5．3 fsimage與edits詳解
2．5．4 fsimage和edits檔案信息查看
2．6 DataNode的工作機制及存儲
2．6．1 DataNode工作機制
2．6．2 數據完整性保證
2．6．3 DataNode掉線判斷時限參數
2．7 HDFS的安全模式
2．8 本章小結
第3章 Hadoop之分散式計算MapReduce
3．1 MapReduce概述
3．1．1 MapReduce介紹
3．1．2 為什麼要使用MapReduce
3．2 MapReduce框架結構及核心運行機制
3．3 MapReduce編程規範和示例編寫
3．3．1 編程規範
3．3．2 MapReduce編程入門之單詞計數
3．4 MapTask數量及切片機制
3．4．1 MapTask個數
3．4．2 如何控制MapTask的個數
3．4．3 Map並行度的經驗之談
3．5 ReduceTask並行度的決定
3．6 MapReduce中的combiner
3．7 MapReduce中的Shuffle
3．7．1 Map端
3．7．2 Reduce端
3．7．3 Shuffle小結
3．8 MapReduce與Yam
3．8．1 Yarn概述
3．8．2 Yarn的重要概念
3．9 MapReduce在Yarn上運行流程
……
第4章 分散式協調服務Zookeeper
第5章 分散式資料庫Hbase
第6章 數據倉庫Hive
第7章 日誌採集框架Flume
第8章 分散式訊息系統Kafka
第9章 Spark記憶體計算框架
第10章 Flink實時流處理
