大数据平台架构

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作者：李昉

出版社：电子工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 数据库

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图文详情

ISBN：9787121430671
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：307
出版时间：2022-04-01
条形码：9787121430671 ; 978-7-121-43067-1

本书特色

从整个大数据生态的整体架构由浅入深讲述大数据平台系统架构的思路、架构方法、设计方法 "大数据技术的发展和应用，为各行各业数据的获取、存储、管理、分析带来了极大的推动和深远的影响，新开普也将大数据能力应用到了智慧校园建设中，推动了教育信息化的发展。本书涵盖了作者在大数据领域的实践心得与感悟，有志于学习大数据技术的朋友，推荐这本书，帮你掌握相关知识。杨维国新开普电子股份有限公司董事长兼总裁大数据已经成为经济和社会发展新的驱动力，但众多的开源技术使得初学者无从下手，业界急需一本深入浅出，让读者能很快了解大数据平台技术全貌，理解大数据平台架构的书。作者将多年的感悟、心得编撰成书，希望广大读者不要错过。云从科技不错副总裁张立本书立足于Hadoop平台，又不限于Hadoop平台，从整个大数据生态的整体架构由浅入深讲述大数据平台系统架构的思路、架构方法、设计方法，值得一读。微软中国云计算创新中心首席产品经理宋青见大数据相关技术、产品、应用和标准不断发展，逐渐形成了包括开源平台与工具、数据分析、数据应用等板块构成的大数据生态系统。我一直对大数据技术领域很好关注，如果你是一位大数据领域的尝鲜者，我推荐你阅读本书。齐心好视通 CTO 王飞投身大数据行业，首先学习和了解大数据平台架构，我希望未来有更多的读者能从中受益，和我们一起走上研发自主可控的基础软件之路。炎凰科技总经理叶晓路因为工作的原因，我经常与国内外众多行业的同行们交流，大数据这个话题谈论得很好多。本书作者进行了深度地研究和实践，我相信这本书将会给大数据领域的实践者带去有意义的启发和思考。四川大学华西基础医学与法医学院生物医学工程研究室主任，教授，博士生导师沈阳大数据无疑是当前的热门话题，对学术界和教育界都正在产生巨大的影响。然而如何进行大数据建设，大数据到底和过去的数据处理技术有何联系和不同？这又是一个各执一词的问题。本书深入浅出对相关知识进行了详细阐述，希望读者从中得到启发，为研究或工作提供帮助。东北大学教授王良勇大数据平台建设是企业数字化转型的战略选择，大数据平台架构并非是一个简单的工作，需要从数据存储、计算、加工与融合等多方面进行考虑。读者可以从本书中了解相关的知识，为进入大数据行业提供帮助。普洛斯数字化研发负责人于立国

内容简介

本书将为大家全面而深入地介绍Hadoop、Spark和NoSQL平台的构建，深入浅出地讲解Hadoop、Spark和NoSQL的基础知识、架构方案与实战技巧等。通过阅读本书，读者可以对大数据平台架构有一个明确、清晰的认识，掌握Hadoop、Spark、NoSQL平台的使用技巧，从而搭建一个安全可靠的大数据集群平台，来满足企业的实际需求。本书共15章，可分为五大部分。**部分（第1章）为大数据平台架构概述，讲述大数据平台的基本概念与实际应用；第二部分（第2章～第6章）主要讲解Hadoop的基本使用方法，以及Hadoop生态圈的其他组件；第三部分（第7章）主要介绍NoSQL；第四部分（第8章～第10章）主要介绍Spark生态圈与Spark实战案例；第五部分（第11章～第15章）讲解如何构建大数据平台，阐述大数据平台的几个核心模块，以及大数据平台的未来发展趋势。本书可作为各类IT企业和研发机构的大数据工程师、架构师、软件设计师、程序员，以及相关专业在校学生的参考书。

第1章大数据平台架构概述
1.1 大数据平台的产生与应用
1.1.1 大数据平台的产生
1.1.2 大数据平台的应用
1.2 大数据平台架构
1.3 大数据处理系统经典架构
1.3.1 什么是Lambda架构
1.3.2 Lambda架构
1.3.3 Kappa架构
1.3.4 适用场景
第2章大数据与Hadoop
2.1 Hadoop简介
2.1.1 Hadoop起源
2.1.2 Hadoop特点
2.1.3 Hadoop版本
2.2 Hadoop生态系统
2.2.1 Hadoop生态系统概况
2.2.2 Hadoop生态系统组成详解
2.3 Hadoop应用案例
2.3.1 Hadoop应用案例1：全球*大超市沃尔玛
2.3.2 Hadoop应用案例2：全球*大拍卖网站eBay
2.3.3 Hadoop应用案例3：全球*大信用卡公司Visa
2.4 Hadoop在国内的现状与未来
2.4.1 国内*早的Hadoop交流平台：Hadoop in China
2.4.2 国内Hadoop发展现状
2.4.3 国内Hadoop前景展望
第3章开始使用Hadoop集群
3.1 Hadoop初探
3.1.1 使用Hadoop的先决条件
3.1.2 安装环境
3.1.3 安装并运行Hadoop
3.1.4 运行模式
3.1.5 Hadoop单机模式
3.1.6 Hadoop伪分布式模式
3.1.7 Hadoop完全分布式模式
3.1.8 Hadoop命令手册解读
3.2 HDFS基础和权限管理
3.2.1 HDFS特点
3.2.2 HDFS基本构成
3.2.3 HDFS使用原理
3.2.4 HDFS权限管理
3.3 MapReduce Job开发、运行与管理
3.3.1 为什么需要 MapReduce
3.3.2 MapReduce 1.X和MapReduce 2.X
3.3.3 MapReduce开发
3.3.4 MapReduce运行与管理
3.4 YARN管理
3.4.1 YARN简介
3.4.2 主要组件
3.4.3 ResourceManager组件
3.4.4 NodeManager组件
3.4.5 ApplicationMaster组件
3.4.6 Container组件
3.4.7 应用提交过程分析
第4章 Hadoop集群性能优化和维护
第5章高可用配置
第6章 Hadoop其他组件
第7章 NoSQL
第8章 Spark生态系统
第9章 Spark SQL实战案例
第10章 Spark Streaming
第11章数据同步收集
第12章任务高度系统设计
第13章高度系统选择
第14章数据安全管理
第15章大数据面临的挑战、发展趋势及典型案例

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