最新章節

• 參考文獻
• 10.5 課后習題
• 10.4 小結
• 10.3 架構對比
• 10.2.2 優勢與不足
• 10.2.1 Kappa的基本結構

• 參考文獻 更新時間：2024-09-23 17:50:36
• 10.5 課后習題
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• 10.2.2 優勢與不足
• 10.2.1 Kappa的基本結構
• 10.2 Kappa架構介紹
• 10.1.2 優勢與不足
• 10.1.1 Lambda的基本結構
• 10.1 Lambda架構介紹
• 第10章 大數據處理架構
• 9.4 課后習題
• 9.3 小結
• 9.2 實踐操作
• 9.1.3 YARN的執行過程
• 9.1.2 YARN組件功能
• 9.1.1 YARN的基本架構
• 9.1 YARN介紹
• 第9章 分布式資源管理
• 8.3.4 課后習題
• 8.3.3 小結
• 8.3.2 實踐操作
• 8.3.1 Spark SQL介紹
• 8.3 Spark SQL
• 8.2.7 課后習題
• 8.2.6 小結
• 8.2.5 實踐操作
• 8.2.4 安裝與配置
• 8.2.3 技術對比
• 8.2.2 Hive介紹
• 8.2.1 數據倉庫介紹
• 8.2 Hive
• 8.1.6 課后習題
• 8.1.5 小結
• 8.1.4 實踐操作
• 8.1.3 Pig的安裝與配置
• 8.1.2 Pig Latin語言介紹
• 8.1.1 Pig介紹
• 8.1 Pig
• 第8章 OLAP數據分析
• 7.3.5 課后習題
• 7.3.4 小結
• 7.3.3 實踐操作
• 7.3.2 技術對比
• 7.3.1 Flink介紹
• 7.3 Flink
• 7.2.5 課后習題
• 7.2.4 小結
• 7.2.3 實踐操作
• 7.2.2 DStream操作
• 7.2.1 Spark Streaming介紹
• 7.2 Spark Streaming
• 7.1.5 課后習題
• 7.1.4 小結
• 7.1.3 實踐操作
• 7.1.2 Storm介紹
• 7.1.1 流計算介紹
• 7.1 Storm
• 第7章 實時計算
• 6.2.6 課后習題
• 6.2.5 小結
• 6.2.4 實踐操作
• 6.2.3 安裝與配置
• 6.2.2 RDD
• 6.2.1 Spark介紹
• 6.2 Spark
• 6.1.5 課后習題
• 6.1.4 小結
• 6.1.3 實踐操作
• 6.1.2 安裝與配置
• 6.1.1 MapReduce介紹
• 6.1 MapReduce
• 第6章 離線計算
• 5.2.5 課后習題
• 5.2.4 小結
• 5.2.3 實踐操作
• 5.2.2 Spark GraphX介紹
• 5.2.1 圖計算基礎知識
• 5.2 Spark GraphX
• 5.1.5 課后習題
• 5.1.4 小結
• 5.1.3 實踐操作
• 5.1.2 安裝與配置
• 5.1.1 Neo4j介紹
• 5.1 Neo4j
• 第5章 圖數據處理
• 4.3.5 課后習題
• 4.3.4 小結
• 4.3.3 實踐操作
• 4.3.2 安裝與配置
• 4.3.1 Redis介紹
• 4.3 Redis
• 4.2.6 課后習題
• 4.2.5 小結
• 4.2.4 實踐操作
• 4.2.3 安裝與配置
• 4.2.2 技術對比
• 4.2.1 HBase介紹
• 4.2 HBase
• 4.1.6 課后習題
• 4.1.5 小結
• 4.1.4 實踐操作
• 4.1.3 安裝與配置
• 4.1.2 HDFS介紹
• 4.1.1 Hadoop介紹
• 4.1 HDFS
• 第4章 數據存儲
• 3.6 課后習題
• 3.5 小結
• 3.4 實踐操作
• 3.3.2 Kafka的安裝與配置
• 3.3.1 ZooKeeper的安裝與配置
• 3.3 安裝與配置
• 3.2.2 高可用
• 3.2.1 高吞吐
• 3.2 Kafka的重要特性
• 3.1.2 Kafka的作用
• 3.1.1 Kafka的基本架構
• 3.1 Kafka介紹
• 第3章 Kafka
• 2.7 課后習題
• 2.6 小結
• 2.5 實踐操作
• 2.4.2 圖表繪制
• 2.4.1 Matplotlib庫的應用場景
• 2.4 Matplotlib介紹
• 2.3.2 pandas的數據結構與用法
• 2.3.1 pandas的應用場景
• 2.3 pandas介紹
• 2.2.2 NumPy的數組對象與用法
• 2.2.1 NumPy的應用場景
• 2.2 NumPy介紹
• 2.1.2 Python的優點與缺點
• 2.1.1 Python的應用場景
• 2.1 Python介紹
• 第2章 Python大數據分析
• 1.4 課后習題
• 1.3 應用領域
• 1.2.5 數據可視化
• 1.2.4 數據挖掘與數據分析
• 1.2.3 數據存儲
• 1.2.2 數據預處理
• 1.2.1 數據采集
• 1.2 相關技術
• 1.1.4 大數據的處理流程
• 1.1.3 大數據平臺
• 1.1.2 數據類型
• 1.1.1 5V特征
• 1.1 基本概念
• 第1章 大數據概述
• 提交勘誤
• 資源獲取
• 資源與支持
• 前言
• 內容提要
• 版權
• 版權信息
• 封面

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• 第1章 大數據概述
• 1.1 基本概念
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• 1.3 應用領域
• 1.4 課后習題
• 第2章 Python大數據分析
• 2.1 Python介紹
• 2.1.1 Python的應用場景
• 2.1.2 Python的優點與缺點
• 2.2 NumPy介紹
• 2.2.1 NumPy的應用場景
• 2.2.2 NumPy的數組對象與用法
• 2.3 pandas介紹
• 2.3.1 pandas的應用場景
• 2.3.2 pandas的數據結構與用法
• 2.4 Matplotlib介紹
• 2.4.1 Matplotlib庫的應用場景
• 2.4.2 圖表繪制
• 2.5 實踐操作
• 2.6 小結
• 2.7 課后習題
• 第3章 Kafka
• 3.1 Kafka介紹
• 3.1.1 Kafka的基本架構
• 3.1.2 Kafka的作用
• 3.2 Kafka的重要特性
• 3.2.1 高吞吐
• 3.2.2 高可用
• 3.3 安裝與配置
• 3.3.1 ZooKeeper的安裝與配置
• 3.3.2 Kafka的安裝與配置
• 3.4 實踐操作
• 3.5 小結
• 3.6 課后習題
• 第4章 數據存儲
• 4.1 HDFS
• 4.1.1 Hadoop介紹
• 4.1.2 HDFS介紹
• 4.1.3 安裝與配置
• 4.1.4 實踐操作
• 4.1.5 小結
• 4.1.6 課后習題
• 4.2 HBase
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• 4.2.2 技術對比
• 4.2.3 安裝與配置
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• 4.2.5 小結
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• 4.3 Redis
• 4.3.1 Redis介紹
• 4.3.2 安裝與配置
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• 4.3.5 課后習題
• 第5章 圖數據處理
• 5.1 Neo4j
• 5.1.1 Neo4j介紹
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• 5.2 Spark GraphX
• 5.2.1 圖計算基礎知識
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• 5.2.3 實踐操作
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• 5.2.5 課后習題
• 第6章 離線計算
• 6.1 MapReduce
• 6.1.1 MapReduce介紹
• 6.1.2 安裝與配置
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• 6.1.4 小結
• 6.1.5 課后習題
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• 6.2.1 Spark介紹
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• 6.2.4 實踐操作
• 6.2.5 小結
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• 第7章 實時計算
• 7.1 Storm
• 7.1.1 流計算介紹
• 7.1.2 Storm介紹
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• 7.1.4 小結
• 7.1.5 課后習題
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• 第8章 OLAP數據分析
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• 8.1.2 Pig Latin語言介紹
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• 第10章 大數據處理架構
• 10.1 Lambda架構介紹
• 10.1.1 Lambda的基本結構
• 10.1.2 優勢與不足
• 10.2 Kappa架構介紹
• 10.2.1 Kappa的基本結構
• 10.2.2 優勢與不足
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• 10.4 小結
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