本书全面地讲述了Hadoop相关领域的重要知识和最新的技术及应用。书中首先介绍了数据挖掘的基础知识、Hadoop的基本框架和相关信息，然后系统地描述了如何在各类行业中用好Hadoop来做数据挖掘。本书面向的主要读者人群是想了解Hadoop与大数据的技术人员，无论他们是在互联网企业，还是在传统企业；无论他们从事的是技术或者运维工作，专业做数据分析，还是企业的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到各自所需要的内容。本书可以帮助读者开阔眼界和找到方法，让他们知道如何分析实际商业场景和业务问题，构建基于Hadoop的大数据系统，通过使用数据运营，对公司业务运营带来直接的效益。当然对于学生、教师和有志于从业大数据运营的人员来说，也是一本实用的教材。

《Hadoop实战》作为云计算所青睐的分布式架构，Hadoop是一个用Java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，是谷歌实现云计算的重要基石。《Hadoop实战》分为3个部分，深入浅出地介绍了Hadoop框架、编写和运行Hadoop数据处理程序所需的实践技能及Hadoop之外更大的生态系统。 《Hadoop实战》适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理阅读参考。

本书能满足读者全面学习最新的Hadoop技术及其相关技术（Hive、HBase等）的需求，是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。第1版上市后广受好评，被誉为学习Hadoop技术的经典著作之一。与第1版相比，第2版技术更新颖，所有技术都针对最新版进行了更新；内容更全面，几乎每一个章节都增加了新内容，而且增加了新的章节；实战性更强，案例更丰富；细节更完美，对第1版中存在的缺陷和不足进行了修正。 本书内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容。实战性强，不仅为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，而且还包括Yahoo!等多个大公司的企业级案...(展开全部)

本书是一本系统且极具实践指导意义的Hadoop工具书和参考书。内容全面，对Hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括HDFS和MapReduce这两大核心内容，而且还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。 全书一共18章：第1章全面介绍了Hadoop的概念、优势、项目结构、体系结构，以及它与分布式计算的关系；第2章详细讲解了Hadoop集群的安装和配置，以及常用的日志分析技巧；第3章分析了Hadoop在Yahoo！、eBay、Facebook和百度的应用案例，以及Hadoop平台上海量数据的排序；第4-7章深入地讲解了MapReduce计算模型、MapReduce应用的开发方法、Map...(展开全部)

-使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路 -将数据输入、输出系统的最佳方案 -MapReduce、Spark和Hive等数据处理框架介绍 -数据去重、窗口分析等常见Hadoop处理模式应用 -在Hadoop上采用Giraph、GraphX等图形处理工具 -综合使用工作流以及Apache Oozie等调度工具 -以Apache Oozie、Apache Spark Streaming和Apache Flume进行近实时流处理 -点击流分析、欺诈检验和数据仓库的架构案例 本书就使用Apache Hadoop端到端数据管理方案提供专业架构指导。其他书籍大多针对Hadoop生态系统中的软件，讲解较为单一的使用方法，而本书偏重实践，在架构的高度详细阐释诸多工具如何相互配合，搭建出打磨之后的完整应用。书中提供了诸多案例，易于理解，配有详细的代码解析，知...(展开全部)

Mark Grover Apache Sentry项目管理委员会成员，《Hive编程指南》作者之一，曾参与Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等项目，并为Apache Bigtop项目和Apache Sentry（项目孵化中）项目贡献代码。 Ted Malaska Cloudera公司的资深解决方案架构师，致力于帮助客户更好地掌握Hadoop及其生态系统。曾任美国金融业监管局（FINRA，Financial Industry Regulatory Authority）首席架构师，指导建设了包括网络应用、服务型架构以及大数据应用在内的大量解决方案。曾为Apache Flume、Apache Avro、YARN以及Apache Pig等项目贡献代码。 Jonathan Seidman C...(展开全部)

本书主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先简单介绍Hadoop，让刚接触Hadoop的读者对它有个基本了解；接着介绍目前使用比较多的分布式文件系统HDFS，内容涉及NameNode 的原理、HA、HDFS Federation和HDFS 3.0中新增的特性；然后从应用管理和资源调度这两个方面介绍一个通用的资源管理平台YARN；再后讨论如何在YARN平台中运行应用，比如如何将应用迁移到YARN平台，以及非Hadoop的应用是如何兼容YARN模式的。最后，书中给出了一些工作实战指南，包括如何搭建一个生产可用的Hadoop 3.0集群；如何将现有Hadoop 2.0集群升级到Hadoop 3.0，及其在升级过程中遇到的问题；如何针对Hadoop进行二次开发，并参与社区，向社区贡献代码；一个大数据平台应具备哪些必备组件等。

本书主要分析Hadoop 3.2.0的新特性和新功能，共5章。首先简单介绍Hadoop，让刚接触Hadoop的读者对它有个基本了解；接着介绍目前使用比较多的分布式文件系统HDFS，内容涉及NameNode 的原理、HA、HDFS Federation和HDFS 3.0中新增的特性；然后从应用管理和资源调度这两个方面介绍一个通用的资源管理平台YARN；再后讨论如何在YARN平台中运行应用，比如如何将应用迁移到YARN平台，以及非Hadoop的应用是如何兼容YARN模式的。最后，书中给出了一些工作实战指南，包括如何搭建一个生产可用的Hadoop 3.0集群；如何将现有Hadoop 2.0集群升级到Hadoop 3.0，及其在升级过程中遇到的问题；如何针对Hadoop进行二次开发，并参与社区，向社区贡献代码；一个大数据平台应具备哪些必备组件等。

本书以Hive为开发平台，主要介绍了如何使用HiveQL来查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合，具体内容包括Hive入门、Hive数据库及表操作、Hive元数据、Hive高级操作、Hive函数与Streaming、Hive视图与索引、Hive调优、Hive与HBase集成、数据迁移框架Sqoop等。本书介绍的每个任务都运用了大量案例，紧密结合实际应用，融入了含金量十足的开发经验。在此基础上，本书通过丰富的练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内容。本书配以多元的学习资源和支持服务，包括视频、案例素材、学习社区等，为读者提供全方位的学习体验。 本书适合作为计算机、大数据等相关专业的教材，也适合具有一定Linux或Java开发基础且想从事大数据开发的人员阅读学习，还可以作为大数据分析与运维人员的参考用书。

随着计算机技术的持续突破，人工智能生成内容（AIGC）应运而生，显示出其在内容创作领域的巨大潜力。本书深入浅出地探讨了AIGC 的理论基础、实践应用与发展前瞻，是技术与创新并重的专业指南。本书主要内容包括AIGC 概述、AIGC 工具与应用，重点介绍了写作类、图表类、演示文稿类、图像类、音乐类及视频类AIGC 工具的实操技巧，旨在为读者提供一条清晰的学习与应用路径。 本书内容前沿，案例翔实，不仅适合作为高等院校人工智能相关专业的教学参考书，也适合对AIGC 感兴趣的研究人员、行业从业者，以及广大技术爱好者学习和参考。通过对本书的学习，读者将能够全面感知AIGC 的潜力，掌握其应用技巧，进而在各自的领域中发挥AIGC 的创新力量。