准备好释放数据的强大潜能了吗？借助于这本《Hadoop权威指南》，你将学习如何使用ApacheHadoop构建和维护稳定性高、伸缩性强的分布式系统。本书是为程序员写的，可帮助他们分析任何大小的数据集。本书同时也是为管理员写的，帮助他们了解如何设置和运行Hadoop集群。 《Hadoop权威指南（第3版 修订版）》通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述了Hadoop如何解决现实生活中的具体问题。第3版覆盖Hadoop的最新动态，包括新增的MapReduceAPI，以及MapReduce2及其灵活性更强的执行模型（YARN）。

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。

本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop 这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24 章，第Ⅰ部分介绍Hadoop 基础知识，第Ⅱ部分介绍MapReduce,第Ⅲ部分介绍Hadoop 的运维，第Ⅳ部分介绍Hadoop 相关开源项目，第Ⅴ部分提供了三个案例，分别来自医疗卫生信息技术服务商塞纳(Cerner)、微软的人工智能项目ADAM(一种大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(一个新的针对MapReduce 的数据处理API)。本书是一本专业、全面的Hadoop 参考书和工具书，阐述了Hadoop 生态圈的新发展和应用，程序员可以从中探索海量数据集的存储和分析，管理员可以从中了解Hadoop 集群的安装和运维。

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的指导思想编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、概念、特性及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据使用大数据进行处理分析。本书适合初学者入门和进阶，也可供希望全面、系统地理解并掌握大数据实际应用的读者参考，对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值。

大数据贵在落实！本书是一本讲解大数据实战的图书，按照“深入分析组件原理、充分展示搭建过程、详细指导应用开发”的指导思想编写。全书分为三篇，第一篇为大数据的基本概念和技术，主要介绍大数据的背景、概念、特性及关键技术；第二篇为Hadoop大数据平台搭建与基本应用，内容涉及Linux、HDFS、MapReduce、Yarn、Hive、HBase、Sqoop、Kafka、Spark等；第三篇为大数据处理与项目开发，包括交互式数据处理、协同过滤推荐系统、销售数据分析系统，并就京东的部分销售数据使用大数据进行处理分析。本书适合初学者入门和进阶，也可供希望全面、系统地理解并掌握大数据实际应用的读者参考，对从事大数据项目开发的专业人员也有参考价值。

超文本传输协议（Hypertext Transfer Protocol，HTTP）是在万维网上进行通信时所使用的协议方案。HTTP有很多应用，但最著名的是用于web浏览器和web服务器之间的双工通信。 HTTP起初是一个简单的协议，因此你可能会认为关于这个协议没有太多好说的。但现在，你手上拿着的是却一本两磅重 的书。如果你对我们怎么会写出一本650页 的关于HTTP的书感到奇怪的话，可以去看一下目录。本书不仅仅是一本HTTP首部的参考手册；它是一本名副其实的web结构圣经。 本书中，我们尝试着将HTTP中一些互相关联且常被误解的规则梳理清楚，并编写了一系列基于各种主题的章节，对HTTP各方面的特性进行了介绍。纵观全书，我们对HTTP“为什么”这样做进行了详细的解释，而不仅仅停留在它是“怎么做”的。而且，为了节省大家寻找参考文献的时间，我们还对很多HT...(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。

本书基于 Excelize 基础库，从 Office 办公文档格式国际标准出发，以源代码为基础，结合大量直观的配图，循序渐进地讲解 Excelize 中的模块实现，详细解读技术标准内容和基础库的设计。主要内容包括 Excelize 开发环境准备、文档格式国际标准解读、文档数据结构建模、工作簿、工作表、单元格和行列的相关操作、复杂样式解析、图表、图片与形状的相关操作、数据验证与筛选、数据透视表、流式读写技术以及一个综合实践应用。阅读本书，具有一定 Go 语言基础，想入门 Excelize 的开发者能够进一步系统理解 Excelize 基础库的实现细节，不具备 Go 语言开发经验的开发者也能够快速掌握 Excelize 的设计原理。

本书由Rust核心开发团队编写而成，由浅入深地探讨了Rust语言的方方面面。从学习函数、选择数据结构及绑定变量入手，逐步介绍所有权、trait、生命周期、安全保证等高级概念，模式匹配、错误处理、包管理、函数式特性、并发机制等实用工具，以及两个完整的项目开发实战案例。 作为开源的系统级编程语言，Rust可以帮助你编写出更为快速且更为可靠的软件，在给予开发者底层控制能力的同时，通过深思熟虑的工程设计避免了传统语言带来的诸多麻烦。