下载
暂无已核验电子书资源;本站不展示未授权完整文件。
下载全书共十个项目,除了项目一介绍大数据基础理论外,其余项目均以实战为主线,内容循序渐进,逐步深入,围绕大数据技术的应用层层展开。内容主要包括大数据的基本概念、Ubuntu及服务安装配置、Hadoop集群部署、MapReduce编程、HBase数据库部署与应用、Hive数据仓库安装与应用、Pig数据分析、Sqoop数据迁移、Spark部署及数据分析等知识,最后以大数据技术的具体应用介绍了MapReduce大数据编程、Mahout的K-Means计算、决策树和随机森林的分类预测、频繁项集运算和关联分析等知识。本书秉承“实践为主、理论够用,注重实用”原则,将实验环节及实操内容融入各个知识点与课程教学中,以便读者能更好地学习和掌握大数据关键技术。
《大数据技术与应用基础项目教程》内容简介与阅读建议,作者 李俊杰,科技技术。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:计算机网络、软硬件开发。
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
获取建议
优先确认版本和阅读目的;下载区只展示已核验的公版、授权、开放许可或官方试读资源。
暂无已核验电子书资源;本站不展示未授权完整文件。
下载优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息明确的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。
当前暂无已核验电子书资源。若是商业出版物,建议优先通过出版社、书店或官方电子书平台获取。
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
建议先看简介、目录、作者和相关书籍,再判断是否适合当前阶段阅读。
当前暂未接入已核验的纸质书购买链接,建议通过出版社、京东、当当等正版渠道核对版本后购买。
优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。
当前没有确认授权的电子书下载资源,也暂未接入已核验购买链接;商业出版物不提供未授权下载,建议通过出版社、京东、当当或官方电子书平台核对获取。
可以进入 李俊杰 作者页查看其他作品,也可以通过分类、标签、排行榜、人工推荐和“读完这本还可以读”继续发现相近主题。