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,知识点一目了然。
为加强训练,本书后半部分提供了详细的案例,涵盖常见的Hadoop应用架构。无论是设计Hadoop应用,还是将Hadoop同现有数据基础架构集成,本书都可以提供详实的参考。

前言

**部分 考虑Hadoop应用的架构设计

**章 Hadoop数据建模

第二章 Hadoop数据移动

第三章 Hadoop数据处理

第四章 常见Hadoop处理范式

第五章 Hadoop图处理

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*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 Hadoop之父Doug Cutting作序**。 “对Hadoop有所了解”与“能够使用Hadoop形成实际解决方案”之间的一座桥梁!