基本信息
编辑推荐
-使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路
-将数据输入、输出系统的适用方案
-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作序推荐。
“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!
内容简介
作译者
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
Cloudera公司的解决方案架构师,协助合作伙伴将的解决方案集成到Cloudera的软件栈中。芝加哥Hadoop用户组(Chicago Hadoop User Group)及芝加哥大数据(Chicago Big Data)的联合创始人、《Hadoop实战》技术编辑。曾任Orbiz Worldwide公司大数据团队技术主管,为繁忙的站点管理了承载海量数据的Hadoop集群。也曾多次在Hadoop及大数据专业会议上发言。
Gwen Shapira
Cloudera公司的解决方案架构师,知名博主,拥有15年从业经验,协助客户设计高扩展性的数据架构。曾任Pythian高级顾问、Oracle ACE主管以及NoCOUG董事会成员,活跃于诸多业内会议。
目录
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序
前言
第一部分 考虑Hadoop应用的架构设计
第一章 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
第六章 协调调度
第七章 Hadoop近实时处理
第二部分 案例研究
第八章 点击流分析
第九章 欺诈检测
第十章 数据仓库
附录 A Impala中的关联
索引
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