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編輯推薦

（1）體系完整，內(nèi)容豐富。

（2）從零起步，循序漸進。

（3）大量插圖，易于理解。

（4）豐富的實戰(zhàn)案例。

（5）銜接運維，無須擔心大數(shù)據(jù)集群環(huán)境問題。

（6）豐富的大數(shù)據(jù)架構(gòu)案例。

內(nèi)容簡介

本書提供了學(xué)習大數(shù)據(jù)技術(shù)及架構(gòu)的一站式解決方案，覆蓋了大數(shù)據(jù)生態(tài)圈中的完整技術(shù)體系，包含以下內(nèi)容。

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一、數(shù)據(jù)采集
日志數(shù)據(jù)采集工具（Flume 、Logstash、Filebeat ）
數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)采集工具（離線采集工具——Sqoop、DataX，實時數(shù)據(jù)采集工具——Canal、Maxwell
網(wǎng)頁數(shù)據(jù)采集工具
物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集工具
消息隊列中間件

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二、數(shù)據(jù)存儲
分布式文件存儲之HDFS
NoSQL數(shù)據(jù)庫之HBase
NoSQL數(shù)據(jù)庫之Redis

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三、離線數(shù)據(jù)計算
離線計算引擎MapReduce
離線計算引擎Spark

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四、實時數(shù)據(jù)計算
實時計算引擎Storm
實時計算引擎Spark Streaming
新一代實時計算引擎Flink

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五、OLAP數(shù)據(jù)分析
離線OLAP引擎（Hive、Impala、Kylin）
實時OLAP引擎（Druid、ClickHouse、Doris）

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六、全文檢索引擎
Lucene
Solr
Elasticsearch

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七、分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)
Azkaban
Ooize
DolphinScheduler

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八、分布式資源管理
YARN的原理、架構(gòu)
YARN中的資源調(diào)度器
【實戰(zhàn)】配置和使用YARN多資源隊列

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九 、大數(shù)據(jù)平臺搭建工具
大數(shù)據(jù)平臺工具HDP
大數(shù)據(jù)平臺工具CDH
大數(shù)據(jù)平臺工具CDP

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本書還介紹了多個企業(yè)級大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例（包括海量數(shù)據(jù)采集、“雙十一”數(shù)據(jù)大屏、海量數(shù)據(jù)全文搜索系統(tǒng)等）和大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)案例（包括離線數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、實時數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、批流一體化數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)、數(shù)據(jù)中臺架構(gòu)、直播大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)、電商大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)等），可以幫助讀者從全局角度理解大數(shù)據(jù)。

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在本書中，技術(shù)內(nèi)容基本上都是從零講起的，結(jié)合原理和架構(gòu)，以“圖解 實戰(zhàn)”的形式幫助讀者輕松理解復(fù)雜的知識。