内容简介
-使用Hadoop进行数据存储和建模的着眼点和思路
-将数据输入、输出系统的最佳方案
-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
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，涵盖最为常见的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。
作者简介
Mark Grover
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公司的资深解决方案架构师，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，为最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
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