大数据技术原理与应用

大数据技术原理与应用 第十六章 Spark 学习指南

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注:第十六章Spark,本章为2016年新增章节,不在2015年8月1日由人民邮电出版社出版发行的《大数据技术原理与应用》中,会被放入到教材的下一个版本中。

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快,可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本指南将介绍 Spark 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第16章节,再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第八章 流计算 学习指南

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Storm 是目前使用最为广泛的开源流计算框架,可用于实时日志分析、个性化推荐、实时监控等应用场景中。本指南将介绍 Storm 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第8章节,再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第十章 数据可视化 学习指南

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本指南介绍了数据可视化的相关教程以及现下一些比较流行的解决方案。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第10章节,再结合本指南进行学习。

数据可视化是现今比较成熟的大数据领域,有很多公司都推出了成熟易用的数据可视化平台,用户可以通过简单的操作完成繁杂的数据可视化过程达到很好的效果。

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大数据原理与应用 第五章 NoSQL数据库 学习指南

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本指南介绍MapReduce基本编程方法。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第5章节(MapReduce),再结合本指南进行学习。

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大数据原理与应用 第七章 MapReduce 学习指南

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本指南介绍MapReduce基本编程方法。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第7章节(MapReduce),再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第六章 云数据库 学习指南

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本指南介绍云数据库,并详细指引读者如何使用云数据库。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第6章节,再结合本指南进行学习。

在云数据库实践中,阿里云RDS在试用申请方面优惠力度方面发生很多变化,比如由原先的半年试用时间减少到30天(甚至可能只有15天的情况)。读者在学习这章节的时候,要尽量把握时间,免得发生试用期过后,原来学习的数据不能使用的现象!

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大数据技术原理与应用 第三章 分布式文件系统HDFS 学习指南

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本指南介绍Hadoop分布式文件系统HDFS,并详细指引读者对HDFS文件系统的操作实践。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第3章节,再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第二章 大数据处理架构Hadoop 学习指南

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本指南介绍Linux的选择方案,并详细指引读者根据自己选择的Linux系统安装Hadoop。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第2章节,再结合本指南进行学习。

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