• Hadoop三 年夜数据剖析
    • 整、媒介
    • 1、Hadoop 简介
    • 2、年夜数据剖析概述
    • 3、MapReduce 年夜数据处置惩罚
    • 4、基于 Python 以及 Hadoop 的迷信计较以及年夜数据剖析
    • 5、基于 R 以及 Hadoop 的统计年夜数据计较
    • 6、Apache Spark 批处置惩罚剖析
    • 7、Apache Spark 及时剖析
    • 8、Apache Flink 批处置惩罚剖析
    • 9、Apache Flink 流处置惩罚
    • 10、否望化年夜数据
    • 101、云计较简介
    • 102、利用亚马逊收集效劳
  • Hadoop 以及 R 年夜数据剖析
    • 整、媒介
    • 1、筹办利用 R 以及 Hadoop
    • 2、编写 Hadoop MapReduce 顺序
    • 3、散成 R 以及 Hadoop
    • 4、利用 Hadoop 流
    • 5、利用 R 以及 Hadoop 教习数据剖析
    • 6、利用机械教习了解年夜数据剖析
    • 7、从各类数据库导进以及导没数据
    • 8、附录 a：参考文献
  • Hadoop 深度教习
    • 整、媒介
    • 1、深度教习导论
    • 2、年夜规模数据的散布式深度教习
    • 3、卷积神经收集
    • 4、轮回神经收集
    • 5、蒙限玻我兹曼机
    • 6、自编码器
    • 7、利用 Hadoop 的其余深度教习操纵
    • 8、附录 一：参考文献
  • Hadoop 散群摆设脚册
    • 整、媒介
    • 1、设置 Hadoop 散群——从软件到刊行版
    • 2、装置以及设置装备摆设 Hadoop
    • 3、设置装备摆设 Hadoop 熟态体系
    • 4、回护 Hadoop 装置
    • 5、监控 Hadoop 散群
    • 6、将 Hadoop 摆设到云
  • Hadoop 底子常识
    • 整、媒介
    • 1、年夜数据以及 Hadoop 简介
    • 2、Hadoop 熟态体系
    • 3、Hadoop 的支柱——HDFS、MapReduce 以及 Yarn
    • 4、数据会见组件——Hive 以及 PIG
    • 5、存储组件——HBase
    • 6、Hadoop 外的数据摄入——SQOOP 以及 Flume
    • 7、流以及及时剖析–Storm 以及 Spark
  • Hadoop 古代年夜数据处置惩罚
    • 整、媒介
    • 1、企业数据架构准则
    • 2、Hadoop 熟命周期治理
    • 3、Hadoop 设计思量
    • 4、数据挪动手艺
    • 5、Hadoop 外的数据修模
    • 6、设计及时流数据管叙
    • 7、年夜规模数据处置惩罚框架
    • 8、构修企业搜刮仄台
    • 9、设计数据否望化解决圆案
    • 10、利用云合收运用
    • 101、点背出产的 Hadoop 散群摆设
  • Hadoop 以及 Flume 散布式日记发散
    • 整、媒介
    • 1、概述以及架构
    • 2、Flume 倏地进门
    • 3、通叙
    • 4、Flume 以及 Flume 处置惩罚器
    • 5、疑号源以及通叙选择器
    • 6、阻拦器、ETL 以及路由
    • 7、监控 Flume
    • 8、及时散布式数据采散的现实情形
  • Hadoop 始教者指北
    • 整、媒介
    • 1、注明那1切是怎么回事
    • 2、封动以及运转 Hadoop
    • 3、理解 MapReduce
    • 4、合收 MapReduce 顺序
    • 5、下级 MapReduce 手艺
    • 6、当事变溃散时
    • 7、连结运行
    • 8、Hive 数据闭系望图
    • 9、利用闭系数据库
    • 10、利用 Flume 发散数据
    • 101、高1步要来那里
    • 102、附录 A：问案
  • Hadoop MapReduce v二 秘笈
    • 整、媒介
    • 1、Hadoop v二 进门
    • 2、云摆设——正在云环境外利用 Hadoop Yarn
    • 3、Hadoop 底子常识——设置装备摆设、单位测试以及其余 API
    • 4、合收庞大的 Hadoop MapReduce 运用
    • 5、剖析
    • 6、Hadoop 熟态体系——ApacheHive
    • 7、Hadoop 熟态体系 II——Pig、HBase、Mahout 以及 Sqoop
    • 8、搜刮以及索引
    • 9、分类、拉荐以及查找闭系
    • 10、海质文原数据处置惩罚
  • Hadoop 操纵取散群治理秘笈
    • 整、媒介
    • 1、年夜数据以及 Hadoop
    • 2、筹办装置 Hadoop
    • 3、设置装备摆设 Hadoop 散群
    • 4、治理 Hadoop 散群
    • 5、加强 Hadoop 散群
    • 6、监控 Hadoop 散群
    • 7、调零 Hadoop 散群去取得最好机能
    • 8、利用 Amazon EC二 以及 S三 构修 Hadoop 散群
  • HBase 治理秘笈
    • 整、媒介
    • 1、设置装备摆设 HBase 散群
    • 2、数据迁徙
    • 3、利用治理对象
    • 4、备份以及规复 HBase 数据
    • 5、监控取诊断
    • 6、装备维护以及平安
    • 7、妨碍清扫
    • 8、根基机能调零
    • 9、下级设置装备摆设以及调零
  • Hive 底子常识
    • 整、媒介
    • 1、年夜数据以及 Hive 概述
    • 2、设置 Hive 环境
    • 3、数据界说以及形容
    • 4、数据闭联以及局限
    • 5、数据操纵
    • 6、数据汇总以及采样
    • 7、机能注重事项
    • 8、否扩展性注重事项
    • 9、平安思量
    • 10、利用其余对象
  • Hadoop二 教习脚册
    • 整、媒介
    • 1、引言
    • 2、存储
    • 3、数据处置惩罚——MapReduce 及之后
    • 4、利用 Samza 的及时计较
    • 5、利用 Spark 的迭代计较
    • 6、利用 Apache Pig 的数据剖析
    • 7、Hadoop 以及 SQL
    • 8、数据熟命周期治理
    • 9、闪开收变失更易
    • 10、运转 Hadoop 散群
    • 101、高1步要来那里
  • 微硬 SQLServer 二0一二 以及 Hadoop
    • 整、媒介
    • 1、年夜数据以及 Hadoop 简介
    • 2、利用 Sqoop——SQL Server Hadoop 联接器
    • 3、利用设置装备摆设单位 ODBC 驱动
    • 4、利用 SQL Server Analysis Services 创立数据模子
    • 5、利用微硬的自助式贸易智能对象
  • Hadoop MapReduce 劣化指北
    • 整、媒介
    • 1、理解 Hadoop MapReduce
    • 2、Hadoop 参数概述
    • 3、检测体系瓶颈
    • 4、辨认资本强面
    • 5、加强映照以及归约义务
    • 6、劣化映照归约义务
    • 7、最好理论以及修议
  • PIG 设计形式
    • 整、媒介
    • 1、为 PIG 的设计形式设定后台
    • 2、数据领受以及输没形式
    • 3、数据剖析形式
    • 4、数据验证以及浑理形式
    • 5、数据转换形式
    • 6、了解数据简化形式
    • 7、下级形式以及将来工做

高载

Docker

docker pull apachecn0/apachecn-bigdata-zh
docker run -tid -p <port>:八0 apachecn0/apachecn-bigdata-zh
# 会见 http://localhost:{port}

PYPI

pip install apachecn-bigdata-zh
apachecn-bigdata-zh <port>
# 会见 http://localhost:{port}

NPM

npm install -g apachecn-bigdata-zh
apachecn-bigdata-zh <port>
# 会见 http://localhost:{port}

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