Hadoop海量数据处理 技术详解与项目实战

《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战》介绍了Hadoop技术的相关知识，并将理论知识与实际项目相结合。全书共分为三个部分：基础篇、应用篇和总结篇。基础篇详细介绍了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop，并深入探讨了Hadoop的运维和调优；应用篇则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现；结束篇对全书进行总结，并对技术发展做了展望。 《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战》结构针对学习曲线进行了优化，由浅至深，从理论基础到项目实战，适合Hadoop的初学者阅读，也适合作为高等院校相关课程的教学参考书。

这是一本深入解析Hadoop技术，并将其应用于商业智能系统项目实战的综合性书籍。全书分为基础篇、应用篇和结束篇三个部分，分别对Hadoop技术、商业智能系统项目实战以及技术发展进行了详细的讲解。 在基础篇中，书籍详细讲解了Hadoop、MapReduce、HDFS、Hive和Sqoop等关键技术，并深入探讨了Hadoop的运维和调优。其中，Hadoop与大数据的关系、数据挖掘与商业智能的定义、HDFS概述和架构、MapReduce编程模型概述、Hive概述和基本功能、Hadoop发行版本的选择等内容，为读者提供了全面的Hadoop技术知识。 在应用篇中，书籍则包含了一个具有代表性的完整的基于Hadoop的商业智能系统的设计和实现。通过在线图书销售商业智能系统项目实战，读者可以了解到如何设计和实现一个基于Hadoop的商业智能系统，并掌握相关的技术和方法。 在结束篇中，书籍对全书进行了总结，并对技术发展做了展望。其中，ETL过程介绍、数据抽取与转换、数据清洗工具选择、物以类聚的概念和意义、聚类算法、调度模块的实现与优化、数据仓库与Web关系、Sqoop高级功能和命令使用等内容，为读