HCIA-Big Data學習指南 華為技術 9787115649355 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：人民郵電
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：HCIA-Big Data學習指南 ISBN：9787115649355 出版社：人民郵電 著編譯者：華為技術 叢書名：華為ICT認證系列叢書 頁數：202 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1688683 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書以大數據為中心，對大數據及其相關技術、產品和實踐案例進行了詳細的講解。全書共分9章，從大數據概述、華為大數據產品入手，詳細介紹了開源的分散式計算框架——Hadoop，以及Hadoop生態圈的多個組件：Flume、Kafka、HDFS、Zookeeper、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Spark以及Flink；除上述組件外，還介紹了ElasticSearch和ClickHouse。 本書適合正在準備考取華為HCIA-Big Data認證的人員、從事大數據工作的專業人員閱讀，也可作為高等院校相關專業師生的參考書。目錄 第1章 大數據概述1 1 什麼是大數據 1 1 1 大數據的來源 1 1 2 大數據的發展歷程 1 2 大數據的數據特徵及數據類型 1 3 華為鯤鵬大數據 1 4 大數據的發展趨勢 1 5 華為DataArts Studio 1 5 1 什麼是DataArts Studio 1 5 2 DataArts Studio產品功能 1 5 3 DataArts Studio應用場景 1 6 華為雲大數據服務——MRS 習題 第2章 大數據採集與分散式流處理平台 2 1 大數據採集技術 2 2 Flume 2 2 1 Flume簡介及框架 2 2 2 Flume的關鍵特性 2 2 3 Flume應用舉例 2 3 Kafka 2 3 1 Kafka簡介 2 3 2 Kafka的架構與功能 2 3 3 Kafka數據管理 習題 第3章 大數據分散式處理概述 3 1 大數據開發與分散式技術簡介 3 1 1 大數據開發 3 1 2 分散式管理技術 3 2 Hadoop——分散式大數據系統 3 2 1 Hadoop簡介 3 2 2 Hadoop 3 x 3 3 Hadoop的體系架構 3 4 Hadoop與分散式開發 3 5 Hadoop的生態系統 習題 第4章 HDFS分散式文件系統和ZooKeeper 4 1 分散式文件系統 4 1 1 分散式文件系統的設計思路 4 1 2 最早的分散式文件系統 4 1 3 大數據環境下分散式文件系統的優化思路 4 2 HDFS的體系架構及特點 4 2 1 HDFS的體系架構 4 2 2 HDFS的特點 4 3 HDFS的完整性 4 3 1 校驗和 4 3 2 運行後台進程來檢測數據塊 4 4 HDFS數據的讀/寫流程 4 5 HDFS的常用工具 4 5 1 FsShell實現 4 5 2 DFSAdmin實現 4 6 ZooKeeper分散式協調服務 4 6 1 ZooKeeper概述 4 6 2 ZooKeeper的體繫結構 4 6 3 ZooKeeper奇數節點和偶數節點 習題 第5章 分散式計算——MapReduce和YARN 5 1 什麼是MapReduce 5 2 MapReduce編程模型 5 2 1 MapReduce簡單模型 5 2 2 MapReduce複雜模型 5 2 3 WordCount案例 5 3 MapReduce數據流及任務流 5 3 1 MapReduce數據流 5 3 2 MapReduce任務流 5 4 YARN概述 5 5 YARN的基本框架 5 6 YARN的工作流程 習題 第6章 分散式資料庫技術——HBase 6 1 海量數據與NoSQL 6 1 1 關係資料庫的局限 6 1 2 CAP理論 6 1 3 NoSQL 6 2 HBase簡介 6 3 HBase表視圖 6 3 1 HBase邏輯視圖 6 3 2 HBase物理視圖 6 4 HBase物理存儲模型 6 5 HBase的基本操作 6 5 1 HBase Shell的命令 6 5 2 general操作 6 5 3 DDL（數據定義語言）操作 習題 第7章 分散式數據倉庫技術——Hive 7 1 什麼是Hive 7 1 1 Hive的本質 7 1 2 Hive的基礎架構 7 2 Hive的安全性 7 2 1 默認授權模式 7 2 2 基於存儲的授權模式 7 2 3 基於SQL標準的授權模式 7 3 Hive Shell 7 4 Hive的性能調優 7 4 1 分區表 7 4 2 存儲優化 7 4 3 矢量化查詢優化 7 5 HQL簡介 7 5 1 認識HQL 7 5 2 Hive管理數據的方式 習題 第8章 ClickHouse與ElasticSearch分散式搜索 8 1 ClickHouse概述 8 2 ClickHouse的架構及其基本特性 8 2 1 ClickHouse的架構 8 2 2 ClickHouse的基本特性 8 3 ClickHouse的使用案例 8 4 ElasticSearch簡介 8 5 ElasticSearch的架構及其基本特性 8 5 1 ElasticSearch的架構 8 5 2 ElasticSearch的基本特性 8 6 ElasticSearch的使用案例 習題 第9章 大數據實時處理技術 9 1 Spark——分散式技術 9 1 1 Spark概述與架構 9 1 2 彈性分散式數據集 9 1 3 Spark的擴展功能 9 1 4 Spark的應用舉例 9 2 Flink——分散式實時處理引擎 9 2 1 Flink的原理與架構 9 2 2 Flink的運行架構 9 2 3 Flink應用舉例 習題 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
