インターネットは、今日では、ビッグデータの時代に突入してきたビッグデータ技術が広くように金融、ヘルスケア、教育、電気通信、政府とで使用されてきました。企業は、毎日大量のデータを生成している、PB、EB、ZB、YBもBB、NB、DBに展開B、KB、MB、GB、TBからの測定データの単位。今後数年間は、グローバルデータが爆発的な成長が表示されます。グーグル、アリババ、百度、Jingdongはおよび他のインターネット企業がビッグデータを習得するための技術的な才能の急務であり、かつ大規模なデータ関連の人員は不足の状況を見てきました。
オフラインおよび大規模なデータ処理および設計のために設計されたエコシステムのコアフレームワークとしてのHadoopビッグデータ。大量のデータがMapReduceの分散コンピューティングを提供し、コア組成物のHadoop HDFSは、大量のデータの分散ストレージを提供します。多くのインターネット企業は、Huawei社のクラウドコンピューティングプラットフォーム、淘宝網の推薦システム限り、データおよび関連分野の膨大な量持っているHadoopのフィギュアとして、同社のコアビジネスを達成するためにHadoopを使用しています。
プライマーとして及び生態系全体のHadoopビッグデータ技術開発の現在の主流をカバーするのHadoopフレームワーク、知識と幅広い、周りブック。ハンズオンで補足メイン理論に包括的、コードの可読性強い、実用的な操作は、ステップバイステップでは、一般的に、このような綿密な説明としてオフラインコンピューティングおよびリアルタイムコンピューティング・システムを使用していました。
ブック16章、第1章では、VMwareのCentOS 7オペレーティング・システムにインストール説明し、第2章では、ビッグデータの現像前に、オペレーティング・システムのクラスタ環境の設定について説明し、3章16に、各フレームHDFSのHadoopエコシステムを説明し、 MapReduceは、YARN、ZooKeeperの、HBaseの、ハイブ、Sqoopとリアルタイムデータ処理システムは、水路、カフカは、嵐、スパークおよび分散検索システムElasticsearchおよびその他の基本、アーキテクチャの原則は、双方の共通シェルコマンド、APIの動作も含め、クラスタ環境を構築します、ソースコード解析、及び実際のケースを介して、各フレームの理解と応用を深めます。
だから、どのようにこの本はいますか？
後の章の多くは前の章に基づいているので、この本は、最初から最後まで読ん章の順序に従って読み取りモードを推奨され、そしてステップによって、このステップでは、道への漸進的なアプローチは、あなたがよりスムーズにビッグデータをマスターになります開発スキル。
この本を勉強するとき、最初は各章では、クラスタ環境を構築するために、次にアーキテクチャの原則と章の枠組みの基礎を理解し、したときに学ぶ〜章316を、学習に続いて、第1章と第2章に基づいて優れた開発環境を構築します、シェルコマンド操作やその他の実用的な操作は、本研究では、良いだろう。それらのすべてで書籍の場合は理論的知識と実践的な操作、あなたがプログラムを、独自の大規模なデータを開発するために、または自分のプログラミングプロジェクトに知識を適用するには、類推によって学ぶことができ、さまざまなオンラインフォーラムや他のビッグデータの愛好家に行くことができます話し合い、お互いを助けます。
参考本は初心者のガイドブックや書籍のHadoopのビッグデータ開発者として始めることができ、それも読者のいずれかの大規模なデータ・ベースなしで、本はまた、成功を構築するためのステップを制御することができ、いくつかの基本的なJava言語とLinuxシステム基盤を持っている読者を尋ねます自分のビッグデータクラスタは、メインエントリブックの実際の運用に読者を改善するための本当の能力です。この本を研究することによって、読者はすぐに理解することができますし、大きなフレームのための関連マスタデータは、巧みに開発プロジェクトのためのHadoopビッグデータ統合環境を使用することができます。
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