�A(y��)�����փr�ǰ����c���N��ӡ����(y��u)�ݵ�ُ�I����Ӌ����ăr������(y��u)��ȯ���֣����H��������δ�ص�ͬ�ڌ�(sh��)�H���փr��
�Є�����(bi��o)ӛ����P�ȸ�����ȫԔ��(x��)Ʒ���f��>>
-
>
ȫ��Ӌ��C(j��)�ȼ���ԇ�����濼�}��ģ�M������Ԕ�⡤����MSOffice����(y��ng)��
-
>
�Q��(zh��n)�Мy5000�}(���Z�����c���_(d��))
-
>
ܛ�����ܜyԇ.�����c�{(di��o)��(y��u)��(sh��)�`֮·
-
>
��һ�д��aAndroid
-
>
JAVA���m(x��)����
-
>
EXCEL�(qi��ng)�̿ƕ�(��ȫ��)(ȫ��ӡˢ)
-
>
��ȌW(xu��)��(x��)
��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� ���(qu��n)��Ϣ
- ISBN��9787121420115
- �l�δa��9787121420115 ; 978-7-121-42011-5
- �b����һ���z�漈
- �Ԕ�(sh��)�����o
- ���������o
- ���ٷ��>>
��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� ������ɫ
һ���аl(f��)���̎���(sh��)�`��(j��ng)�(y��n)���Y(ji��)����(n��i)��ϵ�y(t��ng)ȫ������(sh��)�`ָ��(d��o)�ԏ�(qi��ng)��
��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� ��(n��i)�ݺ���
������һ�����TՓ����(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�����P(gu��n)���g(sh��)����(y��ng)�õ�������Ҳ��һ���аl(f��)���̎��Č�(sh��)��(zh��n)��(j��ng)�(y��n)�Y(ji��)�����������ν�B�˴�(sh��)��(j��)�ɼ�����(sh��)��(j��)�A(y��)̎������(sh��)��(j��)�惦�cӋ�㡢��(sh��)��(j��)��ȫ�����P(gu��n)��(n��i)�������Y(ji��)�ϴ�(sh��)��(j��)��(y��ng)�ø��ИI(y��)��������B����̡�ú̿���������t(y��)������š���ͨ���ИI(y��)�Ĵ�(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�����ܺ�����ij��̾W(w��ng)վ��(sh��)��(j��)�����鱳������Bһ�������Ĕ�(sh��)��(j��)�ɼ�����ϴ��̎�����x����(sh��)��(j��)�������������ڽo�x��չʾһ��ϵ�y(t��ng)�Č�(sh��)�`�����^�̡��c�����������g(sh��)���P(gu��n)��Փ���^����������(n��i)���·f��ϵ�y(t��ng)ȫ������(sh��)�`ָ��(d��o)�ԏ�(qi��ng)��
��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� Ŀ�
1��1 ��(sh��)��(j��)������� 1
1��2 ��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎���������� 2
1��2��1 ��(sh��)��(j��)�ɼ� 3
1��2��2 ��(sh��)��(j��)�A(y��)̎�� 3
1��2��3 ��(sh��)��(j��)̎�� 4
1��3 ��(sh��)��(j��)���� 5
1��4 ��(sh��)��(j��)��(y��ng)�� 6
1��4��1 ��(sh��)��(j��)��(y��ng)���ИI(y��)��� 6
1��4��2 ��(sh��)��(j��)�������̘I(y��)�ϵđ�(y��ng)�� 7
��(x��)�} 9
�����īI(xi��n) 9
��2�� �_ԴHadoop 10
2��1 Hadoop���� 10
2��1��1 Hadoop���� 10
2��1��2 Hadoop��Դ���l(f��)չʷ 11
2��1��3 Hadoop�l(f��)�а汾 12
2��1��4 Hadoop���� 13
2��2 Hadoop���B(t��i)ϵ�y(t��ng) 13
2��2��1 HDFS 14
2��2��2 MapReduce 15
2��2��3 Hive 15
2��2��4 ZooKeeper 16
2��2��5 Flume 17
2��2��6 Kafka 17
2��2��7 Spark 18
2��2��8 Storm 19
2��2��9 Flink 20
2��2��10 YARN 20
2��3 Hadoop�İ��b�cʹ�� 21
2��3��1 �h(hu��n)����(zh��n)�� 22
2��3��2 �ΙC(j��)ģʽ 24
2��3��3 �ηֲ�ʽ 25
2��3��4 ��ȫ�ֲ�ʽ���b 38
��(x��)�} 44
�����īI(xi��n) 45
��3�� ��(sh��)��(j��)�ɼ� 46
3��1 ��(sh��)��(j��)�ɼ��c��(sh��)��(j��)�ɼ� 46
3��1��1 ��(sh��)��(j��)�ɼ� 47
3��1��2 ��(sh��)��(j��)�ɼ�����(sh��)��(j��)��Դ 47
3��1��3 ���y(t��ng)��(sh��)��(j��)�ɼ��c��(sh��)��(j��)�ɼ��ą^(q��)�e 48
3��1��4 ��(sh��)��(j��)�ɼ���� 48
3��2 ��(sh��)��(j��)�ɼ����� 49
3��2��1 ��(sh��)��(j��)��ɼ� 50
3��2��2 ϵ�y(t��ng)��־�ɼ� 50
3��2��3 �W(w��ng)�j(lu��)��(sh��)��(j��)�ɼ� 51
3��2��4 �������ɼ� 51
3��2��5 �����ɼ� 51
3��3 ���òɼ�����ƽ�_ 52
3��3��1 Flume 52
3��3��2 Fluentd 53
3��3��3 Logstash 55
3��3��4 Chukwa 56
3��3��5 Scribe 57
3��3��6 Splunk 58
3��3��7 Scrapy 59
3��4 �W(w��ng)�j(lu��)���x 61
3��4��1 �W(w��ng)�j(lu��)���x��� 61
3��4��2 �W(w��ng)�j(lu��)���x�l(f��)չ�F(xi��n)�� 62
3��4��3 �W(w��ng)�j(lu��)���xʹ�ü��g(sh��) 63
3��5 ��(sh��)��(zh��n) 64
3��5��1 �(xi��ng)Ŀ��(zh��n)�� 64
3��5��2 �ܘ�(g��u)�O(sh��)Ӌ 65
3��5��3 ���a��(sh��)�F(xi��n) 66
3��5��4 �Y(ji��)��չʾ 73
��(x��)�} 78
�����īI(xi��n) 78
��4�� ��־�ɼ� 79
4��1 ��־�ɼ����� 79
4��1��1 ϵ�y(t��ng)��־��� 79
4��1��2 ��־����ϵ�y(t��ng)�ܘ�(g��u)����־�ɼ���ʽ 80
4��1��3 ��־�ɼ���(y��ng)�È����c��־������(y��ng)�È��� 81
4��1��4 ��־�ɼ�ϵ�y(t��ng)�P(gu��n)�I���g(sh��) 82
4��2 Scribe 83
4��2��1 Scribe���� 83
4��2��2 Scribeȫ������ 83
4��2��3 Scribe�Ĵ惦������� 84
4��3 Chukwa 88
4��3��1 Chukwa���� 88
4��3��2 Chukwa�ܘ�(g��u) 88
4��3��3 Chukwa��(sh��)��(j��)�ռ���(y��ng)�� 89
4��4 Kafka 90
4��4��1 Kafka���� 90
4��4��2 Kafka�ܘ�(g��u) 91
4��4��3 Kafka��־�ɼ� 93
4��5 Flume 94
4��5��1 Flume���� 94
4��5��2 Flume�ܘ�(g��u) 95
4��5��3 Flume�ă�(y��u)�� 95
4��6 ��(sh��)��(zh��n) 95
4��6��1 Flume���b���� 96
4��6��2 �h(hu��n)���yԇ 98
4��6��3 �ɼ�Ŀ䛵�HDFS 99
4��6��4 �ɼ��ļ���HDFS 100
��(x��)�} 101
�����īI(xi��n) 101
��5�� ��(sh��)��(j��)�A(y��)̎�� 102
5��1 ��ʲôҪ�M(j��n)�Д�(sh��)��(j��)�A(y��)̎�� 102
5��2 ��(sh��)��(j��)�A(y��)̎�����w�ܘ�(g��u) 104
5��3 ��(sh��)��(j��)�A(y��)̎������ 105
5��3��1 ��(sh��)��(j��)��ϴ 105
5��3��2 ��(sh��)��(j��)���� 108
5��3��3 ��(sh��)��(j��)�D(zhu��n)�Q 109
5��3��4 ��(sh��)��(j��)���p 110
5��4 ETL����Kettle 116
5��4��1 ETL��B 116
5��4��2 Kettle��B 119
5��4��3 Kettle���b�c���� 142
5��5 ��(sh��)��(zh��n) 151
5��5��1 ����Python�Ĕ�(sh��)��(j��)�A(y��)̎�� 151
5��5��2 ����Hadoop���B(t��i)Ȧ��Kettle��(y��ng)�� 155
��(x��)�} 179
�����īI(xi��n) 180
��6�� ��(sh��)��(j��)�惦 182
6��1 ��(sh��)��(j��)�惦���� 183
6��1��1 ��(sh��)��(j��)�惦���R�Ć��} 183
6��1��2 ��(sh��)��(j��)�惦��ʽ 184
6��1��3 ��(sh��)��(j��)�惦���g(sh��)·�� 184
6��2 HDFS 185
6��2��1 HDFS�ܘ�(g��u) 186
6��2��2 HDFS�惦�C(j��)�� 187
6��2��3 NameNode��DataNode�����C(j��)�� 190
6��3 NoSQL 193
6��3��1 NoSQL��(sh��)��(j��)����� 193
6��3��2 HBase 198
6��3��3 MongoDB 206
6��3��4 Redis 214
6��4 ElasticSearch 220
6��4��1 ElasticSearch���� 220
6��4��2 ElasticSearch�������� 221
6��4��3 ElasticSearch����ԭ�� 223
6��4��4 ElasticSearch�惦�C(j��)�� 224
6��4��5 ElasticSearch�ֲ�ʽ�惦 226
6��4��6 ElasticSearch���b�c�\(y��n)�� 229
6��5 ��(sh��)��(zh��n) 231
6��5��1 ����ģʽ� 231
6��5��2 Sentinelģʽ� 235
6��5��3 Clusterģʽ� 238
��(x��)�} 245
�����īI(xi��n) 245
��7�� MapReduce 246
7��1 ���� 246
7��2 MapReduceӋ���� 247
7��2��1 MapReduceģ�� 247
7��2��2 MapReduce����(sh��) 249
7��2��3 MapReduce�YԴ���� 250
7��2��4 MapReduce�������ڹ��� 251
7��3 MapReduce�������̼�ԭ�� 253
7��3��1 MapReduce�������� 253
7��3��2 MapReduce����ԭ�� 254
7��4 ����Shuffle�^�� 255
7��4��1 Map��Shuffle 256
7��4��2 Reduce��Shuffle 260
7��5 ��(sh��)��(zh��n) 262
7��5��1 �΄�(w��)��(zh��n)�� 262
7��5��2 ����Map���� 262
7��5��3 ����Reduce ���� 263
7��5��4 ����main����(sh��) 265
7��5��5 ���Ĵ��a�� 265
7��5��6 �\(y��n)��a 266
��(x��)�} 266
�����īI(xi��n) 267
��8�� Hive��(sh��)��(j��)�}�� 268
8��1 ��(sh��)��(j��)�}�캆�� 269
8��1��1 ��(sh��)��(j��)�}����� 269
8��1��2 ��(sh��)��(j��)�}��ĽY(ji��)��(g��u) 269
8��1��3 ���y(t��ng)��(sh��)��(j��)�}����} 271
8��1��4 ��(sh��)��(j��)�}��İl(f��)չ 271
8��2 Hive 272
8��2��1 Hive���� 272
8��2��2 Hive�c���y(t��ng)��(sh��)��(j��)����� 273
8��2��3 Hiveϵ�y(t��ng)�ܘ�(g��u) 275
8��2��4 Hive�wϵ�Y(ji��)��(g��u) 276
8��2��5 Hive����ԭ�� 277
8��2��6 Hive�Ĕ�(sh��)��(j��)ģ�� 283
8��2��7 Hive�������� 284
8��3 Impala 288
8��3��1 Impala���� 288
8��3��2 Impala�ܘ�(g��u) 290
8��3��3 Impala��(zh��)���^�� 292
8��3��4 Impala�cHive���^ 294
8��3��5 Impala�������� 294
8��4 Spark SQL 296
8��4��1 Spark SQL���� 296
8��4��2 Spark SQLϵ�y(t��ng)�ܘ�(g��u) 297
8��4��3 HiveContext��SQLContext���\(y��n)���^�� 298
8��4��4 Shark��Spark SQL 299
8��4��5 Spark SQL�������� 303
8��5 ���� 305
8��5��1 ��(sh��)��(j��)�}���O(sh��)Ӌ���� 305
8��5��2 YouTuBe�(xi��ng)Ŀ��(sh��)��(zh��n) 307
��(x��)�} 318
�����īI(xi��n) 318
��9�� ��Ӌ�� 319
9��1 ��Ӌ�㺆�� 319
9��1��1 ��Ӌ��ĸ�����c(di��n) 320
9��1��2 ��Ӌ����m�÷����c��(y��ng)�È��� 321
9��2 Spark Streaming 321
9��2��1 Spark Streaming ���� 321
9��2��2 Spark Streaming����ԭ�� 322
9��2��3 Spark Streaming �\(y��n)�мܘ�(g��u) 322
9��2��4 ��(sh��)��(zh��n) 323
9��3 Storm 325
9��3��1 Storm���� 326
9��3��2 Storm���A(ch��)�ܘ�(g��u) 326
9��3��3 Storm�\(y��n)������ 327
9��3��4 ��(sh��)��(zh��n) 328
9��4 Flink 332
9��4��1 Flink���� 333
9��4��2 Flink�\(y��n)�мܘ�(g��u) 335
9��4��3 ��(sh��)��(zh��n) 336
9��5 ���� 341
9��5��1 �΄�(w��)Ŀ��(bi��o) 341
9��5��2 ��(sh��)�(y��n)�h(hu��n)�� 341
9��5��3 ��(sh��)��(j��)��(zh��n)�� 341
9��5��4 �I(y��)��(w��)���΄�(w��)����(sh��)�F(xi��n) 344
9��5��5 �Y(ji��)��չʾ 350
��(x��)�} 351
�����īI(xi��n) 351
��10�� Pregel�DӋ�� 352
10��1 Pregel�DӋ�㺆�� 353
10��1��1 �D�Y(ji��)��(g��u)��(sh��)��(j��) 353
10��1��2 ���y(t��ng)�DӋ���Q�����IJ��� 353
10��1��3 �DӋ��ͨ��ܛ�� 353
10��1��4 Pregel���� 354
10��2 Pregel�DӋ��ģ�� 355
10��2��1 ����D����c(di��n) 355
10��2��2 ��c(di��n)֮�g����Ϣ���f 355
10��2��3 PregelӋ���^�� 356
10��3 Pregel����ԭ�� 358
10��3��1 Pregel��C++ API 358
10��3��2 ��Ϣ���f�C(j��)�ƺ�Combiner 358
10��3��3 Aggregator�C(j��)�� 359
10��3��4 ��?f��)���?360
10��3��5 ݔ���ݔ�� 360
10��4 Pregel�wϵ�Y(ji��)��(g��u) 360
10��4��1 Pregel�Ĉ�(zh��)���^�� 360
10��4��2 ���e�� 362
10��4��3 Worker 363
10��4��4 Master 363
10��4��5 Aggregator 364
10��5 Pregel��(y��ng)��(sh��)�� 365
10��5��1 ��Դ*��·�� 365
10��5��2 PageRank�㷨��(sh��)�F(xi��n)�����^ 367
10��6 Hama 371
10��6��1 Hama��B 371
10��6��2 Hama�wϵ�Y(ji��)��(g��u) 371
10��6��3 Hama��(sh��)�F(xi��n)PageRank�㷨 372
��(x��)�} 374
�����īI(xi��n) 374
��11�� ��(sh��)��(j��)��ȫ���g(sh��)����(y��ng)�� 375
11��1 ��(sh��)��(j��)��ȫ���� 376
11��2 ��(sh��)��(j��)��ȫ���{��ʽ 376
11��2��1 ��(sh��)��(j��)���A(ch��)�O(sh��)ʩ��ȫ���{ 376
11��2��2 ��(sh��)��(j��)�������ڰ�ȫ���{ 377
11��2��3 ��(sh��)��(j��)�[˽��ȫ���{ 379
11��3 ��(sh��)��(j��)��ȫ�P(gu��n)�I·�� 380
11��3��1 ��(sh��)��(j��)���ܰ�ȫ���� 380
11��3��2 ��(sh��)��(j��)��ȫ�P(gu��n)�I���g(sh��) 387
11��4 ��(sh��)��(j��)��ȫ��������(y��ng)�� 391
11��4��1 ��(sh��)��(j��)��ȫ���� 392
11��4��2 ��(sh��)��(j��)��ȫ��(y��ng)�� 394
11��5 ��(sh��)��(j��)��ȫ�������� 398
11��5��1 ��ȫ���ܰ����D�D������д��(sh��)��(j��)Ӌ��ƽ�_ 398
11��5��2 �������ڰ�ȫ���������D�D��(sh��)��(j��)��(n��i)�W(w��ng)��Ӳ��©����ȫ���� 400
��(x��)�} 403
�����īI(xi��n) 403
��12�� �ИI(y��)��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 404
12��1 ��̴�(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 404
12��1��1 ����ИI(y��)��(sh��)��(j��)���� 404
12��1��2 ���|��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 404
12��1��3 ij��̾W(w��ng)վ�����x����(sh��)��(j��)�������� 410
12��2 ú̿��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 423
12��2��1 ú̿�ИI(y��)��(sh��)��(j��)���� 423
12��2��2 ú̿�ИI(y��)��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 424
12��2��3 ú̿�ИI(y��)��(sh��)��(j��)ƽ�_���� 425
12��3 ������(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 432
12��3��1 ���w���g(sh��)�ܘ�(g��u) 432
12��3��2 Hadoop�cSpark����ƽ�_ 433
12��3��3 ��(sh��)��(j��)�ɼ������O(sh��)Ӌ 434
12��3��4 ��(sh��)��(j��)��ϴ�����O(sh��)Ӌ 435
12��3��5 ��(sh��)��(j��)�惦�����O(sh��)Ӌ 436
12��3��6 �W(xu��)���W(xu��)�I(y��)�A(y��)��ϵ�y(t��ng)������� 437
12��3��7 ϵ�y(t��ng)�wϵ�Y(ji��)��(g��u)�O(sh��)Ӌ 438
12��4 �t(y��)����(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 439
12��4��1 �t(y��)����(sh��)��(j��)���� 439
12��4��2 �t(y��)���ИI(y��)��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 441
12��4��3 �t(y��)����(sh��)��(j��)�ɼ��c̎������ 443
12��5 ��Ŵ�(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 447
12��5��1 ����ИI(y��)��(sh��)��(j��)���� 448
12��5��2 ����ИI(y��)��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 450
12��5��3 ����ИI(y��)��(sh��)��(j��)���� 452
12��6 ��ͨ��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 455
12��6��1 ��ͨ��(sh��)��(j��)���� 456
12��6��2 ��ͨ�ИI(y��)��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� 461
12��6��3 ��ͨ��(sh��)��(j��)���� 466
��(x��)�} 476
�����īI(xi��n) 477
��(sh��)��(j��)�ɼ��c̎�� ���ߺ���
��ѩƼ����ʿ�������������������o(j��)��(y��u)���˲ţ�����ʡ�����Ƽ���(chu��ng)���˲�������ʡ�����d�W(xu��)�g(sh��)���g(sh��)���^�����L�ڏ���Ӌ��C(j��)�ƌW(xu��)�c���g(sh��)��������Ϣϵ�y(t��ng)�I(l��ng)��ĵĽ̌W(xu��)�c���й�������Ҫ�о��dȤ�������g��(sh��)��(j��)�ھ��c��Ϣ��������(sh��)��(j��)����(qu��n)���o(h��)��ܛ���yԇ����(sh��)��(j��)�c�˹����ܼ��g(sh��)����(y��ng)�õ����������ɇ���"���塱��"ʮ�塱�Ƽ����P(gu��n)��"ʮһ�塱�Ƽ�֧��Ӌ���������������o(j��)��(y��u)���˲�֧��Ӌ����20���(xi��ng)�����(xi��ng)Ŀ�����Ы@�؏d���ƌW(xu��)���g(sh��)�M(j��n)��һ�Ȫ�4�(xi��ng)�����Ȫ�3�(xi��ng)�����Ȫ�1�(xi��ng)����LNAI��LNCS�ȇ���(n��i)����Ҫ�W(xu��)�g(sh��)�ڿ��ϰl(f��)��Փ��60��ƪ�����б�EI���30��ƪ������W(xu��)�g(sh��)����6�������Ы@����ʡ��Ϣ���g(sh��)��(y��u)��һ�Ȫ�1�(xi��ng)�����Ȫ�1�(xi��ng)��
- >
����?gu��)����x��Ѹ:����Ϧʰ
- >
����
- >
������
- >
�_�����_�m�x���S�P-���b
- >
���Z�ڴ���ϵ�С������˼��20:Փ��Ȼ�x��(Ӣ�h�p�Z)
- >
���wǧ����
- >
�����������
- >
����?gu��)����x��Ѹ:�����¾�