机读格式显示(MARC)

• 000 01940nam 2200313 450

• 001 0000354973

• 005 20251014110300.0

• 010 __ |a 978-7-5606-5579-6 |d CNY62.00

• 099 __ |a CAL 012020037083

• 100 __ |a 20200323d2020 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 610000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a Hadoop大数据原理与应用 |A Hadoop Da Shu Ju Yuan Li Yu Ying Yong |d = Principles and applications of hadoop big data technology |f 主编徐鲁辉 |z eng

• 210 __ |a 西安 |c 西安电子科技大学出版社 |d 2020

• 215 __ |a 446页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 大数据系列教材 |A Da Shu Ju Xi Lie Jiao Cai

• 300 __ |a 中国电子教育学会高教分会推荐教材 高等学校新工科应用型人才培养“十三五”规划教材 国信蓝桥教育科技（北京）股份有限公司推荐教材

• 320 __ |a 有书目 (第444-446页)

• 330 __ |a 本书全面介绍了Hadoop生态系统中各个开源组件的理论知识和实践案例。全书分为上篇——Hadoop基础篇、中篇——Hadoop提高篇、下篇——案例篇三部分，共11章，涉及数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化一系列大数据应用生命周期中各阶段典型组件的理论知识、安装部署和实战使用。上篇为第1-8章，具体内容包括大数据概述、初识Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架MapReduce、统一资源管理和调度框架YARN、分布式协调框架ZooKeeper、分布式数据库HBase、数据仓库Hive；中篇为第9、10章，具体内容包括大数据迁移和采集工具、数据可视化；下篇为第11章，介绍了使用Hadoop平台完成用户画像项目的全过程。本书在Hadoop、HDFS、MapReduce、ZooKeeper、HBase、Hive等重要章节安排了初级实践操作，以便读者更好地学习和掌握Hadoop关键技术。

• 333 __ |a 本书可作为高等院校大数据、计算机、人工智能等相关专业研究生、本科生的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考

• 410 _0 |1 2001 |a 大数据系列教材

• 510 1_ |a Principles and applications of hadoop big data technology |z eng

• 606 0_ |a 数据处理软件 |A Shu Ju Chu Li Ruan Jian |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TP274 |v 5

• 701 _0 |a 徐鲁辉 |A Xu Lu Hui |4 主编

• 801 _0 |a CN |b SEU |c 20200506

• 905 __ |a AUSTL |d TP274/X479