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⑴ 《ANTLR4權威指南》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《ANTLR4權威指南》（TerenceParr）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名:ANTLR4權威指南

豆瓣評分:9.7

作者:TerenceParr

出版社:機械工業出版社

譯者:張博

出版年:2017-5-1

頁數:262

內容簡介:

ANTLR是一款強大的語法分析器生成工具，可用於讀取、處理、執行和翻譯結構化的文本或二進制文件。它被廣泛應用於學術領域和工業生產實踐，是眾多語言、工具和框架的基石。Twitter搜索使用ANTLR進行語法分析，每天處理超過20億次查詢；Hadoop生態系統中的Hive、Pig、數據倉庫和分析系統所使用的語言都用到了ANTLR；Lex Machina將ANTLR用於分析法律文本；Oracle公司在SQL開發者IDE和遷移工具中使用了ANTLR；NetBeans公司的IDE使用ANTLR來解析C++；Hibernate對象-關系映射框架（ORM）使用ANTLR來處理HQL語言。

除了這些鼎鼎大名的項目之外，還可以利用ANTLR構建各種各樣的實用工具，如配置文件讀取器、遺留代碼轉換器、維基文本渲染器，以及JSON解析器。我編寫了一些工具，用於創建資料庫的對象-關系映射、描述三維可視化以及在java源代碼中插入性能監控代碼。我甚至為一次演講編寫了一個簡單的DNA模式匹配程序。

一門語言的正式描述稱為語法（grammar），ANTLR能夠為該語言生成一個語法分析器，並自動建立語法分析樹——一種描述語法與輸入文本匹配關系的數據結構。ANTLR也能夠自動生成樹的遍歷器，這樣你就可以訪問樹中的節點，執行自定義的業務邏輯代碼。

本書既是ANTLR 4的參考手冊，也是解決語言識別問題的指南。你會學到如下知識：

識別語言樣例和參考手冊中的語法模式，從而編寫自定義的語法。

循序漸進地為從簡單的JSON到復雜的R語言編寫語法。同時還能學會解決XML和python中棘手的識別問題。

基於語法，通過遍歷自動生成的語法分析樹，實現自己的語言類應用程序。

在特定的應用領域中，自定義識別過程的錯誤處理機制和錯誤報告機制。

通過在語法中嵌入Java動作（action），對語法分析過程進行完全的掌控。

本書並非教科書，所有的討論都是基於實例的，旨在令你鞏固所學的知識，並提供語言類應用程序的基本範例。

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《深入NoSQL》（Shashank Tiwari）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：深入NoSQL

作者：Shashank Tiwari

譯者：巨成

豆瓣評分：6.1

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2012-11

頁數：294

內容簡介：

《深入NoSQL》是一本全面的NoSQL實踐指南。書中主要關注NoSQL的基本概念，以及使用NoSQL資料庫的切實可行的解決方案。書中介紹了基於MapRece的可伸縮處理，演示Hadoop用例，還有Hive和Pig這樣的高層抽象。包含許多用例演示，同時也會討論Google、Amazon、Facebook、Twitter和LinkedIn的可伸縮數據架構。

作者簡介：

Shashank Tiwari，創業者、開發者、技術作家、演講者和導師，技術型創業公司Treasury of Ideas（www.treasuryofideas.com）的創始人。

他是一位經驗豐富的軟體開發者和企業家，長期關注高性能應用、分析、Web應用以及移動平台，對數據可視化和統計機器學習有著濃厚的興趣，喜歡喝咖啡、吃甜點、騎自行車。他撰寫了許多技術文章和著作，並且應邀在全球各地的技術會議上進行演講。

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《Hive編程指南》(卡普廖洛(EdwardCapriolo)萬普勒(DeanWampler)盧森格林(JasonRutherglen) ）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Hive編程指南

豆瓣評分：7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/萬普勒 (Dean Wampler)/盧森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民郵電出版社
原作名:Programming Hive
譯者:曹坤
出版年:2013-12-1
頁數:318

內容簡介

市場中第一本Hive圖書。Hive在Hadoop系統中的應用趨勢比較可觀。

作者簡介

Edward Capriolo：Media6degrees公司系統管理員，他是Apache軟體基金會成員，還是Hadoop-Hive項目成員。

Dean Wampler：Think Big Analytics公司總顧問，對大數據問題以及Hadoop和機器學習有專門的研究。

Jason Rutherglen：Think Big Analytics公司軟體架構師，對大數據、Hadoop、搜索和安全有專門的研究。

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書名：Hive編程指南

豆瓣評分：7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/萬普勒 (Dean Wampler)/盧森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民郵電出版社
原作名:Programming Hive
譯者:曹坤
出版年:2013-12-1
頁數:318

內容簡介

市場中第一本Hive圖書。Hive在Hadoop系統中的應用趨勢比較可觀。

作者簡介

Edward Capriolo：Media6degrees公司系統管理員，他是Apache軟體基金會成員，還是Hadoop-Hive項目成員。

Dean Wampler：Think Big Analytics公司總顧問，對大數據問題以及Hadoop和機器學習有專門的研究。

Jason Rutherglen：Think Big Analytics公司軟體架構師，對大數據、Hadoop、搜索和安全有專門的研究。

⑸ hadoop 怎麼查看hive原始文件

在探索數據存儲和供給的基本機制之前，需要考慮您要存儲何種信息，如何存儲它，以及打算存儲多長時間。
InfoSphere BigInsights Quick Start Edition
InfoSphere® BigInsights™ Quick Start Edition 是一個免費的、可下載的 InfoSphere BigInsights 版本，是 IBM 基於 Hadoop 的產品。使用 Quick Start Edition，您可以嘗試 IBM 為了提高開源 Hadoop 的價值而構建的特性，比如 Big SQL、文本分析和 BigSheets。為了讓您的體驗盡可能順利，提供了引導式學習，包括分步的自學教程和視頻，幫助您開始讓 Hadoop 為您工作。沒有時間或數據的限制，您可以自己選擇時間使用大量數據進行實驗。觀看視頻，遵循這些教程 (PDF) 和 立刻下載 BigInsights Quick Start Edition。
Hadoop 的一個較大、但並不總是被提出來的問題是，它提供了一個只能附加的數據存儲來存儲大量信息。盡管此方法聽起來似乎非常適合存儲機器數據，但它會誘使人們長期存儲大量信息。這就帶來了問題，不是因為 Hadoop 無法存儲該數據，而是因為這一數據量為需要獲得實時的有效信息的環境增加了不必要的負擔。
因此，在使用 Hadoop 來存儲機器數據時，需要仔細的管理。不能存儲該數據並假設您可在以後檢索需要的數據，您需要制定一個計劃。舉例而言，為了使用該數據發出實時警報，您可能不希望篩選多年的數據點來挑選出最新的細節。在識別某個問題和發送警報時，除了幫助構建趨勢和基準信息，來自兩年前（甚至來自 6 個月前）的數據不可能還有用。

⑹ 0基礎自學大數據哪裡找視頻教材

零基礎想要學習大數據，講真，真的還是一件困難的事，不過人生就是這樣，只有你越過更大的困難，才知道自己會有更大的收獲。就像現在的大數據行業，人人都說大數據行業好，薪資高，但是你看到過每一個學習大數據的學生為此付出的慘痛經歷嗎？你看到過大數據工程師曾經日夜苦讀、鑽研書籍和教程嗎？付出不一定有回報，但不付出一定不會有回報，想要更大的收獲，先來收下這波大數據書籍和視頻教程吧！
一、大數據書籍推薦：

1、《為數據而生》

書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下，相對應的數據分析需要做到分析、外化、集成。

2、《智能時代》

這本書作者分七章從不同角度對大數據進行介紹，分別以技術和思維方式的改變為主線，從工業革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數據與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業，這正是作者的用心之處。

3、《R語言預測實戰》

R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用於統計、建模及可視化。由於上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要作用之一,藉助R語言來做大數據預測，可以兼具效率與價值於一身。

3、《數據之巔》

這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。

4、《Hadoop權威指南》

《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。

5、《Hive編程指南》

《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。

大數據視頻教程

對於零基礎想學大數據的同學，小編不建議你一上來就接觸大數據，你和大數據的近距離接觸還有一個門檻，那就是編程語言的學習，學習大數據的首要綱領，就是熟練掌握一門編程語言。小編咨詢了千鋒大數據講師，當前大數據所運用的編程語言基本都是java，也會涉及到Python、Scala編程語言，所以先從掌握一門編程語言學起吧！
java全套視頻教程總目錄

python最新基礎視頻教程

進行完大數據編程語言的學習，這時候你就可以真正的接觸大數據技術知識了，我們知道大數據以Hadoop、spark、storm等核心技術組成，自然也會以此為重點突破。

大數據教程：Spark基礎及源碼分析

大數據課程：hadoop生態圈視頻

⑺ 大家推薦一本寫得好的關於大數據的書

隨著互聯網的發展，數據分析已經成了非常熱門的職業，大數據分析師也成了社會打工人趨之若鶩的職業，不僅高薪還沒有很多職場微世界的繁瑣事情，不過要想做好數據分析工作也並不簡單，參看一些好書，對行進數據分析會更有幫助!今天就給大家帶來了數據分析入門經典書籍推薦，希望對各位小夥伴有所幫助。

1.《誰說菜鳥不會數據分析》

不只闡明晰一些常見的剖析技巧，並趁便 Excel 的一些常識以及數據分析在公司中所在的方位，輕松把握數據分析的技拍晌術，也對職場了解有必定的幫助。

2.《淺顯易懂數據分析》

數據分析入門首先本。類似於小說的生動辦法，淺顯易懂形象生動地詮釋了數據分析的根底進程，試驗辦法，最優化辦法/假定查驗法襲弊鋒/貝葉斯核演算法/等等辦法論，讓讀者可以對剖析概念有個全面的認知。

3.《Excel圖表之道》

奉告讀者怎樣規劃和製作抵達雜志級質量的、專業有用的商務圖表，作者比照方《商業周刊》、《經濟學人》等全球頂尖商業雜志上的精彩圖表事例進行剖析，給出其依據Excel的完畢辦法，包括數據地圖、動態圖表、儀錶板等許多高檔圖卜基表技巧。

4.《Excel這么用就對了》

所觸及的具體內容包括排序、挑選、函數公式、數據透視表、圖表、宏與VBA

等功用運用，並結合許多的企業運用實例，以圖文並茂的辦法將處理思路和操作進程逐一呈現。

作為數據分析師，如果僅僅安於現狀，不注重自我行進，那麼，不久的將來，你很或許成為公司的「人肉」取數機，影響往後的工作生計。

5.《大數據分析：點「數」成金》

該書向讀者介紹怎樣將大數據分析應用於各行各業。在中，你將了解到如何對數據進行挖掘，怎樣從數據中揭示趨勢並轉化為競爭策略及攫取價值的方法。這些更有意思也更有效的方法能夠提升企業的智能化水平，將有助於企業解決實際問題，提升利潤空間，提高生產率並發現更多的商業機會。

6.《大數據時代 》

《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作，本書中前瞻性地指出，大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數據開啟了一次重大的時代轉型，並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。《大數據時代》認為大數據的核心就是預測。大數據將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度。大數據已經成為了新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發。書中展示了谷歌、微軟、IBM、蘋果、facebook、twitter、VISA等大數據先鋒們具價值的應用案例。

以上就是今天給大家整理的大數據相關內容，希望對大家有所幫助。要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，一直學習，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

PS：只看書可不行哦~最好結合視頻教程一起看，不然就是大寫的懵逼！

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《Hadoop應用架構》（Mark Grover）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Hadoop應用架構

作者：Mark Grover

譯者：郭文超

豆瓣評分：7.7

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-1

頁數：304

內容簡介：

本書就使用Apache Hadoop端到端數據管理方案提供專業架構指導。其他書籍大多針對Hadoop生態系統中的軟體，講解較為單一的使用方法，而本書偏重實踐，在架構的高度詳細闡釋諸多工具如何相互配合，搭建出打磨之後的完整應用。書中提供了諸多案例，易於理解，配有詳細的代碼解析，知識點一目瞭然。

為加強訓練，本書後半部分提供了詳細的案例，涵蓋最為常見的Hadoop應用架構。無論是設計Hadoop應用，還是將Hadoop同現有數據基礎架構集成，本書都可以提供詳實的參考。

作者簡介：

Mark Grover

Apache Sentry項目管理委員會成員，《Hive編程指南》作者之一，曾參與Apache Hadoop、Apache Hive、Apache Sqoop以及Apache Flume等項目，並為Apache Bigtop項目和Apache Sentry（項目孵化中）項目貢獻代碼。

⑼ 大數據學習入門規劃

大數據方向的工作目前分為三個主要方向:
01.大數據工程師
02.數據分析師
03.大數據科學家
04.其他（數據挖掘本質算是機器學習，不過和數據相關，也可以理解為大數據的一個方向吧）
一、大數據工程師的技能要求
二、大數據學習路徑
三、學習資源推薦（書籍、博客、網站）
一、大數據工程師的技能要求總結如下:
必須技能10條:01.Java高級編程(虛擬機、並發)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此處指HDFS+MapRece+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）進階技能6條:11.機器學習演算法以及mahout庫加MLlib12.R語言13.Lambda 架構14.Kappa架構15.Kylin16.Aluxio
二、學習路徑
第一階段:
01.Linux學習（跟鳥哥學就ok了）
02.Java 高級學習（《深入理解Java虛擬機》、《Java高並發實戰》
第二階段:
03.Hadoop （董西成的書）04.HBase（《HBase權威指南》）05.Hive（《Hive開發指南》）06.Scala（《快學Scala》）07.Spark （《Spark 快速大數據分析》）08.Python （跟著廖雪峰的博客學習就ok了）
第三階段:對應技能需求，到網上多搜集一些資料就ok了，我把最重要的事情(要學什麼告訴你了)，剩下的就是你去搜集對應的資料學習就ok了當然如果你覺得自己看書效率太慢，你可以網上搜集一些課程，跟著課程走也OK 。這個完全根據自己情況決定,如果看書效率不高就上網課，相反的話就自己看書。
三，學習資源推薦:01.Apache 官網02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官網04.Databrick官網05.過往的記憶（技術博客）06.CSDN，51CTO 07.至於書籍當當、京東一搜會有很多，其實內容都差不多
那麼如何從零開始規劃大數據學習之路！
大數據的領域非常廣泛，往往使想要開始學習大數據及相關技術的人望而生畏。大數據技術的種類眾多，這同樣使得初學者難以選擇從何處下手。本文將為你開始學習大數據的征程以及在大數據產業領域找到工作指明道路，提供幫助。