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hadoop编程指南

发布时间:2024-05-23 22:33:51

Ⅰ 大家推荐一本写得好的关于大数据的书

随着互联网的发展,数据分析已经成了非常热门的职业,大数据分析师也成了社会打工人趋之若鹜的职业,不仅高薪还没有很多职场微世界的繁琐事情,不过要想做好数据分析工作也并不简单,参看一些好书,对行进数据分析会更有帮助!今天就给大家带来了数据分析入门经典书籍推荐,希望对各位小伙伴有所帮助。

1.《谁说菜鸟不会数据分析》

不只阐明晰一些常见的剖析技巧,并趁便 Excel 的一些常识以及数据分析在公司中所在的方位,轻松把握数据分析的技拍晌术,也对职场了解有必定的帮助。

2.《浅显易懂数据分析》

数据分析入门首先本。类似于小说的生动办法,浅显易懂形象生动地诠释了数据分析的根底进程,试验办法,最优化办法/假定查验法袭弊锋/贝叶斯核算法/等等办法论,让读者可以对剖析概念有个全面的认知。

3.《Excel图表之道》

奉告读者怎样规划和制作抵达杂志级质量的、专业有用的商务图表,作者比照方《商业周刊》、《经济学人》等全球顶尖商业杂志上的精彩图表事例进行剖析,给出其依据Excel的完毕办法,包括数据地图、动态图表、仪表板等许多高档图卜基表技巧。

4.《Excel这么用就对了》

所触及的具体内容包括排序、挑选、函数公式、数据透视表、图表、宏与VBA

等功用运用,并结合许多的企业运用实例,以图文并茂的办法将处理思路和操作进程逐一呈现。

作为数据分析师,如果仅仅安于现状,不注重自我行进,那么,不久的将来,你很或许成为公司的“人肉”取数机,影响往后的工作生计。

5.《大数据分析:点“数”成金》

该书向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中,你将了解到如何对数据进行挖掘,怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平,将有助于企业解决实际问题,提升利润空间,提高生产率并发现更多的商业机会。

6.《大数据时代 》

《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作,本书中前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型,并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。

以上就是今天给大家整理的大数据相关内容,希望对大家有所帮助。要想在大数据行业有所建树,需要考取部分含金量高的数据分析师证书,一直学习,这样更有核心竞争力与竞争资本。

PS:只看书可不行哦~最好结合视频教程一起看,不然就是大写的懵逼!

Ⅱ 《Hive编程指南》epub下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《Hive编程指南》(卡普廖洛(EdwardCapriolo)万普勒(DeanWampler)卢森格林(JasonRutherglen)))电子书网盘下载免费在线阅读

链接:

提取码:1234

书名:Hive编程指南

豆瓣评分:7.4

作者:卡普廖洛 (Edward Capriolo)/万普勒 (Dean Wampler)/卢森格林 (Jason Rutherglen)
出版社:人民邮电出版社
原作名:Programming Hive
译者:曹坤
出版年:2013-12-1
页数:318

内容简介

市场中第一本Hive图书。Hive在Hadoop系统中的应用趋势比较可观。

作者简介

Edward Capriolo:Media6degrees公司系统管理员,他是Apache软件基金会成员,还是Hadoop-Hive项目成员。

Dean Wampler:Think Big Analytics公司总顾问,对大数据问题以及Hadoop和机器学习有专门的研究。

Jason Rutherglen:Think Big Analytics公司软件架构师,对大数据、Hadoop、搜索和安全有专门的研究。

Ⅲ hadoop权威指南第三版 中文修订版的电子书

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Ⅳ Hadoop 请教学习顺序

虽然从事Hadoop方面工作,但是不是高手,毕竟只有一年经历而已。
分享下本人的学习经历吧。
了解Hadoop运行机制,可以学习Hadoop权威指南或者Hadoop实战;
了解Hadoop运行流程,看懂HADOOP_HOME/bin/下面主要执行脚本。
查看core-default.xml/hdfs-default.xml/mapred-default.xml等默认配置
文件,及core-site.xml/hdfs-site.xml/mapred-site.xml等相关文件,学会
如何进行参数优化,以及掌握如何配置读取压缩文件,默认的gzip,及
自定义的lzo,学会自定义Combiner/Patitioner等,掌握各种输入输出
格式的区别及应用场景,学会自定义输入输出格式,其次学习MapRece算法,
比如In-Map-Combing,相对频度计算,Pairs算法,Strips算法等。掌握好
maprece编程。
在这其中,需要好好阅读HADOOP_HOME/src/目录下的Hadoop源码
这个就是开源最大的好处。说的比较乱,但是就凑合着借鉴下吧

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