Hadoop海量数据处理(技术原理与项目实践)

作者简介

许政 毕业于哈尔滨工业大学，获硕士学位。现居深圳，任某一线大厂大数据架构师。参加工作以来，带领团队完成了多个百亿级大数据平台的建设。在实时计算方面有深厚的实践经验。熟悉多种大数据技术框架，如Hadoop、Spark、Flink、Elasticsearch、Kafka、HBase、ZooKeeper等。被CSDN评为优秀博主，撰写了大数据技术相关博文100余篇，博客访问量高达240多万。运维自己的独立博客网站。在大数据实时处理技术和人工智能算法方面有深入的研究，申请发明专利10余项。

内容简介

"国内某一线大厂资深大数据架构师多年项目实战经验的总结，理论结合实践，深入剖析Hadoop海量数据处理的核心技术。 内容全面：全面涵盖Hadoop基础知识和Hadoop分布式文件系统（HDFS），以及MapReduce分布式编程框架和YARN资源调度器等内容，帮助读者全面掌握Hadoop海量数据处理的核心技术。 讲解深入：不仅系统地剖析Hadoop海量数据处理技术原理，还从代码层面深入地分析Hadoop系统的实现过程，并分析HDFS和MapReduce的每一步操作，帮助读者洞悉其工作机制与运行原理。 实用性强：讲解理论知识时穿插100多个典型示例，帮助读者深入理解Hadoop海量数据处理技术的精髓。另外，通过Hadoop高可用集群搭建和经典的统计TopN案例构建两个实战项目，帮助读者上手实践，从而提高实际项目开发水平。 适用面广：无论是Hadoop初学者，还是开发人员、数据分析人员、大数据工程师和数据科学家等相关从业人员，都可以从本书中获得需要的知识和技能。 前瞻性强：基于Hadoop 3.x版写作，内容新颖，技术前瞻，不但介绍纠删码和NameNode Federation联邦机制等Hadoop 3.x的新特性，而且对比Hadoop不同版本之间的差异。"