书籍简介:

本书分为三大部分，共九章。第一部分（第1章）主要介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。第二部分（第2～7章）首先介绍了Spark的基本原理，Spark 2.0版本的Spark SQL、Structured Streaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式；然后，介绍了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API；接着介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践；最后介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。第三部分（第8～9章）主要介绍了企业大数据处理的两个实际应用案例，分别是基于Druid构建多维数据分析平台和基于JMX指标的监控系统。

书籍规格:

书籍详细信息
书名	企业大数据处理站内查询相似图书
丛书名	大数据技术丛书
	9787111579229 如需购买下载《企业大数据处理》pdf扫描版电子书或查询更多相关信息，请直接复制isbn,搜索即可全网搜索该ISBN
出版地	北京	出版单位	机械工业出版社
版次	1版	印次	1
定价(元)	69.0	语种	简体中文
尺寸	19 × 24	装帧	平装
页数	320	印数	3000

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书籍信息归属:

企业大数据处理是机械工业出版社于2017.9出版的中图分类号为 F272.7 的主题关于企业管理－数据处理的书籍。