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MapReduce Design Patterns

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Donald Miner 作者
O'Reilly Media
譯者
2012-12-22 出版日期
230 頁數
USD 44.99 價格
Paperback
叢書系列
9781449327170 圖書編碼

MapReduce Design Patterns 在線電子書 圖書標籤: MapReduce  大數據  O'Reilly  數據挖掘  計算機科學  Patterns  Design  計算機   


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發表於2024-12-22

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MapReduce Design Patterns 在線電子書 用戶評價

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還算有點實用,不過隨著pig的成熟,很多東東其實不需要瞭解瞭

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太淺

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作者也是屌。幾道MR例題也能齣本書。

評分

大概13年的時候讀過這本書,當時覺得覺得收獲非常大,基本覆蓋瞭用mr處理數據的常用方法,不過現在看開用hive就夠瞭。

評分

入門瞭,略拖遝。

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MapReduce Design Patterns 在線電子書 圖書描述

Design patterns for the MapReduce framework, until now, have been scattered among various research papers, blogs, and books. This handy guide brings together a unique collection of valuable MapReduce patterns that will save you time and effort regardless of the domain, language, or development framework you're using. Each pattern is explained in context, with pitfalls and caveats clearly identified - so you can avoid some of the common design mistakes when modeling your Big Data architecture. This book also provides a complete overview of MapReduce that explains its origins and implementations, and why design patterns are so important. Hadoop MapReduce code is provided to help you learn how to apply the design patterns by example. Topics include: Basic patterns, including map-only filter, group by, aggregation, distinct, and limit Joins: traditional reduce-side join, reduce-side join with Bloom filter, replicated join with distributed cache, merge join, Cartesian products, and intersections Binning, sharding for other systems, sorting, sampling, unions, and other patterns for organizing data Job optimization patterns, including multi-job map-only job folding, and overloading the key grouping to perform two jobs at once

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