Enterprise Data Workflows with Cascading 在線電子書 pdf 下載 txt下載 epub 下載 mobi 下載 2024

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簡體網頁||繁體網頁

Nathan, Paco 作者

譯者

2013-8 出版日期

350 頁數

$ 39.54 價格

叢書系列

9781449358723 圖書編碼

Enterprise Data Workflows with Cascading 在線電子書圖書標籤: 數據處理 Cascading 計算機框架架構技術 Hadoop

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發表於2024-10-05

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Enterprise Data Workflows with Cascading 在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

隻有Cascading/Impatient上麵的幾個例子。這種書還是直接看電子版吧。

評分☆☆☆☆☆

我看的是這本書的預覽版或者說是迷你書，一共170頁，隻有原書的一半大小。因為是迷你書，本書的很大篇幅隻是用瞭Cascading User Guide的幾個示例蜻蜓點水似的介紹瞭Cascading的一些用法，並沒有深入Cascading的內部。本書還蜻蜓點水的介紹瞭lingual和基於Cascading的DSL: Pattern，另外介紹用Clojure和Scala開發Cascading應用，不過也是介紹而已，希望即將齣版的升級版能有所改觀。

評分☆☆☆☆☆

隻有Cascading/Impatient上麵的幾個例子。這種書還是直接看電子版吧。

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Enterprise Data Workflows with Cascading 在線電子書著者簡介

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Enterprise Data Workflows with Cascading 在線電子書圖書描述

Despite its growing use in the enterprise, building applications for Hadoop is notoriously difficult. But there is a solution. This hands-on book introduces you to Cascading, the framework that enables you to build powerful data processing applications on Hadoop without having to spend months learning the intricacies of MapReduce. Whether you're a developer, data scientist, or system/IT administrator, you'll quickly learn Cascading's streamlined approach to data processing, data filtering, and workflow optimization, using sample apps based on Java, Scala, and Clojure. Companies such as Etsy, Razorfish, TeleNav, and Twitter already use Cascading for mission-critical applications. This book shows you how this framework can help your organization extract meaningful information from large amounts of distributed data. Examine best practices for using data science in enterprise-scale apps Learn how to use workflows that reach beyond MapReduce to integrate other popular Big Data frameworks Quickly build and test applications with familiar constructs and reusable components, and instantly deploy them onto large clusters Easily discover, model, and analyze both unstructured and semi-structured data in any format and from any source Seamlessly move and scale application deployments from development to production, regardless of cluster location or data size

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