大数据系统运维 金融系统资深专家主编,从基础理论到运维实践,重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。
作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发,对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心,没有配置管理,就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图,随时可能迷失方向;同时,在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具,掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理,故障管理,变更管理和升级管理是基础性的,也是日常性的运维工作;安全管理,性能管理,服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶,也是比较复杂的内容;且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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本书介绍了目前大数据处理的两套主流框架Hadoop和Spark,包括Hadoop分布式文件系统、MapReduce计算框架、HBase数据库、Hive结构化数据处理模块、Spark计算框架和Spark SQL 结构化数据处理模块。书中按照顺序由浅入深地介绍了各模块的系统原理、部署方法、配置方法、基本操作等内容。本书侧重于实践操作,通过实践学习大数据技术,在使用大数据工具的过程中使读者逐步了解大数据处理的基本概念、方法和步骤,强化实际操作能力。可以作为大数据初学者的自学教材和参考手册。
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