hadoop

对于来自不同背景（如 Java、PHP、大型机、数据仓库、DBA、数据分析）并希望从事 Hadoop 和大数据职业的大多数专业人士来说，这是他们问自己和他们的第一个问题同行。这是一个显而易见的问题——您想投入时间和金钱来学习 Hadoop 这一新技术，但您还需要了解是否值得花时间，是否可以像您一样轻松地理解如何在 Hadoop 上工作从事这些技术，你目前是这方面的专家。没有其他技术工作经验的应届毕业生会发现很难被聘为Hadoop 开发人员 事实上，大多数公司绝对坚持只雇用有经验的专业人士

寻求高薪职业的专业人士，Hadoop 是现在需要掌握的大数据技术。随着组织努力理解他们的大数据，他们愿意为称职的大数据专业人员支付高薪。大数据 Hadoop 技术带来了越来越多的红利，因为它突破了商业意识并得到了广泛的企业采用

借助经验证的预配置组件，快速获得深入的见解。 为 Hadoop 集群部署企业级基础架构。 从更可靠的 Hadoop 存储以及更长的分析正常运行时间中获益

10 Spark核心技术与高级应用 于俊[等]著 2016 11 分布式实时计算框架原理及实践案例 王成光着 2016 19 网络工程师5天修炼 朱小平 施游编著 2015 百度资深Hadoop技术专家和高级算法工程师撰写，结合百度大数据实践，直击企业痛点，多位大数据技术专家联袂推荐！从使用、原理、运维和开发4个方面深度讲解Hadoop最核心的技术这是一本技术深度与企业实践并重的著作，由百度顶尖的Hadoop技术工程师撰写，是百度Hadoop技术实践经验的总结。本书使用、实现原理、运维和开发4个方面对Hadoop的核心技术进行了深入的讲解：（1）使用：详细讲解了HDFS存储系统、MapReduce计算框架，以及HDFS的命令系统；（2）原理：结合源代码，深度分析了MapReduce、HDFS、Streaming、Pipes、Hadoop作业调度系统等重要技术和组件的架构设计、工作机制和实现原理；（3）运维：结合百度的实际生产环境，详细讲解了Hadoop集群的安装、配置、测试以及管理和运维；（4）开发：详细讲解了Hadoop Streaming、Pipes的使用和开发实践，以及MapReduce的编程实践和常见问题。与市面上已有的Hadoop相比，本书的最大不同之处是它直切企业应用和实践Hadoop技术的痛点，深入讲解了企业最需要和最头疼的技术和问题，内容上非常聚焦