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Mapreduce体系 评分

Mapreduce hadoop hdfs 很详细的讲解

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所需积分/C币:3 上传时间:2014-09-15 资源大小:3.01MB
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Hadoop MapReduce原理

本文分别对传统MapReduce和YARN的体系结构、工作流程及故障处理等三个方面进行讲解,让你深入理解MapReduce的工作原理

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MapReduce 2.0源码分析与编程实

《MapReduce2.0源码分析与编程实战》比较系统地介绍了新一代MapReduce2.0的理论体系、架构和程序设计方法。全书分为10章,系统地介绍了HDFS存储系统,Hadoop的文件I/O系统,MapReduce2.0的框架结构和源码分析,MapReduce2.0的配置与测试,MapReduce2.0运行流程,MapReduce2.0高级程序设计以及相关特性等内容。《MapReduce2.0源码分析与编程实战》最后部分介绍了数据挖掘的初步知识,以及不同应用类型的MapReduce2.0编程实战。《MapReduce2.0源码分析与编程实战》强调理论联系实际,帮助读者在掌握MapReduc

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MapReduce2.0源码分析与实战编程

《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》比较系统地介绍了新一代MapReduce 2.0的理论体系、架构和程序设计方法。全书分为10章,系统地介绍了HDFS存储系统,Hadoop的文件I/O系统,MapReduce 2.0的框架结构和源码分析,MapReduce 2.0的配置与测试,MapReduce 2.0运行流程,MapReduce 2.0高级程序设计以及相关特性等内容。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》最后部分介绍了数据挖掘的初步知识,以及不同应用类型的MapReduce 2.0编程实战。   《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》强调理论联系实际,帮助读

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Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理

有前三章的内容 前言 第一部分 基础篇 第1章 阅读源代码前的准备 1.1 准备源代码学习环境 1.1.1 基础软件下载 1.1.2 如何准备Windows环境 1.1.3 如何准备Linux环境 1.2 获取Hadoop源代码 1.3 搭建Hadoop源代码阅读环境 1.3.1 创建Hadoop工程 1.3.2 Hadoop源代码阅读技巧 1.4 Hadoop源代码组织结构 1.5 Hadoop初体验 1.5.1 启动Hadoop 1.5.2 Hadoop Shell介绍 1.5.3 Hadoop Eclipse插件介绍 1.6 编译及调试Hadoop源代码 1.6.1 编译Hadoop源代

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黑马程序员-Hadoop2.0安装部署、MapReduce编程实践资料

Hadoop2.0安装部署、MapReduce编程实践: 1.Hadoop 2.0体系介绍 2.Hadoop 2.0安装部署方法 3.MapReduce编程实践 4.MapReduce和关系型数据库计算速度比较

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大数据体系结构图

大数据体系结构图,Hadoop是一个开源框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据。 Hadoop框架的核心是HDFS和MapReduce。其中 HDFS 是分布式文件系统,MapReduce 是分布式数据处理模型和执行环境。

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云海大数据一体机体系结构和关键技术

为了弥补从大数据技术到行业应用之间的鸿沟,针对当前行业用户对大数据处理平台的持续扩展、一体化和多样性需求,提出了大数据一体机的可扩展性、可定制性和多类型处理模型,并基于此设计了云海大数据一体机.该一体机采用兼顾横向和纵向可扩展的体系结构,并采用硬件可定制化设计和混合型软件架构支持多种大数据应用类型.在此基础上,针对HDFS元数据服务瓶颈问题、MapReduce负载倾斜问题、HBase的跨域问题,介绍了在云海大数据一体机中采用的多元数据服务、负载均衡和跨数据中心大表技术.在电信、金融和环保行业实际案例中的应用和测试表明,上述体系结构和关键技术是可行和有效的.

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Hadoop生态体系环境搭建及项目实验-基于模拟终端

生态体系环境搭建及项目实验-基于模拟终端,本资料是基于大数据的资料,包含了怎么安装,以及安装后的使用,培训的资料,是基于模拟终端的,包含了Hadoop环境搭建的详细介绍文档和资料,以及Mapreduce编程、Hive编程、HDFS JAVA API、HBase编程、Scala开发插件安装和使用、Spark等许多资料。

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领悟云应用、云平台、云架构体系相关必备资料

结合目前现有云体系所涉及一系列可能的技术瓶颈综合汇总以下资料: 1.IaaS-分布式文件系统资料:MapReduce配置应用.pdf、Hadoop-0.21.0分布式集群配置.pdf、Hadoop权威指南-中文.doc、HDFS+SHELL命令.docx、云计算培训.ppt 2.PaaS-lvs虚拟系统资料:LINUX集群LVS负载均衡配置.pdf、LVS基本原理和配置课件.ppt、Linux网络编程.pdf等等 3.SaaS-应用层系统资料:数据库集群技术.doc、网络负载平衡.txt

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Map-Reduce原理体系架构和工作机制,eclipse与Hadoop集群连接

Map-Reduce原理体系架构和工作机制,eclipse与Hadoop集群连接

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传智7天Hadoop培训视频

课程安排: 01) Linux基础操作;02) 搭建伪分布实验环境;03) 介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式;04) 介绍MapReduce体系结构及各种算法;05) 介绍MapReduce体系结构及各种算法;06) 介绍Hadoop集群;07) 介绍zookeeper操作;08) 介绍HBase体系结构及基本操作;09) 介绍pig操作;10) 介绍Hive体系结构及基本操作;11) 介绍Sqoop操作;12) Flume操作;13) 论坛日志分析项目。

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妳那伊抹微笑_云计算之Hadoop完美笔记2.0

妳那伊抹微笑自己整理的Hadoop笔记,有以下内容: Day1 搭建伪分布实验环境 Day2 介绍HDFS体系结构及shell、java操作方式 Day3 介绍MapReduce体系结构(1) Day4 介绍MapReduce体系结构(2) Day5 介绍Hadoop集群、zookeeper操作 Day6 介绍HBase体系结构及基本操作 Day7 介绍Hive、sqoop体系结构及基本操作和最后项目 源码分析 NameNode源码分析(RPC是基础) DataNode源码分析 FileSystem源码分析(如何与NameNode通信ClientProtocol) JobTracker源码分

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hadoop笔记

Hadoop架构分析之集群结构分析,Hadoop架构分析之HDFS架构分析,Hadoop架构分析之NN和DN原生文档解读,Hadoop MapReduce原理之流程图.Hadoop MapReduce原理之核心类Job和ResourceManager解读.Hadoop MapReduce原理之核心类NodeManager,Hadoop MapReduce原理之核心类Yarn.Hadoop MapReduce原理之核心类RM与NM与AM的体系结构分析.

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IT十八掌_Hadoop阶段PPT(原理图与要点解析)

Hadoop架构分析之集群结构分析,Hadoop架构分析之HDFS架构分析,Hadoop架构分析之NN和DN原生文档解读,Hadoop MapReduce原理之流程图.Hadoop MapReduce原理之核心类Job和ResourceManager解读.Hadoop MapReduce原理之核心类NodeManager,Hadoop MapReduce原理之核心类Yarn.Hadoop MapReduce原理之核心类RM与NM与AM的体系结构分析.

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IT十八掌_Hadoop阶段学习笔记(课堂笔记与源码流程)

IT十八掌第三期配套课堂笔记 Hadoop架构分析之集群结构分析,Hadoop架构分析之HDFS架构分析,Hadoop架构分析之NN和DN原生文档解读,Hadoop MapReduce原理之流程图.Hadoop MapReduce原理之核心类Job和ResourceManager解读.Hadoop MapReduce原理之核心类NodeManager,Hadoop MapReduce原理之核心类Yarn.Hadoop MapReduce原理之核心类RM与NM与AM的体系结构分析.

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Hadoop实战第二版

详细介绍了Hadoop的体系结构,介绍了HDFS,Mapreduce的工作原理

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尚硅谷2018年9月最新大数据视频教程

尚硅谷2018年9月最新大数据视频教程 课程目录: 01_尚硅谷_课程简介_大数据课程.avi 02_尚硅谷_课程简介_Hadoop课程.avi 03_尚硅谷_入门_大数据概念.avi 04_尚硅谷_入门_大数据特点(4V).avi 05_尚硅谷_入门_大数据应用场景.avi 06_尚硅谷_入门_大数据发展前景.avi 07_尚硅谷_入门_大数据部门业务流程分析.avi 08_尚硅谷_入门_大数据部门组织结构(重点).avi 09_尚硅谷_Hadoop_是什么.avi 10_尚硅谷_Hadoop_发展历史.avi 11_尚硅谷_Hadoop_三大发行版本.avi 12_尚硅谷_Hadoop_优

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Spark实战.docx

1. Spark是特性  高可伸缩性  高容错  于内存计算 2. Spark的生态体系(BDAS,中文:伯利克分析栈)  MapReduce属于Hadoop生态体系之一,Spark则属于BDAS生态体系之一  Hadoop包含了MapReduce、HDFS、HBase、Hive、Zookeeper、Pig、Sqoop等  BDAS包含了Spark、Shark(相当于Hive)、BlinkDB、Spark Streaming(消息实时处理框架,类似Storm)等等 3. Spark与MapReduce 优势:  MapReduce通常将中间结果放到HDFS上,Spark是基于内存

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Hadoop思维导图超详细.xmind

这是一偏涵盖了Hadoop几乎所有生态体系的思维导图(HDFS、MapReduce、Yarn)

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ModbusTCP/RTU网关设计

基于UIP协议栈,实现MODBUS联网,可参考本文档资料,有MODBUS协议介绍

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