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资源名称:Hadoop大数据处理 中文pdf
D11章大数据处理概论1
1.1什么是大数据2
1.2数据处理平台的基础架构5
1.3大数据处理的存储7
1.3.1提升容量7
1.3.2提升吞吐量11
1.4大数据处理的计算模式17
1.4.1多处理技术17
1.4.2并行计算20
1.5大数据处理系统的容错性26
1.5.1数据存储容错27
1.5.2计算任务容错28
1.6大数据处理的云计算变革30
本章参考文献32
D12章基于Hadoop的大数据处理架构35
2.1Gооgle核心云计算技术35
2.1.1并行计算编程模型MapReduce36
2.1.2分布式文件系统GFS38
2.1.3分布式结构化数据存储BigTable39
2.2Hadoop云计算技术及发展41
2.2.1Hadoop的由来41
2.2.2Hadoop原理与运行机制42
2.2.3Hadoop相关技术及简介45
2.2.4Hadoop技术的发展与演进47
2.3基于云计算的大数据处理架构48
2.4基于云计算的大数据处理技术的应用51
2.4.1百度51
2.4.2*巴巴56
2.4.3腾讯58
2.4.4华为60
2.4.5中国移动62
2.5Hadoop运行实践63
本章参考文献64
D13章MapReduce计算模式66
3.1MapReduce原理66
3.2MapReduce工作机制69
3.2.1MapReduce运行框架的组件70
3.2.2MapReduce作业的运行流程70
3.2.3作业调度72
3.2.4异常处理73
3.3MapReduce应用开发74
3.3.1MapReduce应用开发流程74
3.3.2通过Web界面分析MapReduce应用76
3.3.3MapReduce任务执行的单步跟踪78
3.3.4多个MapReduce过程的组合模式79
3.3.5使用其他语言编写MapReduce程序81
3.3.6不同数据源的数据联结(Join)82
3.4MapReduce设计模式87
3.4.1计数(Counting)88
3.4.2分类(Classfication)88
3.4.3过滤处理(Filtering)89
3.4.4排序(Sorting)89
3.4.5去重计数(DistinctCounting)90
3.4.6相关计数(Cross-Correlation)91
3.5MapReduce算法实践92
3.5.1*短路径算法92
3.5.2反向索引算法94
3.5.3РageRank算法95
3.6MapReduce性能调优97
3.6.1MapReduce参数配置优化97
3.6.2使用Cominber减少数据传输99
........
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