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hADoop实战企业用法

hadoop工程师主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如:Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发.不管是国外的著名公司Google、Yahoo!、微软、亚马逊、 EBay、FaceBook、Twitter、LinkedIn等和初创公司Cloudera、Hortonworks等,亦或是国内的著名公司中国移动、阿里巴巴、华为、腾讯、百度、网易、京东商城等,都在使用Hadoop及相关技术解决大规模化数据问题,以满足公司需求和创造商业价值.

推荐一些Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop,

java三大框架包括:struts 、spring和hibernate.现在一般公司都自己封装的框架,如果是原封不动的框架的话,struts2一般用的是2.18,hibernate用的3.64,spring用的也是2.53.这些版本的兼容性和协作性比较好.

节点数: 15台机器的构成的服务器集群服务器配置: 8核CPU,16G内存,1.4T硬盘容量. HADOOP在百度:HADOOP主要应用日志分析,同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作.节点数:10 - 500个节点.主要使用了2个集群:一个由

大讲台国内首个it在线自适应学习平台.中国的knewton,世界的自适应学习,百度“大讲台”.作为云计算所青睐的分布式架构,Hadoop是一个用Java语言实现的软件框架,在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算,是谷歌实现云计算的重要基石.《Hadoop实战》分为3个部分,深入浅出地介绍了Hadoop框架、编写和运行Hadoop数据处理程序所需的实践技能及Hadoop之外更大的生态系统. 《Hadoop实战》适合需要处理大量离线数据的云计算程序员、架构师和项目经理阅读参考.

第1篇Hadoop技术篇 第1章初识Hadoop 1.1Hadoop简介 1.1.1Hadoop的起源 1.1.2什么是Hadoop 1.1.3Hadoop的核心技术是Google核心技术的开源实现 1.1.4Hadoop的功能与优点 1.1.5Hadoop的应用现状和发展趋势 1.2Hadoop的体系结构 1.2.1HDFS的体系结构 1.2.2MapReduce的体系结构 1.3Hadoop与分布式开发 1.4Hadoop的数据管理 1.4.1HDFS的数据管理 1.4.2HBase的数据管理 1.4.3Hive的数据管理 1.5思考与总结

中国移动的信令平台也用了Hadoop技术.目前已经在江苏省上线的Mc+Abis口信令共享平台,就是由珠海世纪鼎利承建的基于Hadoop框架的云平台.事实上,只要满足:海量数据、一次写入多次读取、非高实时性要求的场景,都适合用hadoop处理.

common:是为hadoop其他子项目提供支持的常用工具,它主要包括FileSystem、RPC和串行化库.它们为在廉价硬件上搭建云计算环境提供基本的服务,并会为运行在该平台上的软件开发提供所需的APIAvro:Avro是用于数据序列化的系统

嗯,我有套很基础开始学习hadoop的教程,可以系统性的学习hadoop开发以及平台搭建与管理,并且还有企业实战的项目.需要的加我160,917,3918

深入浅出Hadoop实战开发(HDFS实战图片、MapReduce、HBase实战、Hive应用) 教程,现在看书不流行了~权威指南,译文版的实战,中文的实战我都入了!个人感觉权威指南入门较难,但适合各个层面的人,值得深入研究!

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