一.课程简介 1. Hadoop是什么? Apache Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以Apache 2.0许可协议发布的开源软件框架.它支持在商品硬件构建的大型集群上运行的应用程序.Hadoop是根据Google公司发表的MapReduce和Google档案系统的论文自行实作而成. Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动.它实现了名为MapReduce的编程范式:应用程序被分割成许多小部分,而每个部分都能在集群中的任意节点上执行或重新执行.此外,Hadoop还提供了分布

课程一.基于Linux操作系统平台下的Java语言开发(20课时)课程简介本套课程主要介绍了Linux系统下的Java环境搭建及最基础的Java语法知识.学习Linux操作系统下Java语言开发的好处 好处一:不再束缚在Windows操作系统下,开阔眼界.好处二:熟练Linux操作系统的指令,走出“指指点点”的开发,成为真正的代码程序员.好处三:增加自己的竞争实力,为自己应聘时加上浓浓的一笔.课程大纲第一讲 安装虚拟机以及Linux操作系统第二讲 Linux桌面系统第三讲 Linux文件和目录管

Stanford 的 CS193P 课程可能是最好的 ios 入门开发视频了.iOS 更新很快,这个课程的最新内容也通常是一年以内发布的. 最新的课程发布于2016年春季.目前可以通过 iTunes U 观看,有英文字幕. 分享是最好的学习,本系列会记录本人,学习过程中的体会和总结.希望对同样在学习的朋友有所帮助. 另外,课程里面用到的还是Swift 2.x 和 XCode 7.x, 这里也会列出 相应的Swift 3.x 在 XCode 8.x 中的更新内容. 课程官方主页: http://w

课程链接: 课程简介: 1 什么是框架 2 Spring简介 3 IOC(配置,注解) 4 Bean(配置,注解) 5 AOP(配置,注解,AspectJ.API) SpringFrameWork 常用网站: http://spring.io/ http://spring.io/projects/spring-framework/ Spring文档

第一节 课程简介与HTML5概述 *********************************************************** 1.1课程简介 教学目的: 从基础入手到能够运用HTML5进行做一些简单的实例开发 教学特色: 1.将基础知识融会与一个个小案例中进行讲解:由浅入深,由易到难 2.从零基础入手,没有任何HTML基础的同学也可以听懂: 3.有一点HTML基础的同学可以跳过前面比较基础的部分,有选择的听课. 1.2HTML5简介     这一部分内容不会讲太多,相

---恢复内容开始--- F:\教程\java-慕课\从网页搭建入门Java Web\Java web\步骤四:常用功能\1.IntelliJ IDEA开发工具入门 1-1 课程简介 2-1 IDEA与Eclipse的不同 下载地址: http://www.jetbrains.com/idea/download/#section=windows 2-3 Intellij IDEA安装 安装破解教程地址: https://blog.csdn.net/bfqs1988/article/details

1.课程简介-Spring 注解驱动开发

一.Hadoop简介 1.1.Hadoop主要进行分布式存储和分布式计算 1.1-1.HDFS:分布式文件系统 1.1-2.MapReduce:并行计算框架 1.2.Hadoop用来做什么? 搭建大型的数据仓库 搜索引擎.日志分析.数据挖掘 1.3.优势: 高扩展.低成本.成熟的生态圈 二.Hadoop核心 2.1.HDFS 2.1.1 简介 文件被分成块进行存储(默认块的大小是64MB),HDFS两个重要节点NameNode和DataNode 1)NameNode:管理节点,存储源文件 (1)

为了分享给你们,也为自己. 感谢下面的老师们! 1.王家林DT大数据梦工厂的大数据IMF传奇行动课程 总的目录是: 第一阶段:Linux和Java零基础企业级实战 第二阶段:Hadoop和Hive零基础企业级实战 第三阶段:Scala零基础企业级实战 第四阶段:从零基础到彻底精通第一个Spark实战程序 第五阶段:Spark Core实战.解析.性能优化 第六阶段:Spark SQL企业级实战 第七阶段:Kafka企业级实战 第八阶段:Spark Sreaming企业级实战 第九阶段:Spark

背景 本文整理一些Hadoop YARN的相关内容. 简介 YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop通用资源管理平台,为各类计算框架(离线MR.在线Storm.内存计算Spark等)提供统一的资源管理和调度. 它提供的功能有: 统一资源管理和调度: 集群中所有节点的资源(内存.CPU.磁盘.网络)抽象为Container.计算框架需要向YARN申请Container,YARN按策略对资源进行调度与Container分配. 资源隔离:YARN使用了轻

一 Hadoop简介 1.1Hadoop产生的背景 1. HADOOP最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问,如何解决数十亿网页的存储和索引问题. 2. 2003年开始谷歌陆续发表的三篇论文为该问题提供了可行的解决方案. 分布式文件系统(GFS),可用于处理海量网页的存储 分布式计算框架MAPREDUCE,可用于处理海量网页的索引计算问题. BigTable 数据库:OLTP 联机事

一.简介 定义:开源的,做分布式存储与分布式计算的平台: 功能:搭建大型数据仓库,对PB级数据进行存储.处理.分析.统计等业务:(如日志分析.数据挖掘) Hadoop工作模块 Common:提供框架和工具,对其它Hadoop模块的支持: Distributed File System(HDFS:分布式文件系统):负责数据的存储: YARN:作业的调度及资源管理: MapReduce:基于YARN的并行处理框架: 二.Hadoop 功能模块 1)HDFS(分布式文件系统) 特点 可扩展,可容错.可

笔记 ============================================= SpringCloud课程笔记.txt 第一章 课程介绍和学习路线 1.微服务架构SpringCloud课程介绍     简介:课程介绍和课程大纲讲解,讲课风格和重点内容理解技巧 2.技术选型和学后水平     简介:课程所需基础和技术选型讲解,学完课程可以到达怎样的程度,          1.IDEA JDK8 Maven SpringBoot基础 Linux 2.理解掌握并开发SpringCl

相比Java的MapReduce api,Pig为大型数据集的处理提供了更高层次的抽象,与MapReduce相比,Pig提供了更丰富的数据结构,一般都是多值和嵌套的数据结构.Pig还提供了一套更强大的数据变换操作,包括在MapReduce中被忽视的连接Join操作. Hadoop版本:2.2.0  Pig版本:0.12.1 Pig介绍 Pig包括两部分: 用于描述数据流的语言,称为Pig Latin. 用于执行Pig Latin程序的执行环境,当前有两个环境:单JVM中的本地执行环境和Hadoo

Hortworks 作为Apache Hadoop2.0社区的开拓者,构建了一套自己的Hadoop生态圈,包括存储数据的HDFS,资源管理框架YARN,计算模型MAPREDUCE.TEZ等,服务于数据平台的PIG.HIVE&HCATALOG.HBASE,HDFS存储的数据通过FLUME和SQOOP导入导出,集群监控AMBARI.数据生命周期管理FALCON.作业调度系统OOZIE.本文简要介绍了各个系统的概念.另外大多系统都通过Apache开源,读者可以自行下载试用. Hortworks Had

1.core-site.xml文件 这是一个描述集群中NameNode结点的URI-统一资源标识符(包括协议,主机名称,端口号),集群里面的每一台机器都需要知道 NameNode的地址.DataNode结点会先在NameNode上注册,这样它们的数据才可以被利用.独立的客户端程序通过这个URI跟 DateNode交互,以取得文件的块列表. <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localh

Hadoop产生背景: 传统方式,我们使用数据库来对数据进行管理.可是随着数据量的增加,我们要对这个数据库中的海量数据进行处理, 从中提取出有效的信息,这时候面临的问题随之而来: 1.海量数据读取,采用多个硬件读取,如果硬件故障了怎么办? 2.  1个磁盘读取的数据可能和另外99个磁盘读取的数据合并起来才能使用,如何保证这个不同数据组合的正确性? 这便是Hadoop要解决的问题.Hadoop使用了HDFS分布式文件系统,计算架构Map reduce以及结构化数据处理的Hbase.基于zooKee

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