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    16101大乐透开奖号码:全网新hadoop视频教程

    主       讲:肖斌
    类       型:高级教程
    适合对象:有java基础
    课程介绍

    尚学堂_肖斌_hadoop经典视频教程
     
           Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

          Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

          Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。

          Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。

          此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

          Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在         Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:
     
          高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

          高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

          高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非???。

          高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配。

          低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。
     
          Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。

          Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

          hadoop大数据处理的意义
    Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

    课程目录

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