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Hadoop大数据处理实战

定义、特点 大数据对系统的需求、大数据和云计算的关系 大数据市场分析 大数据处理的技术关键 Hadoop原理、优点 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计：MapReduce、HDFS

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流数据模型 系统，示例 抽样 过滤 数目统计 矩估计 窗口内计数 衰减窗口

Hadoop是大数据处理主流框架，如果要学习大数据处理与存储，hadoop是必须掌握的一种框架技术。动手安装是最基础的实践， 内含2.7.6 和2.7.7 教程:https://blog.csdn.net/llm765800916/article/details/114323454

ApacheSpark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提升100倍，甚至能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍。Spark让开发者可以快速的用Java、Scala或Pyt

第2章-大数据处理架构Hadoop.pdf

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