Title: Hadoop in Practice, 2nd Edition Author: Alex Holmes Length: 512 pages Edition: 2 Language: English Publisher: Manning Publications Publication Date: 2014-10-12 ISBN-10: 1617292222 ISBN-13: 9781617292224 Summary Hadoop in Practice, Second Edition provides over 100 tested, instantly useful techniques that will help you conquer big data, using Hadoop. This revised new edition covers changes and new features in the Hadoop core architecture, including MapReduce 2. Brand new chapters cover YARN and integrating Kafka, Impala, and Spark SQL with Hadoop. You'll also get new and updated techniques for Flume, Sqoop, and Mahout, all of which have seen major new versions recently. In short, this is the most practical, up-to-date coverage of Hadoop available anywhere. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications. About the Book It's always a good time to upgrade your Hadoop skills! Hadoop in Practice, Second Edition provides a collection of 104 tested, instantly useful techniques for analyzing real-time streams, moving data securely, machine learning, managing large-scale clusters, and taming big data using Hadoop. This completely revised edition covers changes and new features in Hadoop core, including MapReduce 2 and YARN. You'll pick up hands-on best practices for integrating Spark, Kafka, and Impala with Hadoop, and get new and updated techniques for the latest versions of Flume, Sqoop, and Mahout. In short, this is the most practical, up-to-date coverage of Hadoop available. Readers need to know a programming language like Java and have basic familiarity with Hadoop. What's Inside Thoroughly updated for Hadoop 2 How to write YARN applications Integrate real-time technologies like Storm, Impala, and Spark Predictive analytics using Mahout and RR Readers need to know a programming language like Java and have basic familiarity with Hadoop. About the Author Alex Holmes works on tough big-data problems. He is a software engineer, author, speaker, and blogger specializing in large-scale Hadoop projects. Table of Contents Part 1: Background and fundamentals Chapter 1: Hadoop in a heartbeat Chapter 2: Introduction to YARN Part 2: Data logistics Chapter 3: Data serialization— working with text and beyond Chapter 4: Organizing and optimizing data in HDFS Chapter 5: Moving data into and out of Hadoop Part 3: Big data patterns Chapter 6: Applying MapReduce patterns to big data Chapter 7: Utilizing data structures and algorithms at scale Chapter 8: Tuning, debugging, and testing Part 4: Beyond MapReduce Chapter 9: SQL on Hadoop Chapter 10: Writing a YARN application Appendix: Installing Hadoop and friends

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统―――PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和“多源最短路径”算法的原理和实现,其中,提出的“消息传递模型”能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的“套餐推荐”,利用并行PageRank算法实现的“营销关键点发现”等;最后

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

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CSDN大数据学习班第一节分享：大数据入门技术初探

内容概要：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 适合人群：具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员 能学到什么：Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例 阅读建议：10G的Python数据分析与挖掘实战学习视频，包括了Python3数据科学入门与实战，大数据入门到实战篇(Hadoop2.80)，Python3实战Spark大数据分析及调度，数据分析与数据挖掘高级实战案例。

基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现源码 华东交通大学，优秀毕业设计分享 前端：vue-projectManage 后台：mycloud-admin 提供前端服务：mycloud ps:springcloud实现 文件在线预览服务：file-online-preview 基于SpringCloud+Hadoop+Vue企业网盘系统主要分为前台和后台两大模块，前台模块分为首页，网盘，分享，资源库，关注用户，系统公告模块，不同的功能模块拥有的功能也是不相同的。此外，所需权限也不同。后台模块分为用户、部门、角色、网盘、日志、系统监控、接口文档、定时任务模块。在网络磁盘管理模块中，管理员可以上传、删除和修改文档，管理员还可以在线查看多媒体资源，如Word文档、视频、音乐、图片。 管理员和超级管理员成功登入系统后台后，默认会调到Index页面去，在该首页，我们可以看到登录用户、服务器运行相关信息。在数据大盘模块，可以看到最近上传文件的数量，以及最近一段时间的上传曲线图。系统超级管理员可以管理系统所有的功能和所有用户。

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。

前 言 大数据学习路线 大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop 分布式文件存储系统：HDFS 分布式计算框架：MapReduce 集群资源管理器：YARN 单机伪集群环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 的使用 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群 二、Hive 简介及核心概念 Linux 环境下 Hive 的安装部署 CLI 和 Beeline 命令行的基本使用 常用 DDL 操作 分区表和分桶表 视图和索引 常用 DML 操作 数据查询详解 三、Spark Spark Core Spark SQL Spark Streaming 五、Flink 核心概念综述 开发环境搭建 Data Source Data Transformation Data Sink 窗口模型 状态管理与检查点机制 Standalone 集群部署 六、HBase 简介 系统架构及数据结构 基本环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 过滤器详解 可显示字数有限，详细内容请看资源。