《深入理解Hadoop（原书第2版）》——1.6大数据商业用例-低调大师

《深入理解Hadoop（原书第2版）》——1.6大数据商业用例

2017-05-01 587

本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第1章，第1.6节，作者 [美]萨米尔·瓦德卡（Sameer Wadkar），马杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah），杰森·文纳（Jason Venner），译于博，冯傲风，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

1.6大数据商业用例

在商业界，大数据和Hadoop都有很多应用案例。再从以下三个方面总结大数据的特征：

数据量（Volume）
处理速度（Velocity）
数据多样性（Variety）

数据量是指系统能够处理的数据量的大小。如果你们部门每天晚上都要在两个小时内获取、加载并传输2TB的数据，你就会面对数据量的挑战。

处理速度是指当大量数据来到时，系统的处理数据能力。像Facebook 和 Twitter 这样的公司就碰到了数据处理

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《Hadoop技术详解》一导读

前言 Hadoop技术详解本书采用的约定本书采用以下排版约定。斜体用于表明新的术语、URL、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。等宽字体用于程序清单，正文段落中有关的程序元素，如变量及函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字等。等宽加粗字体用于显示命令或应由用户输入的其他文本。等宽斜体字体表明这里的文本需要被替换成用户提供的值或由其他上下文确定的值。目录第1章　简介第2章　HDFS 2.1　目标和动机2.2　设计2.3　守护进程2.4　读写数据2.5　管理文件系统元数据2.6　 NameNode的高可用性2.7　 NameNode联盟2.8　访问与集成第3章 MapReduce第4章规划一个Hadoop集群第5章　安装和配置第6章　用户标识、身份验证和授权第7章　资源管理第8章　集群维护第9章　故障分析与排查第10章　监控第11章　备份与恢复

2017-05-02

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本节书摘来自华章计算机《深入理解Hadoop（原书第2版）》一书中的第1章，第1.7节，作者 [美]萨米尔·瓦德卡（Sameer Wadkar），马杜·西德林埃（Madhu Siddalingaiah），杰森·文纳（Jason Venner），译于博，冯傲风，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.7本章小结大数据渐成主流，其背后的两大推动力就是开源的Hadoop系统和云计算时代的到来。两者的发展使得以较低成本引入大规模大数据处理方法来解决业务问题成为可能。Hadoop系统是所有大数据解决方案的核心。尽管其他如MPP 或者 BSP 这样的编程模型，可处理一些特殊的问题，但是它们都还是要以某种形式依赖于Hadoop系统，尤其在数据量达到数T之巨时。掌握Hadoop系统，会让开发者更加高效地使用其他编程模型。本书的

2017-05-02

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