《深入理解Hadoop（原书第2版）》——3.2使用Cloudera虚拟机搭建开发环境-低调大师

《深入理解Hadoop（原书第2版）》——3.2使用Cloudera虚拟机搭建开发环境

2017-05-01 548

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3章，第3.2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。

3.2使用Cloudera虚拟机搭建开发环境

本书着重讲解基于Hadoop系统的开发。Hadoop系统的安装是一个比较复杂的操作过程，服务提供商会提供安装工具使得该安装操作易如反掌。比如，Cloudera公司开发的Cloudera Manager就大大简化了Hadoop系统的安装。作为一个开发人员，我们希望有一个可快速安装且易于搭建的可靠的开发环境。Cloudera公司发布了基于VMware 和 VirtualBox的CD

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《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一1.3　数据挖掘和商业智能

本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的第1章，第1.3节，作者：范东来责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3　数据挖掘和商业智能和云计算、大数据的概念相比，数据挖掘和商业智能的概念早已被学术界和工业界所接受，但由于大数据的出现，又为它们注入了新的活力，“大数据时代的商业智能”的概念不断被业界所提及，那么它们究竟是什么呢？ 1.3.1　数据挖掘的定义先来看一个例子，Google的Flu Trends（流感趋势）使用特殊的搜索项作为流感活动的指示器。它发现了搜索流感相关信息的人数与实际具有流感症状的人数之间的紧密联系。当与流感相关的所有搜索聚集在一起时，一个模式就出现了。使用聚集的搜索数据，Google的Flu Trends可以比传统的系统早两周对流感活动做出评估。这个例子说明了数据挖掘如何把大型数据集转化为知识。现在，我们可以对数据挖掘做一个简短的定义，数据挖掘就是“数据→知识”。带着这个概念，我们来一步一步分析数据挖掘的本质。数据挖掘可以看作是信息技术自然而然进化的结果。数据库和数据管理产业的...

2017-05-02

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本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理：技术详解与项目实战（第2版）》一书中的第1章，第1.4节，作者：范东来责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4　小结本章相当于对大数据、云计算、Hadoop的综述，旨在让初学者理清概念和之间的联系，最后介绍了数据挖掘和商业智能，它们在大数据、云计算的大背景下，必将焕发出新的光彩。

2017-05-02

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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