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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.3 Hadoop计算—MapReduce

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.1.3节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.3 Hadoop计算—MapReduce MapReduce是Google提出的一个软件架构,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”以及它们的主要思想,都是从函数式编程语言借来的,还有从矢量编程语言借来的特性。当前的软件实现是指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组,如图2-6所示。 下面将以Hadoop的“Hello World”例程—单词计数来分析MapReduce的逻辑

《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.5 Hadoop生态系统

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.1.5节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.5 Hadoop生态系统 如图2-12所示,Hadoop的生态圈其实就是一群动物在狂欢。我们来看看一些主要的框架。 (1)HBaseHBase(Hadoop Database)是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。(2)HiveHive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。(3)PigPig是一个基于Hadoop

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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