《R与Hadoop大数据分析实战》一2.1　MapReduce基础概念-低调大师

《R与Hadoop大数据分析实战》一2.1　MapReduce基础概念

2017-07-02 537

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章，第2.1节，作者（印）Vignesh Prajapati，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　MapReduce基础概念

如果没有使用过集群或信息传递接口（Message Passing Interface，MPI），那么理解MapReduce基础概念将不会是一件容易的事。更多的实际应用是数据不存放在一个硬盘中而是存放于分布式文件系统中（Distributed File System，DFS），或存放于由Hadoop技术实现的分布式软件中。
MapReduce同时也是一个编程模型，它以一种分布式方法进行工作。其中包括信息传递接口（MPI）和同步并行计算模型（Bulk Synchronous Parallel，BSP）等概念。为了使R语言或

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《R与Hadoop大数据分析实战》一第2章编写Hadoop MapReduce程序

本节书摘来自华章出版社《R与Hadoop大数据分析实战》一书中的第2章，作者（印）Vignesh Prajapati，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看第2章编写Hadoop MapReduce程序在第1章中，我们学习了如何搭建R和Hadoop开发环境。既然我们对大数据分析感兴趣，接下来就学习如何使用Hadoop MapReduce进行大数据处理。在本章中，我们要讨论MapReduce的基础概念，为何它是不可或缺的，以及如何在Apache Hadoop上进行MapReduce编程等内容。本章节将会涉及如下内容：MapReduce基础概念Hadoop MapReduce技术Hadoop MapReduce原理编写Hadoop MapReduce示例程序MapReduce可解决的商业问题在R环境中编写Hadoop

2017-07-03

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大数据技术，从本质上讲是从类型各异、内容庞大的数据中快速获得有价值信息的技术。目前，随着大数据领域被广泛关注，大量新的技术已经开始涌现出来，而这些技术将成为大数据采集、存储、分析、表现的重要工具。大数据处理的关键技术主要包括：数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、大数据存储、数据分析和挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。该图展示了如何将大量的数据经过一系列的加工和处理，最终以有价值的信息形式到达用户的手中。在数据分析中，云技术与传统方法之间进行联合，使得一些传统的数据分析方法能够成功地运用到大数据的范畴中来。一、数据的采集技术数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或传感器形式等)的各种类型的结构化、半结构化的数据，并允许用户通过这些数据来进行简单的查询和处理工作。二、数据集成与处理技术数据的集成就是将各个分散的数据库采集来的数据集成到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群中，以便对数据进行集中的处理。该阶段的挑战主要是集成的数据量大，每秒的集成数据量一般会达到百兆，甚至千兆。三、大数据存储及管理技术数...

2017-07-03

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Rocky Linux

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。