《Hadoop与大数据挖掘》——第一篇基　础　篇第1章浅谈大数据 1.1 大数据概述-低调大师

《Hadoop与大数据挖掘》——第一篇基　础　篇第1章浅谈大数据 1.1 大数据概述

2017-07-02 584

本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第1章，第1.1节，作者张良均樊哲位文超刘名军许国杰周龙焦正升，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第一篇

基　础　篇

第1章

浅谈大数据

当你早上起床，拿起牙刷刷牙，你是否会想到从拿起牙刷到刷完牙的整个过程中有多少细胞参与其中？这些细胞在参与的过程中会结合周围环境（可能是宏观的天气、温度、气压等，可能是微观的分子、空气中的微生物等），由你的意识控制而产生不同的反映。如果我说结合这些所有的信息，可以预测你接下来的0.000 000 01秒的动作，那么，你肯定说，这我也可以预测呀。比如正常情况下，你脚抬起来走路，那么抬起来后，肯定是要落下去的，这算哪门子预测呢？那如果我说可以预测你接下来一个小时的动作呢？甚至一天，一个月，一年呢？其实这也可以勉强说是一

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《R与Hadoop大数据分析实战》一2.4　编写Hadoop MapReduce示例程序

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，第2.4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 2.4　编写Hadoop MapReduce示例程序现在要通过一个很简单且普通的单词统计（word count）来学习MapReduce。该例子的目标是统计每个单词在文章中出现的次数。这些文章作为MapReduce的输入文件。在该例中，已经准备了一些文本文件，我们希望计算所有单词在这些文件中出现的频率。我们通过Hadoop MapReduce来进行设计。本节中，将使用旧版API接口学习Hadoop MapReduce编程。假设读者已经配置了Hadoop的环境变量（请参考第1章的内容）。同时，我们不使用R语言统计单词，而是只使用Hadoop技术。基本上

2017-07-03

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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2.5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 2.5　在R环境中编写Hadoop MapReduce程序的方式我们知道对将R工具用于分析的统计学家、网络分析师以及产品经理来说，用MapReduce进行Hadoop大数据处理是一件非常重要的事，因为补充MapReduce的编程知识对于用Hadoop将分析整合到MapReduce来说是必要的。并且，我们知道R是一个一直以来普及程度逐步提升的工具；为了整合R，有许多程序包和函数库一直在改进。因此为了研发基于R和Hadoop计算能力运行的MapReduce算法程序，我们需要R和Hadoop的中间软件。RHadoop、RHIPE以及Hadoop strea

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。