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《Hadoop与大数据挖掘》——2.4 Hadoop编程开发

本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章,第2.4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。 2.4 Hadoop编程开发 Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。本节就MapReduce开发相关内容进行分析,包括HDFS Java API操作、MapReduce原理、MapReduce相关流程组件配置及编程等。最后将给出两个算法:Kmeans算法、Tf-idf算法的动手实践,加深对MapReduce编程的认识和理解。 2.4.1 HDFS Java API操作 Hadoop中关于文件操作类基本上是在org.apache.hadoop.fs包中,

《Spark与Hadoop大数据分析》一一1.4 实际环境中的用例

本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第1章,第1.4节,作者:文卡特·安卡姆(Venkat Ankam) 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4 实际环境中的用例 让我们来看看大数据分析用例的不同类型。总体而言,大数据分析用例可以分为以下 5 类:客户分析:数据驱动的客户分析对于深化客户关系和提高收入很有必要。运营分析:性能和高质量服务是维持客户的关键,从制造业到健康服务业,任何行业都是如此。数据驱动的产品和服务:与不断增长的业务需求相匹配的新产品和服务。企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)优化:早期的数据仓库架构至今已经有 20 年历史了。企业需要让 EDW 架构实现现代化,以处理海量数据。特定领域的解决方案:特定领域的解决方案为企业提供了

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