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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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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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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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