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《Hadoop与大数据挖掘》——2.7 本章小结

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2.7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。 2.7 本章小结 本章首先介绍了Hadoop的基本概念、原理以及Hadoop生态系统各个框架。接着,介绍了Hadoop的安装配置以及开发环境IDE配置。在此基础上介绍了Hadoop常用的集群命令、Hadoop MapReduce编程开发原理,针对MapReduce编程开发,详细介绍了Map-Reduce原理、单词计数源码分析,结合源码分析了MapReduce原理。在本章的最后两个小节,分别介绍了数据挖掘中的经典算法:K-Means算法、TF-IDF算法,并针对其Hadoop MapReduce实现进行了详细分析。同时,本章中包含大量动手实践章节,

大数据:Spark和Hadoop是友非敌

Spark 在 6 月份取得了激动人心的成绩。在圣何塞举办的 Hadoop 峰会上,Spark 成了人们经常提及的话题和许多演讲的主题。IBM 还在 6 月 15 号宣布,将对 Spark 相关的技术进行巨额投资。 这一声明帮助推动了旧金山Spark 峰会的召开。在这里,人们会看到有越来越多的工程师在学习 Spark,也有越来越多的公司在试验和采用 Spark。 对 Spark 的投资和采用形成了一个正向循环,迅速推动这一重要技术的成熟和发展,让整个大数据社区受益。然而,人们对 Spark 的日益关注让一些人产生了奇怪、固执的误解:即 Spark 能取代 Hadoop,而不是对 Hadoop 的补充。这一误解从《公司纷纷抛弃大数据技术 Hadoop 》这样的新闻标题上就能看出来。 作为大数据长期践行者、现任大数据即服务公司首席执行官,我想就这一误解发表看法,进行一些澄清。 Spark 和 Hadoop 配合得很好。 Hadoop 正日益成为公司处理大数据的企业平台之选。Spark 则是运行在 Hadoop 之上的内存中处理解决方案。Hadoop 最大的用户(包括易趣和雅虎)都在自己的 ...

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