《Hadoop与大数据挖掘》—

《Hadoop与大数据挖掘》——导读

2017-07-02 597

前　　言

为什么要写这本书

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

早在2012年，大数据（big data）一词已经被广泛提起，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。那时就有人预计，从2013年至2020年，全球数据规模将增长10倍，每年产生的数据量将由当时的4.4万亿GB，增长至44万亿GB，每两年翻一番。

既然“大数据”浪潮已经来临，那么与之对应的大数据人才呢？在国外，大数据技术发展正如火如荼，各种方便大家学习的资料、教程应有尽有。但是，在国内，这种资料却是有“门槛”的。其一，这类资料是英文的，对于部分人员来说，阅读是有难

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大数据时代之hadoop：了解hadoop数据流

了解hadoop，首先就需要先了解hadoop的数据流，就像了解servlet的生命周期似的。hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce)，但是hadoop也有一个很重要的特性：hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上。术语 MapReduce 作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元：它包括输入数据、mapreduce程序和配置信息。hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行，其中包括两类任务：map任务和reduce任务。有两类节点控制着作业执行过程：一个jobtracker及一系列tasktracker。 jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务，来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时将运行进度报告发送给jobtracker，jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败，jobtracker可以在另外一个 tasktracker节点上重新调度该任务。输入 hadoop将mapreduce的输入数据划分成等长的小数...

2017-07-03

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其实个人在大数据在大数据这个坑中，细细算来，时间也有3+年了，从一开始做大数据中心平台开发构建，到现在关注的数据上层应用挖掘。所以，基本上从数据收集->数据处理(离线实时，并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘，这个链路都走了一遍。所以，有些东西、有些想法我还是愿意分享出来的，畅所欲言吧~~ 00 缘起之所以有这个话题，是因为周末加班中午吃饭与一个同行朋友聊起了这个话题，之后再细细地结合一些其他接触的东西，确实是有些感触的。并且对于行业的一些现状，也的确有些自己的看法，对不对先不论，这玩意儿也没有对错之分，每个人都有自己想法，当然也包括我博客虫了。所以，有些东西、有些想法我还是愿意分享出来的，畅所欲言吧~~ 01 我眼中的大数据现状! 其实个人在大数据在大数据这个坑中，细细算来，时间也有3+年了，从一开始做大数据中心平台开发构建，到现在关注的数据上层应用挖掘。所以，基本上从数据收集->数据处理(离线实时，并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘，这个链路都走了一遍。并且，加上手里一千多人的大数据圈子，以及有过发起...

2017-07-03

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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