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《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一1.3 MapReduce并行计算技术简介

本节书摘来自华章计算机《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一书中的第1章,第1.3节,作者 主 编:黄宜华(南京大学)副主编:苗凯翔(英特尔公司),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3 MapReduce并行计算技术简介 1.3.1 MapReduce的基本概念和由来1.?什么是MapReduceMapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台,它隐含了以下三层含义:1)MapReduce是一个基于集群的高性能并行计算平台(Cluster Infrastructure)。它允许用市场上普通的商用服务器构成一个包含数十、数百至数千个节点的分布和并行计算集群。2)MapReduce是一个并行计算与运行软件框架(Software Framework)。它提供了一个庞大但设计精良的并行计算软件框架,能

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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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