《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.4　Hadoop系统简介-低调大师

《深入理解大数据：大数据处理与编程实践》一一1.4　Hadoop系统简介

2017-07-03 596

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1.4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。

1.4　Hadoop系统简介

1.4.1　Hadoop的概述与发展历史
Hadoop系统最初的源头来自于Apache Lucene项目下的搜索引擎子项目Nutch，该项目的负责人是Doug Cutting。2003年，Google公司为了解决其搜索引擎中大规模Web网页数据的处理，研究发明了一套称为MapReduce的大规模数据并行处理技术，并于2004年在著名的OSDI国际会议上发表了一篇题为“MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”的论文，简要介绍MapRed

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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

2017-07-04

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第2章 Hadoop系统的安装与操作管理可以用三种不同的方式安装Hadoop。本章将分别介绍这几种方法在Linux环境下的安装和运行，并介绍基本的MapReduce程序开发过程、远程作业提交与执行方法以及如何查看作业执行结果。

2017-07-04

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