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《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一2.4 Hadoop MapReduce程序开发过程

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2章,第2.4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。 2.4 Hadoop MapReduce程序开发过程 Hadoop MapReduce程序的开发一般是在程序员本地的单机Hadoop系统上进行程序设计与调试,然后上载到Hadoop集群上运行。开发环境可以使用Eclipse,也可以使用其他开发环境,如IntelliJ。本节仅仅介绍使用Eclipse开发Hadoop程序的过程。Eclipse是一个开源的软件集成开发环境(IDE),可以提供对Java应用的编程开发所需要的完整工具平台。Eclipse官方网站:http://www.eclipse.org/。可以下载Linux版本的Ecl

《深入理解大数据:大数据处理与编程实践》一一第3章 大数据存储——分布式文件系统HDFS

第3章 大数据存储——分布式文件系统HDFS 大数据处理面临的第一个问题是,如何有效存储规模巨大的数据?对于大数据处理应用来说,依靠集中式的物理服务器来保存数据是不现实的,容量也好,数据传输速度也好,都会成为瓶颈。要实现大数据的存储,需要使用几十台、几百台甚至更多的分布式服务器节点。为了统一管理这些节点上存储的数据,必须要使用一种特殊的文件系统——分布式文件系统。为了提供可扩展的大数据存储能力,Hadoop设计提供了一个分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)。本章首先简要介绍HDFS的基本特征、基本构架、工作过程,以及HDFS的可靠性设计和数据存储及访问方法,在此基础上进一步介绍HDFS的文件操作命令和HDFS的编程接口和编程示例。

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