《Hadoop实战第2版》——1.4节Hadoop与分布式开发-低调大师

《Hadoop实战第2版》——1.4节Hadoop与分布式开发

2017-07-31 524

1.4　Hadoop与分布式开发
我们通常所说的分布式系统其实是分布式软件系统，即支持分布式处理的软件系统。它是在通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统，包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译（解释）系统、分布式文件系统和分布式数据库系统等。Hadoop是分布式软件系统中文件系统层的软件，它实现了分布式文件系统和部分分布式数据库系统的功能。Hadoop中的分布式文件系统HDFS能够实现数据在计算机集群组成的云上高效的存储和管理，Hadoop中的并行编程框架MapReduce能够让用户编写的Hadoop并行应用程序运行得以简化。下面简单介绍一下基于Hadoop进行分布式并发编程的相关知识，详细的介绍请参看后面有关MapReduce编程的章节。
Hadoop上并行应用程序的开发是基于MapReduce编程模型的。MapRe

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10个热门大数据发展趋势

在你进入大数据的世界时，需要了解很多不同类型的数据库和数据管理技术。下面列出了10个大数据发展趋势： 1. Hadoop正在成为分布式大数据管理的基础架构。Hadoop是一个分布式文件系统，与MapReduce结合使用来处理和分析大数据。Hadoop将会和数据仓库技术紧密集成，以更有效地集成结构化数据和非结构化数据。 2. 大数据技术使得从传感器提取数据并影响商业产出成为可能。越来越多的商业公司在其设备上配置高精度的传感器，大数据技术的发展使得分析所有这些数据成为可能，并且发现问题可以及时通知用户并解决。 3. 大数据技术可以帮助初创公司实时响应以增加公司营收。很多公司例如零售业，使用实时流数据分析来跟踪客户行为，并提高营收。 4. 大数据可以与历史数据仓库集成来改变计划。大数据技术可以帮助公司更好的理解关于其商业的大量数据。这些关于其商业的当前状态与历史数据相结合，为公司的商业改变提供一个全面的视角。 5. 大数据通过预测分析可以改变疾病的管理方式。越来越多的医疗从业者正在寻找大数据解决方案，该方案将症状及其测试数据和数据库中的成千上万条其他病例进行对比来获取对疾病的了解。这就使得医...

2017-08-01

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1.5　Hadoop计算模型—MapReduceMapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂的并行计算过程高度地抽象为两个函数：Map和Reduce。Hadoop是Doug Cutting受到Google发表的关于MapReduce的论文启发而开发出来的。Hadoop中的MapReduce是一个使用简易的软件框架，基于它写出来的应用程序能够运行在由上千台商用机器组成的大型集群上，并以一种可靠容错的方式并行处理上T级别的数据集，实现了Hadoop在集群上的数据和任务的并行计算与处理。一个Map/Reduce作业（Job）通常会把输入的数据集切分为若干独立的数据块，由Map任务（Task）以完全并行的方式处理它们。框架会先对Map的输出进行排序，然后把结果输入给Reduce任务。通常作业的输入和输出

2017-08-01

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

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