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Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线(很值得推荐)(十八)

说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、  (2)兄弟连的新版Linux视频教程、 (3)老段的讲解鸟哥Linux基础+私房菜、 (4)老男孩的Linux。 看的过程中,不可只看不同步操作,这是最危险的一件事!不需全部看完。如:基本的Linux操作系统官网下载、安装(命令行界面和图形界面)、基本命令、网络配置、快照、VM tools工具安装、虚拟机的菜单熟悉等等。这是必须要首先完成的。之后,可回过来再根据需要使用到哪些,再来学习即可。当作工具书! 书籍方面: (1)《鸟哥的linux私房菜》, (...

大数据安全之Hadoop生态圈背后不可忽视的隐藏“凶险”

伴随互联网的高速发展,大数据成为炙手可热的时髦产物。随之而来的是关于大数据的存储与计算问题。作为能够对大量数据进行分布式处理的软件框架——Hadoop目前已经发展成为分析大数据的领先平台,它能够以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 Hadoop生态圈的形成 大数据是个宽泛的问题,而Hadoop生态圈是最佳的大数据的解决方案。Hadoop生态圈的所有内容基本都是为了处理超过单机范畴的数据而产生的。 HDFS&MapReduce 在最开始阶段Hadoop只包含HDFS(Hadoop Distributed FileSystem)和MapReduce两个组件。HDFS的设计本质是为解决大量数据分别存储于成百上千台机器上的问题,让客户看到的是一个文件系统而非很多文件系统,屏蔽复杂的底层调用。好比用户想要取/liusicheng/home/test1下的数据,只需要得到准确的路径即可获得数据,至于数据实际上被存放在不同的机器上这点用户根本不需要关心。HDFS帮助客户管理分散在不同机器上的PG级数据。这些数据如果都放在一台机器上处理,一定会导致恐怖的等待时间。于是,客户选择使用很多台机器处...

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