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mapreduce案例分析

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第一部分介绍Hadoop的运维 ， 第一部分介绍Hadoop相关的开源项目，第一部分提供三个案例，分别来自Cerner，微软的人工智能项目ADAM(大规模分布式深度学习框架)和Cascading(MapReduce新的数据处理API) 。

1、大数据 分析应该掌握哪些基础知识?如果是分析老师方向，建议最基础的sql需要熟练掌握，一些大数据组件也需要掌握，比如hive、sparksql、presto等 。当然 ， excel的常用视角也是基本功 。1、计算机语言:python语言、Java语言 。提示(如果要处理几千万的数据 ， 还是要懂Java语言)2 。高数、线性代数、概率论基础知识 。

2、数据 分析课程包括哪些内容?1、大数据前沿知识和hadoop介绍，了解大数据的历史背景和发展方向，掌握hadoop的两种安装配置 。2、hadoop部署高级精通Hadoop集群构建；深入研究基于Hadoop 分析的分布式文件系统HDFS 。3.java基础了解java编程的基本思想 ， 熟练使用eclipse进行简单的Java编程，熟练使用jar文件，了解mysql等数据库管理系统的原理，了解基于web的程序开发流程 。

5.hadoop mahout大数据分析掌握基于Hadoop mahout分析Method的大数据使用场景 ， 在具体场景中熟练运用Mahout成熟的大数据算法分析 。6、Hbase理论和实战掌握hbase的数据存储和实战，掌握Spark和Hive的安装、配置和使用场景 。

3、hadoop权威指南第三版和第四版的区别Hadoop权威指南(第3版)适合基础学习的读者，扫描清晰，描述简单 。本书理论与实践相结合 ， 全面介绍了Hadoop这一高性能海量数据处理和分析平台 。全书共分五部分24章 。第一部分介绍Hadoop的基础知识，第一部分介绍MapReduce ， 第一部分介绍Hadoop的运维，第一部分介绍Hadoop相关的开源项目，第一部分提供三个案例，分别来自Cerner，微软的人工智能项目ADAM(大规模分布式深度学习框架)和开源项目Cascading(Mapp的一个新的) 。

4、数据 分析课程笔记-19-HiveSQL常用优化技巧大家好 。在本课中，学习HiveSQL的常用优化技巧 。Hive主要用于处理非常大的数据，运行过程通常要经过MapReduce，所以没有MySQL那么快产生结果 。不同方法编写的HiveSQL语句的执行效率也不同，所以为了减少等待时间，提高服务器的运行效率 ， 需要对HiveSQL语句进行优化 。

5、《Hadoop实战(第2版《Hadoop之战(第二版)》(卢佳恒)免费下载在线阅读资源链接:link:摘录代码:zt3a书名:Hadoop之战(第二版)作者:卢佳恒豆瓣评分:6.7出版社:机械工业出版社华章公司出版年份:201211页码:498内容简介:本书能全面满足读者需求 。

与第一版相比，第二版的技术更加新颖 ， 所有技术都更新为最新版；内容更加全面，几乎每一章都增加了新的内容，增加了新的章节；更实用 ， 案例更丰富；细节更加完善，修正了第一版中的缺陷和不足 。本书内容全面，对Hadoop的整个技术体系进行了全面的讲解 ， 不仅包括HDFS、MapReduce、YARN等核心内容 ， 还包括Hive、HBase、Mahout、Pig、ZooKeeper、Avro、Chukwa等与Hadoop技术相关的重要内容 。
6、 mapreduce为什么不适合处理小文件【mapreduce案例分析】1 。不适合事务/单请求处理的MapReduce绝对是一个离线批处理系统，它很好的应用于批处理数据:MapReduce(不管是Google的还是Hadoop的)是处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术，但是它不适合事务/单个请求处理 。(HBase使用Hadoop核心的HDFS ， 但在常用操作中不使用MapReduce 。

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