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深入云计算hadoop源代码分析

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Hadoop和Cloud 计算，是什么关系？如何设计一个基于hadoop分布式云盘的页面在学习了hadoop2.2一个月之后，我重点学习了hadoop2.2 HDFS 。基于Hadoop，这个版本的hadoop2.2.0与hadoop1的版本不同，在源代码上也有很大的差异 。

1、云 计算与大数据学习报告百度指数报告中心，有很多大数据报告可以参考学习网页链接 。Cloud 计算大数据概述Cloud计算(Cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且往往是虚拟化的资源 。云是网络和互联网的隐喻 。在过去，云经常被用来表示电信网络 ， 后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象 。

该服务可以与IT和软件、互联网或其他服务相关 。意思是计算能力也可以通过网络作为商品流通 。大数据(Bigdata)，或称海量数据，是指涉及如此巨量数据的信息，无法通过当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和排列，以帮助企业做出更积极的商业决策 。大数据的4V特征:量、速、变、准 。
【深入云计算hadoop源代码分析】
在2、大数据与Hadoop之间的关系Hadoop中添加多个数据集的方法有很多 。MapReduce提供了映射端和Reduce端之间的数据连接 。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作 。Pig和Hive也具有相同的申请连接多个数据集的能力 。Pig提供复制连接、合并连接和skewedjoin连接，Hive提供map端连接和完整的外部连接到分析 data 。

至于Hadoop 分析中的大量数据，Anoop指出，一般来说，在大数据/Hadoop的世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很简单，但挑战在于数据量 。在这种情况下，需要不同的解决方案来解决问题 。有些分析任务是从日志文件中统计出确定id的个数，对存储的特定日期范围内的数据进行转换 ， 对网民进行排名 。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout 。

3、Hadoop软件处理框架 1 。Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架 。但是Hadoop是以一种可靠、高效和可扩展的方式处理的 。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算 elements和存储会失效，所以它维护了工作数据的多个副本，以确保可以为失效的节点重新分配处理 。Hadoop是高效的，因为它以并行方式工作，从而加快了处理速度 。

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