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大数据Hadoop快速实践指南v1.0 PDF 下载
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主要内容：
大数据简介
大数据技术是一组用于处理、存储和分析大规模数据集的技术和工具。随着数字化时代的到来，数据量
的爆炸性增长使得传统的数据处理和分析方法变得不够高效，因此大数据技术应运而生。
大数据技术的主要特点包括：
1. 处理海量数据：大数据技术能够有效地处理来自各种来源的海量数据，包括结构化数据（如关系型
数据库中的数据）、半结构化数据（如XML、JSON格式的数据）、以及非结构化数据（如文本、
图像、音频、视频等）。2. 并行处理：大数据技术通常采用分布式计算的方式，利用多台计算机并行处理数据，以提高处理速
度和性能。通过将任务分解成多个子任务，并将它们分配给集群中的多个节点并行执行，大数据技
术能够更快地处理大规模数据集。
3. 实时处理：随着业务需求的不断演变，对实时数据处理的需求也越来越高。因此，大数据技术也提
供了实时处理的解决方案，使得用户能够及时地处理和分析实时数据流。
4. 多样化数据源：大数据技术能够处理来自各种数据源的数据，包括传感器数据、社交媒体数据、日
志数据等。这些数据源的多样性使得数据处理和分析变得更加丰富和全面。
5. 可伸缩性：大数据技术具有良好的可伸缩性，能够根据需求灵活地扩展或缩减计算和存储资源，以
适应不断增长的数据量和处理需求。
大数据技术的典型应用包括数据分析、商业智能、实时监控、推荐系统、搜索引擎优化等领域。常见的
大数据技术包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase、Hive、Pig等。
大数据技术提供的思路是分而治之与移动计算而非移动数据，使得海量数据的存储与计算变得更加高效
和可靠。
例如在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，分而治之的思想体现在数据的分布式存储和备份机制上。
HDFS将大规模数据分成多个数据块，并将这些数据块分布存储在集群的不同节点上，同时通过复制机
制实现数据的备份，保证数据的可靠性和容错性。这样一来，即使集群中的某个节点发生故障，数据也
能够通过备份副本进行恢复，不会造成数据的丢失或损坏。
而在YARN（Yet Another Resource Negotiator）中实现的移动计算而非移动数据，则体现在将计算任
务调度到数据所在的节点上进行处理。YARN是Hadoop的资源管理和作业调度系统，它负责管理集群中
的计算资源，并为作业分配合适的资源。通过YARN，计算任务可以在数据所在的节点上运行，而不需
要将数据传输到计算节点，从而避免了数据移动的开销和网络带宽的限制。这种移动计算而非移动数据
的方式能够充分利用集群中的计算资源，提高数据处理的效率和性能，同时减少了数据传输可能带来的
安全风险和延迟问题
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