Hadoop云计算大数据书籍分享

最新推荐文章于 2025-11-27 15:46:47 发布
最新推荐文章于 2025-11-27 15:46:47 发布 · 122 阅读 · 0
文章标签：

#大数据

本文提供《Hadoop，The Definitive Guide》不同版本的免费下载链接，包括第一、二、三版及中文版，适合希望深入了解Hadoop的大数据与云计算领域的读者。

1. 推荐书名

大数据云计算利器: Hadoop， The Definitive Guide, 1Ed.pdf（第1版）

大数据云计算利器: Hadoop， The Definitive Guide, 2Ed.pdf（第2版）

大数据云计算利器: Hadoop， The Definitive Guide, 3Ed.pdf（第3版）

大数据云计算利器: Hadoop， The Definitive Guide.pdf（中文版）

2.下载地址

欢迎下载，请访问我的csdn资源本书分享下载页面：

http://download.youkuaiyun.com/download/u011000529/5734543

http://download.youkuaiyun.com/download/u011000529/5734533

http://download.youkuaiyun.com/download/u011000529/5734515

http://ishare.iask.sina.com.cn/f/37494093.html


(友情提示：进入下载页面后请点击右下的“联通下载”或者“电信下载”图片均可以下载)

其他相关书籍资源可访问：

http://download.youkuaiyun.com/user/u011000529






iteye_9368
关注
Hadoop 在大数据领域的关键作用及应用案例
AI天才研究院
05-07 1471
随着全球数据量以每年 40% 的速度激增（IDC 预测），传统集中式数据处理架构在存储容量、计算性能和成本效率上均面临瓶颈。Hadoop 作为 Apache 开源项目的核心，提供了一套分布式、高容错、可扩展的解决方案，成为企业级大数据处理的标配技术。本文聚焦 Hadoop 的技术架构、核心组件交互机制、典型应用场景及实战经验，帮助读者理解其在大数据生态中的关键作用。核心概念：解析 HDFS、MapReduce、YARN 的设计原理与架构技术实现。
Hadoop与云计算结合，拓展大数据应用边界
移动开发前沿的博客
08-19 779
在数据量呈指数级增长的今天，Hadoop作为大数据处理的基石已广为人知，但传统本地部署模式正面临资源利用率低、扩展困难和维护成本高的挑战。本文深入探讨Hadoop与云计算的融合革命，揭示这一技术联姻如何解决传统大数据平台的痛点。通过生动比喻、架构解析和实战案例，我们将展示云端Hadoop如何实现弹性扩展、成本优化和全球协作，同时探讨混合云部署策略、性能调优技巧以及安全合规最佳实践。
Hadoop 在大数据领域的应用案例深度分析
小程序开发
09-03 816
想象一下，你置身于一个巨大的数字图书馆中，书架上摆满了来自世界各地、各个时期的书籍、文献、报告等等，数量庞大到难以计数。这些“书籍”就是我们当今世界产生的海量数据，从社交媒体上的日常动态，到电商平台的交易记录，再到医疗机构的患者数据，无所不包。现在，要在这个巨大的“图书馆”里快速找到你想要的特定信息，比如某一地区特定年份的疾病流行趋势相关资料，这可不是一件容易的事。大数据时代就如同这个超级数字图书馆，数据量以惊人的速度增长。据统计，全球每天产生的数据量已经达到了数万亿字节。
《云计算与大数据技术应用》
热门推荐
m0_64366382的博客
01-13 1万+
《第一章》云计算概述 1.1什么是云计算? 1.1.1云计算的定义 云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理...
Hadoop 引领大数据领域的技术革新
AI天才研究院
05-15 692
随着互联网的快速发展，数据量呈现出爆炸式增长，传统的数据处理技术已经难以应对如此海量的数据。Hadoop 作为一款开源的大数据处理框架，应运而生。本文的目的是全面介绍 Hadoop 在大数据领域的技术革新，包括其核心概念、算法原理、实际应用等方面。范围涵盖了 Hadoop 的主要组件，如 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce，以及相关的生态系统。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍 Hadoop 的核心概念与联系，包括其架构和关键组件；
Hadoop 在大数据领域的开源生态优势
AI云原生与云计算技术学院
08-26 470
想象一下，在2000年左右，当我们谈论"大量数据"时，通常指的是GB级别。企业的数据库可能只有几个服务器，普通个人电脑的硬盘容量通常在20-40GB。而今天，我们生活在一个数据呈指数级增长的时代——根据IDC的"数据时代2025"报告预测，到2025年全球数据圈将增长至175ZB，这相当于每人每天产生近500GB的数据。存储挑战：传统存储系统无法经济高效地存储PB级甚至EB级数据计算挑战：单机处理能力无法在合理时间内完成海量数据分析多样性挑战。
Hadoop在大数据领域的农业数据分析案例
大数据洞察的博客
05-24 919
本文章的目的是深入探讨Hadoop在大数据领域的农业数据分析中的应用。通过详细分析实际案例，展示Hadoop如何有效地处理和分析农业大数据，为农业生产、决策提供有价值的信息。范围涵盖了Hadoop的基本原理、农业数据的特点、数据分析的具体流程以及实际应用场景等方面。旨在帮助读者全面了解Hadoop在农业大数据分析中的作用和优势，为相关领域的研究和实践提供参考。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍Hadoop和农业数据分析的相关背景知识，包括核心概念、架构和术语等。
2019版云计算大数据学习路线图(含大纲+视频+工具+书籍+面...
kisfina的博客
03-10 986
2019版云计算大数据学习路线图(含大纲+视频+工具+书籍+面… © 播妞 黑马官方管理员 / 2018-3-16 12:00 / 12594 人查看 / 116 人回复 / 12 人收藏 转载请遵从CC协议 禁止商业使用本文 写在前面：（本帖干货较多耐心阅读收获颇丰，图片点击可放大） 传智播客黑马程序员作为一个IT学习平台，历经13年的成长，免费分享视频教程长达10万余小时，...
云计算大数据实战自学
06-11
本文将深入探讨“云计算大数据实战自学”的关键知识点，帮助你在这个快速发展的领域建立坚实的基础。 首先，我们需要理解云计算的基本概念。云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式，它将硬件、软件和服务...
基于云计算大数据平台试论我国经济管理数据库建设.pdf
07-18
但是，根据给出的标题和描述，我们可以讨论关于“基于云计算大数据平台试论我国经济管理数据库建设”的相关知识点。 云计算是一个革命性的技术概念，它使得用户可以随时随地通过互联网访问计算资源，如服务器、存储...
轻量级 CI/CD 实战（四）：本地开发钉钉告警 → 自动部署云服务器 Kafka 消费者容器
m0_74234518的博客
11-24 957
摘要：轻量级 CI/CD 实现 Kafka 消费者容器自动化部署与钉钉告警 本文介绍如何在现有轻量级 CI/CD 流程中，为 Kafka 消费者容器新增钉钉告警功能并实现自动化部署。通过改造 Git Hooks 的 post-receive 脚本，实现代码推送后自动构建 Docker 镜像、替换运行中的容器。关键点包括：1) 本地开发时通过环境变量管理钉钉 Token；2) 使用异步线程发送告警避免阻塞主流程；3) 服务器端通过安全文件存储敏感信息；4) 全自动化部署流程覆盖镜像构建、容器替换等环节。整个方
Spark SQL 简介
好记性不如烂笔头
11-23 727
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据处理的模块，对于开发人员来讲，Spark SQL 可以简化 RDD 的开发，提高开发效率，且执行效率非常快，所以实际工作中，基本上采用的就是 Spark SQL。Spark SQL 为了简化 RDD 的开发，提高开发效率，提供了两个编程抽象，类似 Spark Core 中的 RDD。即 DataFrame 和 DataSet。
Apache Kafka高吞吐消息系统实践分享：实时数据流处理与消息可靠性优化经验
2501_94114477的博客
11-23 593
合理主题与分区设计保证吞吐量和顺序性生产者批量与压缩优化提升发送效率消费者多线程与手动提交偏移保证可靠消费副本与幂等策略确保消息不丢失实时监控与告警提升系统稳定性Kafka 通过高吞吐量、低延迟和可扩展性，为企业实时数据流和消息系统提供可靠解决方案，是金融、电商和 IoT 系统不可或缺的核心组件。
hive-----广电大数据分析
2401_87586917的博客
11-26 652
1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。
金融大数据风控系统中的多语言语法引擎与分布式架构实践
最新发布
2501_94114711的博客
11-27 237
在金融大数据风控系统中，交易量大、风险复杂，实时性和准确性要求极高。多语言微服务环境中，Python、Java、C++、Go 等服务需要统一的规则解析和执行能力，以保证风控决策快速准确。
Python微服务架构在分布式电商系统中的高性能设计与实战经验总结分享
2501_94181083的博客
11-23 689
I/O 使用协程，CPU 使用进程池缓存层是真正的性能保障消息队列极大提升系统抗压能力系统组件可水平扩展是核心竞争力监控能力比性能更必要，问题才能提前预警Python 借助异步事件模型、缓存、分库分表、微服务拆分与自动扩容机制，在电商这种重 I/O 高并发的场景中完全可以支撑高性能要求。同时开发效率高、维护成本低，使其非常适合构建快速迭代的互联网核心业务服务模块。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
2402_85236482的博客
11-25 903
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
基于Java与Go构建混合式事件驱动数据流处理平台的架构策略深入剖析与高可靠设计方法实践应用研究
2501_94056519的博客
11-26 431
Java 提供稳定性与复杂计算能力，Go 提供高并发与高吞吐处理能力，两者结合能构建高可靠、可扩展、低延迟的数据流系统。随着企业对实时数据处理需求不断增长，这种混合架构将越来越普及，并成为未来大规模事件平台的重要基础。
免费获取Hadoop大数据教程：实战通向云计算之路
"实战Hadoop：开启通向云计算的捷径" 是一本由刘鹏编著的书籍，专注于介绍如何通过Hadoop技术进入云计算领域。这本书提供了高清完整的中文版，适合学习者深入理解Hadoop在大数据处理中的应用。同时，相关的学习资源...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值