尚学堂大数据云计算Hadoop-Storm-Spark资深工程师视频教程

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课程目标

尚学堂大数据云计算Hadoop-Storm-Spark高级工程师课程课堂随堂视频

课程特色:

讲解企业级大数据平台架构,老师真实企业经验布道传授

适用人群:

有一点java开发基础想学习大数据技术的人员

课程简介:

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

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Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度

Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。

此外,Hadoop 依赖于社区服务,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在 Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点:

高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的,这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。!

高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据,并保证各个节点的动态平衡,因此处理速度非常快。

高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本,并且能够自动将失败的任务重新分配

低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比,hadoop是开源的,项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop带有用Java语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。

Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。

hadoop大数据处理的意义

Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)到数据仓库里。

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