最新实例
Hadoop Web日志MapReduce实战项目
Hadoop 的日志项目，蛮适合用来练练 MapReduce。压缩包叫，里面是一个挺完整的实战例子，核心就是拿 Web 日志来开刀。你会看到怎么用 Java 写Mapper和Reducer，怎么配置Job提交到集群。嗯，日志内容也挺常见的，IP、时间戳、URL 一大堆，有点经验的朋友上手应该不难。
Web 日志的格式关键，别小看这一步。你得先一下，比如说清洗脏数据、挑掉 404 之类的无效求。在Mapper里搞点正则提取，把 IP、URL 这些字段拆出来，生成key-value对。比如key是 URL，value是 1，用来统计访问次数。逻辑简单，但量大，用 Hadoop 刚好。
MapRed
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2025-06-18
Hadoop 2.6.5API CHM帮助手册
Hadoop 2.6.5 的 API 文档搞成 CHM 格式，查起来是真方便，适合不爱开网页、想离线查资料的你。这个手册是从官方 HTML 版转的，内容比较全，结构也还算清晰。
像你平时调试MapReduce、写HDFS接口调用时，直接搜类名、方法名，秒出结果，响应也挺快的。而且不怕跳转断网，反正全在本地，啥时候都能用。
我自己写YARN调度逻辑的时候就常用它，哪怕是周末在地铁上笔记本开着，也能随时翻。比起网页版，不光少点广告，查文档效率高多了。
哦对了，如果你还用MySQL、SQLServer、DB2这些数据库，下面这些 CHM 版手册也可以一起收着，风格一致，实用性也蛮强：
MySQL
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2025-06-18
Google三大论文中文版Bigtable、GFS、MapReduce
在大数据的世界里，Google 可是开创了不少先河。它的三大经典论文《Bigtable》、《GFS》和《MapReduce》直接影响了后来的大数据框架，比如 Hadoop，简直是大数据领域的基石。要说 Bigtable，这个分布式存储系统，能 PB 级数据，给带来了表格存储的全新设计理念；而 Google 文件系统（GFS），就是专为大规模数据存储而生，能有效冗余备份、故障恢复等问题；再看看 MapReduce，它通过简化编程模型，让大数据变得更加高效。看完这些论文，你会更清楚现代大数据框架的底层逻辑。如果你对大数据感兴趣，读这些论文中文版真的是收获满满，尤其是想理解 Hadoop、Spark
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2025-06-18
Hadoop 2.9.2Windows运行依赖文件
hadoop-2.9.2 的 Windows 运行资源里，有两个文件挺关键，一个是hadoop.dll，另一个是winutils.exe。搞大数据的你应该知道，Hadoop 本来是为 Linux 设计的，在 Windows 上跑的话，多多少少有点绕。所以这俩文件就派上用场了，不少兼容性的小坑。
hadoop.dll的作用？简单说，就是让 Hadoop 能跟 Windows 打交道。像文件操作、网络通信这些底层事儿，全靠它撑着。不放它你连启动都费劲，多核心功能都依赖它。
winutils.exe更像个工具人，在 Windows 上干一些 Linux 下 Hadoop 命令行才能干的事，比如格式化
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2025-06-18
Fruit Test图像识别数据集
嘿，如果你是做图像识别或者机器学习的开发者，这个Fruit_Test.rar压缩包可不容错过。它包含了多种水果的图像数据，适合用来训练图像分类模型，尤其是深度学习模型，比如卷积神经网络(CNN)。压缩包里有水果图片、数据表格、标签文件，甚至附带训练脚本，方便你快速上手。如果你在做农业自动化、超市结账系统等项目，利用这些数据来提升识别准确率和速度，简直是如虎添翼。数据集结构挺清晰的，图片分门别类，还能找到每张图片的详细信息，像是水果种类、大小、颜色等。如果你对机器学习有兴趣，是在图像识别这块，这个数据集会帮你更好地理解和训练模型。最好还是根据自己的需求调整和预数据哦。你可以用它训练一个水果分类器
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2025-06-18
CDH 6.3.1集成Apache Atlas 2.1.0编译包
CDH6.3.1 的 Atlas2.1.0 集成包，适合想快速搞定元数据治理对接的你。省了不少手动编译的麻烦，拎包即用，比较省心。支持度还挺全的，Atlas 的 Hook 也都带上了，拿来就能挂 Kafka、Hive。
CDH6.3.1集成Apache Atlas 2.1.0的编译包，整体稳定性还不错，适配性也做得蛮好。你要是之前折腾过源码编译，应该能体会这玩意儿多省事。
这包里包括了一些常用的manifest.json配置，能直接对接CDH 的服务。比如你要配Hive Hook，直接改下连接地址就能跑，响应也快，兼容性还行。
用的时候有个点要注意：路径别乱放，Atlas 安装包和Hook 文
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2025-06-18
YARN内存与CPU配置指南
YARN 的内存和 CPU 怎么配，真的是个细活儿。配置得好，任务跑得顺；配错了，不是 OOM 就是跑得像蜗牛。我最近翻到一篇挺实用的配置指南，讲得蛮细，尤其适合经常折腾大数据集群的你。
YARN 的资源调度机制里，Container就是分配的基本单位，既管内存也管 CPU。要搞清楚内存怎么分，得预留一点给系统，不然节点都卡死就尴尬了。文章还列了一张预留内存的对照表，挺贴心。
比如说，你有台 128GiB 内存的机器，得先预留 24GiB 出来。剩下的 104GiB 怎么用？文里给了个公式，照着算就行：containers = min(2 * CORES, 1.8 * DISKS, (RAM-
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2025-06-18
Python 2.7.5旧项目兼容安装包
Python 2.7.5 的安装包，适合老项目的环境搭建，安装流程简单，兼容性还不错，适合需要维护旧系统的开发者。
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2025-06-18
Hadoop 4权威指南
Hadoop 的大数据能力在圈子里一直挺吃香的，尤其是《Hadoop 权威指南》第四版，真是我自己啃过觉得值的一本。这本书不光讲基础，连 Hadoop 生态里各种常见组件也都涵盖了，比如HDFS、MapReduce、YARN、Hive这些，讲得清清楚楚，配图也还不错，看起来舒服。HDFS 的分布式文件存储讲得挺细，从容错设计到实际操作，比如文件复制策略，读完你基本就能上手玩一把 HDFS，哪怕没太多分布式经验。操作命令也有，像hdfs dfs -put、-get，都解释得明明白白。MapReduce 那一块，我觉得讲得还蛮实用的，不是那种空讲原理，而是结合代码一步步带你跑通。比如一个词频统计的
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2025-06-18
史上最佳数据资源目录建设规范
黑白分明的数据目录结构，加上清晰的元数据规范，《史上最佳数据资源目录建设规范》可以说是我最近用过最顺手的标准文档之一。分类方法清楚，编码也有据可循，用GB/T 21063.4—2007标准那套，没跑偏，落地也不费劲。元数据分得挺细，业务元数据、技术元数据、管理元数据都有交代。你要是做大数据目录管理或者搞元数据平台建设，照着它的结构走一遍，少走不少弯路。尤其是技术那一块，接口、API、存储格式这些细节都写得明明白白，拿来做团队规范模板也挺合适。安全这一段也没落下，访问控制、加密、权限全覆盖，该有的都有。顺带推荐几个资源，像 Apache Atlas 元数据管理详解、EsPowerMeta 元数据
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2025-06-18