拓思爱诺大数据第五天MapReduce编程

五天课程安排如下：第一天：SQL Server 2000入门与概念、安装及基础工具使用；第二天：SQL Server管理与安全、Transact-SQL基础；第三天：备份策略、视图及高级SQL应用；第四天：数据完整性设计与存储过程、触发器应用；第五天：SQL Server与Web开发集成、ASP与ADO应用概述。

Hadoop 的大数据框架，你一定不陌生。它的核心组件——**HDFS**、**MapReduce**和**HBase**，分别负责存储、计算和实时查询，都是大数据应用中不可或缺的部分。 **HDFS**分布式存储，适合 PB 级的数据，确保高容错性和高吞吐量。它把数据分块并复制到多台机器上，即使有节点故障，数据也能恢复，效率高，可靠性强。 **MapReduce**则是一种计算模型，把复杂的数据任务分成两阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。简单说，Map 阶段切分数据，Reduce 阶段对结果进行聚合。这让大规模数据变得容易而且高效。 **HBase**是一个基于 Hadoop 的 N

MapReduce 的大数据能力还是挺让人放心的，尤其是面对海量离线任务时。它的核心思路其实也不复杂，Map 先干切片活儿，Reduce 再来负责收尾聚合，分工明确，用起来也不难。 Map 阶段负责把大数据拆成小块，分发给不同机器并发，适合那种“干完你的一份，我再整合”的任务；Reduce 阶段就像一个总账本，统计所有小账单，得出最终结果。 用 MapReduce 写分布式程序，接口还挺友好，Mapper和Reducer两个类搞定大部分逻辑，Driver再统一调度提交作业。像最经典的WordCount例子，就适合新手练手。 ，它也不是万能的——实时计算、流式、DAG 任务这些，MapReduc

教育咨询网站的源码，结构清晰，逻辑比较简单，拿来改改就能用。页面布局走的是传统门户风，适合做信息发布类的项目。如果你正在折腾教育类平台，比如做一个学校官网、培训中心入口啥的，拿它来搭个原型挺合适。配合上自己的数据接口，效果还蛮不错的。

本书是关于PL/SQL的权威参考，被数据库界认为是最优秀的Oracle编程书籍。与前作一样，第五版的《Oracle PL/SQL编程》涵盖了语言基础、高级编程技术，以及Oracle强大的过程化语言的最佳实践。本版针对Oracle数据库11g Release 2进行了全面更新，揭示了新的PL/SQL特性，并在书中及其配套网站提供了从简单示例到复杂完整应用程序的大量代码样本。这本不可或缺的参考书对于初学者和经验丰富的Oracle程序员都将提供帮助：通过清晰的执行、跟踪、测试、调试和管理PL/SQL代码的说明，快速使PL/SQL程序运行起来；在第五版中新增的一章帮助优化PL/SQL性能；探索数据类型

探索 Hadoop MapReduce 框架的基础原理，了解其算法设计。

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Hadoop大数据平台的核心技术之一，MapReduce，源于谷歌的分布式计算模型。

介绍了《Oracle数据库PL/SQL编程：第五版》的下册内容，提供高清版本，便于直接打印。书中深入讲解了Oracle的高级编程知识点。