Java大数据算法集锦

这是一份包含大数据领域核心问题的面试题目录。

大数据的理解 大数据的最大特点 Hadoop架构和组件及其关系 Hadoop中的HDFS及其架构和数据复制策略 MapReduce过程和工作原理

利用Java语言和Spark框架，通过三种方式对中文进行分词、统计和排序，帮助你轻松找出文中最常用的词汇，并通过实例学习大数据开发。

这份完整的大数据资源集合包含了多种视频资料，涵盖了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Kafka等相关技术的详细介绍。

在学习大数据过程中，尤其涉及到开源框架Hadoop时，常常会遇到多种问题。这篇报告总结了实验中常见的网络、编译、环境配置等问题及其解决方案。首先是编译Hadoop 3.1.3时可能遇到的网络问题，推荐使用proxychains工具进行代理网络操作以确保顺利下载Maven包。其次是关于JAVA_HOME环境变量设置的问题，建议通过修改Hadoop源码目录下的JNIFlags.cmake文件来解决。还有关于连接Maven远程仓库被拒绝的情况，建议尝试多次运行编译命令或使用其他Maven仓库镜像。此外，对于下载不完整导致的Apache Tomcat编译错误，应删除并重新下载文件。最后，针对Hadoo

涉及数学领域中多种算法模型，非常适合学习大数据算法的学生们。

大数据日知录：架构与算法 这份清晰的PDF资料将带您深入大数据的世界，探索其架构与算法的奥秘。

学习重点：- 深入理解大数据算法- 掌握不同算法的原理和应用- 提高算法分析和设计能力

作为大数据应用的基石，大数据算法是该领域从业者必备的知识体系。本书由资深大数据研究专家编写，对大数据算法设计与分析的理论、方法和技术进行了系统阐述。 全书共分为十章： 第一章：大数据算法概述 第二章：时间亚线性算法 第三章：空间亚线性算法 第四章：外存算法概述 第五章：大数据外存查找结构 第六章：外存图数据算法 第七章：MapReduce算法概述 第八章：MapReduce算法应用实例 第九章：超越MapReduce的算法设计方法 第十章：众包算法 本书适合作为计算机科学、大数据等专业本科生、研究生的教材，也适合从事大数据相关工作的工程技术人员参考。