大数据学习路线图系统知识梳理
大数据方向的学习图谱，清晰直观，一张图就能理清整个路线图，蛮适合刚入门或者想系统梳理知识的你。涉及的数据、Hadoop 框架、日志这些内容都囊括了，嗯，看着不费劲，用起来也方便。
数据的入门路径不算复杂，先掌握基本的数据清洗、可视化，慢慢往机器学习靠。你可以看看这个大数据的资料，内容比较实用，案例也接地气。
Hadoop 的 HDFS+MapReduce组合，适合批量大文件，架构上有点像工厂的流水线。你平时如果要上百 G 的日志数据，这篇Hadoop Linux 大数据框架文章挺适合拿来练手。
日志这块别忽视，尤其是做后台埋点或者性能的时候关键。网页日志怎么？这篇大数据与网页日志文件讲得还不错
Hadoop
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2025-06-17
DB2技术路线图详解
DB2 的技术路线图还蛮清晰的，适合你按部就班地深挖一波。从基本架构到高阶玩法，像复制技术、纯 XML、Purescale 这些都涵盖到了，适合系统性掌握。路线图内容挺细，像那篇《DB2 技术详解》，里面讲得比较接地气，尤其是事务管理那块，实际工作中常用。再比如想搞清楚 DB2 和 Oracle 的兼容问题？可以看看《Oracle 迁移到 DB2 的技术文档》，对迁移流程和注意事项讲得挺透。你如果对 NoSQL 也感兴趣，顺手可以看看Dynobase 的路线图，Serverless 场景下也有不少启发。，不是只讲 DB2，而是把周边的大数据和数据库生态都串起来了，学起来比较成体系。如果你是做数
DB2
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2025-06-16
Hadoop实验与作业指南深入掌握大数据核心技术
在IT行业中，Hadoop 是一个广泛使用的开源框架，主要用于大数据处理和分布式存储。这个 “Hadoop实验+作业.zip” 文件显然包含了一些与Hadoop相关的实验和作业资料，可能是某个课程或培训项目的材料。以下是对这些知识点的详细解释：
一、Hadoop概述
Hadoop 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源框架，允许在大规模集群上存储和处理海量数据。其核心由两个主要组件构成：HDFS（Hadoop Distributed File System）和 MapReduce。- HDFS：一种分布式文件系统，设计用于跨大量廉价硬件节点存储和处理大规模数据集，具有高容错性和高可用
Hadoop
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2024-10-28
深入解析大数据核心技术
探索大数据核心技术
NoSQL 数据库: 摆脱传统关系型数据库束缚，拥抱灵活数据模型，实现高效存储与检索。
MapReduce: 分而治之，并行计算，海量数据处理难题迎刃而解。
分布式存储: 数据洪流轻松驾驭，稳定可靠地存储与管理庞大数据集。
机器学习: 揭秘数据背后的模式，预测未来趋势，助力智能决策。
自然语言处理: 解读文本信息，赋予机器理解人类语言的能力。
数据可视化: 化繁为简，洞察数据奥秘，以直观方式呈现复杂信息。
NoSQL
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2024-04-30
核心技术：大数据的奥秘
探索海量信息：大数据揭秘
大数据，顾名思义，指的是规模庞大、类型多样且增长迅速的数据集合。这些数据可能来自传感器、社交媒体、交易记录等等，其规模之大，传统的数据处理工具难以应对。
大数据的特征：
规模巨大（Volume）： 数据量庞大，通常达到TB甚至PB级别。
类型多样（Variety）： 数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
增长迅速（Velocity）： 数据生成和流动速度极快，需要实时或近实时处理。
价值密度低（Value）： 有效信息分散在海量数据中，需要挖掘和分析才能提取价值。
大数据的重要性：
大数据技术的发展，为各行各业带来了巨大的变革和机遇。通过对大数据的分
Hadoop
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2024-04-30
MySQL 复制技术最新发展趋势路线图
探索 MySQL 复制和 MySQL Fabric 的最新发展方向。
MySQL
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2024-05-01
Hadoop大数据平台核心技术：谷歌MapReduce
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。
Hadoop
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2024-05-15
深入解析大数据核心技术与应用
深入解析大数据核心技术与应用
本篇将深入剖析大数据技术的核心原理，揭示其内部运作机制。主要涵盖以下关键技术：
1. Hadoop 分布式处理
MapReduce: 探究其分而治之的思想，解析其如何将任务分解为多个子任务，并行处理，最终汇总结果。
YARN (Yet Another Resource Negotiator): 了解其资源管理机制，如何高效分配集群资源，以确保任务的顺利执行。
2. 分布式存储
HDFS (Hadoop Distributed File System): 详解其架构，包括数据块、NameNode 和 DataNode，阐明其如何保证数据的高可靠性和高可用性。
Hadoop
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2024-05-06
关联规则挖掘路线图-数据挖掘概念、技术--关联1
关联规则挖掘包括布尔与定量关联（基于数据类型处理）。例如：buys(x, “SQLServer”) ^ buys(x, “DMBook”) -> buys(x, “DBMiner”) [0.2%, 60%]。此外，还有单维与多维关联，单层与多层分析。例如：age(x, “30..39”) ^ income(x, “42..48K”) -> buys(x, “PC”) [1%, 75%]。进一步的扩展涉及相关性和因果分析。需要注意的是，关联并不一定意味着因果关系。还有最大模式和闭合相集的概念，以及如“小东西”销售促发“大家伙”买卖的添加约束。
算法与数据结构
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2024-07-12
