大数据技术与应用实践指南（第2版）
随着信息技术的迅猛发展，大数据正成为各行业不可或缺的重要资源。本书详细探讨了大数据技术在实际应用中的创新和发展。读者将从中获得深入的技术理解和实践指导，助力其在信息化时代的前沿探索。
算法与数据结构
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2024-07-14
BigData技术原理与应用(第2版)
BigData技术原理与应用(第2版)
本资源深入探讨了大数据技术的核心理论及其广泛应用。内容涵盖了大数据概念的阐释、存储方案的设计、处理方法的比较、分析技术的解读以及实际应用案例的解析。
Hadoop
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2024-05-19
大数据处理技术课程复习要点
这份文档涵盖了大数据处理技术课程的核心知识点，包括Hadoop生态系统中的关键组件，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Yet Another Resource Negotiator（YARN）、MapReduce框架以及HBase数据库。
Hadoop
21
2024-05-21
大数据技术原理与应用的全面探索
《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapRed
Hadoop
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2024-08-08
MongoDB 大数据权威指南（第2版）
深入掌握 MongoDB 大数据处理
本书紧跟 MongoDB 最新发展，涵盖了版本 2.2 的聚合框架和版本 2.4 的哈希索引等重要特性。由 10gen 的 David Hows 携手资深 MongoDB 开发者 Peter Membrey 和 Eelco Plugge 共同撰写，分享其宝贵经验和专业知识，助您成为 MongoDB 专家。
MongoDB
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2024-04-29
大数据技术原理与应用-实验2深入了解HDFS操作
在探讨HDFS之前，我们首先了解分布式文件系统设计的基本需求：1. 透明性包括访问透明性和位置透明性。2. 并发性要求系统支持多个客户端同时读写文件。3. 文件复制通过多副本机制提高数据可靠性。4. 硬件和操作系统异构性使得HDFS具备跨平台能力。5. 可伸缩性使系统能动态增减节点以应对不同规模的数据处理需求。6. 容错性通过多副本机制和自动检测恢复机制保证高可用性。7. 安全性可以通过Kerberos认证等方式增强。分布式文件系统的扩展通过成千上万个计算节点形成大型集群以实现高水平的扩展性。HDFS中的块大小通常远大于普通文件系统，优化存储效率。名称节点负责维护文件系统的命名空间和数据节点的
Hadoop
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2024-08-23
大数据原理与应用期末备考
大数据原理与应用期末备考
本资料整理了大数据原理与应用课程的期末考点，并提供了相关网课链接，共计18页内容。具体原理细节请结合教材和视频学习。
主要内容
大数据概述
大数据处理技术
大数据应用
参考资源
网课链接1
网课链接2
注意事项
本资料仅供期末复习参考，不能替代教材和课堂学习。
Hadoop
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2024-05-12
Flink初级编程实践探索大数据技术的原理与应用
通过实验，让读者掌握基本的Flink编程方法，并使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序。实验环境包括Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）和Flink1.9.1。每个步骤均附有运行截图，帮助读者深入理解Flink的基本原理、运行机制和编程技能。通过，读者能够巩固大数据的基础编程技能，加深对开发工具的应用。
Hadoop
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2024-07-13
大数据原理与应用课程设计（升级版）
本课程涵盖大数据技术的概念与原理，包括：Hadoop架构、HBase数据库、数据仓库、关系型数据库和R语言的应用。课程包含实操环节，涉及数据集上传、数据分析、数据互导和数据可视化等步骤。
Hadoop
15
2024-05-01
