ASP.NET与SqlSever大数据处理方案对比HADOOP -孙凯旋-博客园.pdf

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史上最全的 Hadoop 大数据方案，说实话还挺实用的，适合你刚上手或者需要搭建一套完整数据链路的时候。配置细到每一个服务，连hdfs-site.xml里的每个属性都解释得挺清楚，基本拿来就能直接干活。 Hadoop 的生态还蛮复杂的，像MapReduce、Hive、YARN这些组件，整合起来可不轻松。这份资源把组件之间的配合讲得比较透，比如怎么用Hive做 ETL，怎么通过调度系统跑定时任务，嗯，讲得还挺到位。 而且它还贴心地附了不少相关文章，像这个Greenplum 结合 Hadoop的方案，适合搞混合架构的；还有MapReduce 离线的，挺适合批量日志数据那种场景。 任务调度这块也没落

本资料主要探讨在大数据环境下如何利用Greenplum与Hadoop构建高效、可扩展的数据存储与查询解决方案。Greenplum是一款高度并行的MPP数据库系统，通过分布式架构和智能查询优化，支持PB级数据处理。在Greenplum中，数据分布在多个节点上进行水平扩展，提高了读写速度和整体性能。与Hadoop的集成使得Greenplum能直接查询HDFS上的数据，实现了数据湖与数据仓库的统一管理。Greenplum的并行执行机制和优化器能够显著提升复杂查询的执行效率。

《数据算法：Hadoop与Spark大数据处理技术指南》详细探讨了多种基本设计模式、性能优化技术以及数据挖掘与机器学习解决方案，解决生物信息学、基因组学、统计学以及社交网络分析等领域的关键问题。此外，本书还简要介绍了MapReduce、Hadoop和Spark的基本原理和应用。

Hadoop 在 Linux 下的应用，算是大数据领域中不可或缺的一部分。Linux 的稳定和高效支持，让 Hadoop 能够在这里稳稳地跑起来。而且你了解过 HDFS 和 MapReduce 的原理吗？它们就像 Hadoop 的两大支柱，前者负责把数据分布存储，后者则是那些庞大的数据集。在 Linux 环境下搭建 Hadoop 集群其实没那么复杂，你只要掌握一些基本的命令行操作，就能轻松搞定安装和配置。而且，Hadoop 的文件操作也蛮，通过hadoop fs -put上传文件，hadoop fs -get下载数据都直观。如果你想写 MapReduce 程序，Java 是最常见的选择，虽然

难点的 Hadoop 大数据方案，思路挺清晰，资源也比较全面，尤其适合你刚上手或者准备梳理全局架构的时候翻一翻。像是从 Hadoop 的基础框架到调度、Hive、Spark 都有提到，链接一应俱全，点进去就能看细节。 Hadoop 的大数据架构，模块分得蛮细，包括存储、计算、调度，几乎每个环节都能找到相关文章配套着看。比如你要上手调度模块，直接点Hadoop 大数据任务调度工具调研就能看到实际工具对比。 数据工具方面，像是Hive和PySpark也都有资源链接，内容还挺细的，讲的也比较实战。你要是想走 Python 路线，PySpark 那篇值得看。 还有Greenplum结合Hadoop的方

大数据处理方案——Hadoop技术基础概念及其1.x与2.x系统框架介绍，深入探讨Hadoop生态系统。

大数据处理技巧，结合Hadoop和Spark技术，助力数据算法处理

第二章：Hadoop大数据处理架构