大数据：Hadoop MapReduce 基础和算法设计

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

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。

本指南提供有关 Hadoop 环境搭建的详细说明，帮助您快速构建 Hadoop 大数据开发环境。

Hadoop和Spark是大数据处理领域的两大热门技术。 Hadoop是一个分布式文件系统，可以处理海量数据。Spark是一个分布式计算框架，可以快速处理数据。 Hadoop和Spark可以一起使用，发挥各自的优势。Hadoop可以存储和管理数据，而Spark可以处理数据。这种组合可以提高大数据处理效率。

大数据的必备技能，Hadoop和Spark的组合算是老搭档了。能搞定几亿条交易记录的购物篮，速度还挺快，适合搞电商或广告推荐的同学用着玩。像K 均值、KNN和朴素贝叶斯这些经典算法，不光讲得细，应用场景也举得蛮清楚。你要做个聚类或者分类项目，直接抄作业都行。超大规模的基因组数据也有提到，像 DNA、RNA 测序，内容够硬核。搞科研的、做生信方向的同学，参考价值挺大。马尔可夫链和朴素贝叶斯一起用来做市场预测，思路还蛮新鲜的。可以拿去优化一下自己的推荐逻辑，或者搞点用户行为预测，效果还不错。还有成对文档相似性和推荐算法的实战案例，用Spark跑推荐系统，性能蛮稳，代码也不复杂，像ALS那种协同过滤

Hadoop大数据指南详细介绍了如何使用Hadoop处理和分析大规模数据的方法和技巧。本指南覆盖了Hadoop的基础概念、核心组件及其在大数据处理中的实际应用。读者可以从中学习到如何配置和优化Hadoop集群，以及如何利用其强大的数据处理能力来解决实际业务问题。

在大数据开发中，MapReduce核心组件如Combiner、InputSplits、Mapper、Partitioner、Shuffle和Sort、InputFormat、Reducer以及RecordReader起着至关重要的作用。本课程通过59张PPT详细解析了这些关键组件的功能和优化技巧，包括自定义InputFormat、InputSplits和RecordReader，以及多文件输出的实现。学员将深入理解这些组件如何协同工作，提高大数据处理的效率和性能。

新手学习笔记，详细条理，助你轻松入门Hadoop

Hadoop 和 Hive 的大数据面试题整理得蛮全面的，尤其适合刚入行或准备跳槽的朋友。文章一上来就把Hadoop的架构讲得挺清楚：像NameNode、DataNode这些核心组件，不光有定义，还有面试常问点，挺实用。像MapReduce的工作流、HDFS的数据块机制，这些内容对面试挺加分的，尤其是能白Shuffle和Sort，面试官听着都舒服。顺带还有关于YARN的调度机制和性能优化小技巧，说得也比较落地。讲到Hive那部分，语气就挺轻松了。架构图讲得不啰嗦，重点都在Metastore、Driver这些模块上，懂了结构，写HQL基本就顺了。像分区、桶的用法也讲到了，挺适合日常用 Hive