16.4、Hadoop -- 02.pdf

Hadoop平台的设置与配置是当前大数据环境下不可或缺的一环。这一过程需仔细斟酌，确保系统稳定运行。

获取Hadoop的中文PDF版本，深入学习大数据处理技术。

Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式应用。简单来说，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且被设计用来部署在低廉的硬件上。而且Hadoop还提供了一个分布式资源管理和任务调度框架，这就是所谓的MapReduce。本文档展示了如何在一个基于Linux环境的云主机上安装部署Hadoop分布式集群的单机模式，实现了一个简单的分布式计算环境。以下是详细步骤和涉及的知识点： 1.环境准备：购买云主机并获取主机IP地址。文档

该书涵盖深度学习概念，并说明如何在 Hadoop 中应用这些概念。它指导读者在 Hadoop 的 YARN 框架上实现和并行化深度学习模型。本书适合希望学习如何在 Hadoop 中执行深度学习的数据科学家。

个人经验表明，学习这些技术的最大挑战通常出现在学习过程的中段。最初，可以轻松找到引导性的博客和演示文稿，它们教你如何创建一个简单的“Hello World”示例。一旦掌握了基础知识，你会学会如何在邮件列表上提问，在各种大小会议上结识专家，甚至自己阅读源代码。但是，在这个过程中存在一个巨大的知识鸿沟，你对技术的渴望日益增长，却不清楚下一步该何去何从。特别是对于像Hadoop这样的新技术来说，这一点尤为明显。因此，我们需要一本有条理的指南，从最初的“Hello World”引导，逐步引导你如何在实践中熟练运用Hadoop。这正是本书的目标所在。我很幸运地发现了Manning出版社的In Actio

MariaDB是一本经典的参考书，提供清晰的PDF扫描版，分为两个压缩包。本资源包含第一部分。

Deep Learning with Hadoop 版权所有 © 2017 Packt Publishing 保留所有权利。未经出版商事先书面许可，不得以任何形式或任何方式进行复制、存储或传输本书的任何部分，除非在关键文章或评论中嵌入简短引用。本书的编写过程中已尽最大努力确保所提供信息的准确性。然而，本书中包含的信息是没有任何明示或暗示的保证而出售的。作者、Packt Publishing及其经销商和分销商不对因本书直接或间接引起的任何损害承担责任。Packt Publishing已力求通过适当使用大写字母提供本书中提到的所有公司和产品的商标信息。然而，Packt Publishing不能保证

Hadoop权威指南 Hadoop权威指南第3版，清晰扫描版，内含书签。

基于当前市场上几款流行的Hadoop产品进行全面分析，考虑部署便捷性、功能、性能和成本等多方面因素，CDH与HDP是推荐的选择。根据具体使用场景，功能全面且部署案例丰富的CDH是首选；而追求部署快捷和易上手的情况下，开源纯度高、支持ApacheHCatalog的HDP也是优秀选择。此外，HDP的Stinger技术显著优化了Hive项目，对于初学者提供了易于使用的沙盒环境。