Hadoop权威指南数据集下载

《Hadoop权威指南》是大数据领域的经典读物，全面介绍了Apache Hadoop这一分布式计算框架的原理和应用。第四版提供了配套源码和气象数据集，帮助读者掌握Hadoop处理大规模数据的具体操作。Hadoop是一个开源的Java编程框架，用于在集群上进行大规模数据处理，核心包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个主要组件。 HDFS提供高容错性的文件存储系统，使数据在多台服务器之间冗余备份，保证了节点故障情况下的连续服务。MapReduce则是Hadoop的数据处理模型，将大型任务拆分为多个“映射”和“化简”任务，在集群各节点并行

TSPLIB数据集是旅行商问题（TSP）研究领域的重要资源库，由Orlin和Reinelt于1991年创建，用于为研究者提供标准化的测试平台，比较不同求解算法。TSP是一个经典的组合优化问题，目标是寻找最短路径，使旅行商能够访问每个城市一次并返回起点。该问题在理论上是NP完全的，因此研究者开发了多种智能优化算法来近似解决。TSPLIB包含144个实例，规模、结构和特性各不相同，为算法性能评估提供多样性环境。智能优化算法如遗传算法和蚁群算法等被广泛应用于TSP问题的解决。研究者可以利用TSPLIB中的实例进行算法性能评估和比较。

这是来自Jamali and Ester, 2010年的Flixster网站数据集，包含用户间的朋友关系和电影评分记录。数据集涵盖约11万个用户ID，167万条朋友关系，以及近5万部电影和800万条评分数据。适用于仿真社交网络拓扑结构和推荐算法的研究使用。

深入了解大数据处理和分析，Hadoop 权威指南提供全面的见解和实践指导。

Hadoop YARN权威指南 本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写，机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。 本书共242页，内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面，并结合实际案例进行讲解，帮助读者更好地理解和应用YARN。

Hadoop权威指南的中文译本，为您提供全面且深入的Hadoop知识。

大数据开发的利器，《Hadoop 权威指南（第四版）》真的是一本有料的书。讲得挺细的，从 HDFS、MapReduce 一直讲到 YARN、Hive、Spark，多内容都是实战里踩过坑的人总结出来的。你要是刚上手 Hadoop，里面的基础概念讲得清楚；要是你已经有点经验，那些调优技巧、架构也都挺实用的。 Hadoop 的核心架构——HDFS 和 MapReduce 讲得比较透。HDFS是怎么分块、怎么容错、怎么快速读写的，书里有详细解释。MapReduce 的两个阶段“映射”和“化简”也通过图解和案例，看起来不费劲。 YARN 的资源调度这部分也写得蛮不错的。YARN 的作用就是把资源管理和任

这份文档涵盖了 Hadoop 的核心概念、架构以及使用方法。它详细阐述了 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 的工作原理，并深入探讨了 MapReduce 编程模型。通过丰富的示例和案例分析，您可以全面掌握 Hadoop 的各项功能，并将其应用于大规模数据处理和分析。

Hadoop 的大数据能力在圈子里一直挺吃香的，尤其是《Hadoop 权威指南》第四版，真是我自己啃过觉得值的一本。这本书不光讲基础，连 Hadoop 生态里各种常见组件也都涵盖了，比如HDFS、MapReduce、YARN、Hive这些，讲得清清楚楚，配图也还不错，看起来舒服。HDFS 的分布式文件存储讲得挺细，从容错设计到实际操作，比如文件复制策略，读完你基本就能上手玩一把 HDFS，哪怕没太多分布式经验。操作命令也有，像hdfs dfs -put、-get，都解释得明明白白。MapReduce 那一块，我觉得讲得还蛮实用的，不是那种空讲原理，而是结合代码一步步带你跑通。比如一个词频统计的