Hadoop资料

Hadoop 的入门学习资料里，这个压缩包还挺值得一看。像“Deep Learning with Hadoop”就比较有意思，说白了就是把深度学习搬到 Hadoop 上跑。嗯，用 Hadoop 那一套分布式计算来训练神经网络，搞大数据确实方便，速度也快。 Hadoop in Action算是比较经典的老书了，内容扎实，从 HDFS 讲到 MapReduce，连 YARN 和 HBase 都有提到。要是你英语不是顺，还可以看它的中文版，内容翻译得也还不错，看着不费劲。 还有个Hadoop 基础教程也蛮适合新手，安装流程、常用命令、简单案例一套都带上了。刚上手或者想复习一下的，可以从这份教程开始。

Hadoop 的入门资料挺全的，讲得比较通透，尤其是对HDFS和MapReduce的部分，适合刚入门大数据的朋友。HDFS 的操作比如上传、查看、权限这些，都是基本功，学会之后能少踩不少坑。MapReduce 那块讲得也还不错，结合案例更容易理解，像是统计词频这种经典的入门项目。嗯，前期理解清楚 Map 和 Reduce 的流程，你后面玩 Spark 也轻松不少。任务调度机制那章讲了 Hadoop 是怎么分配资源、怎么跑任务的，配合这篇文章看，会更清楚点。再往后还有一块关于生态系统的内容，像Hive、HBase、ZooKeeper这些都有提到，虽然只是概览，但挺适合初学者扫盲用。你如果是做前端

第四版 Hadoop 权威指南提供英文原版、中文译本和配套代码，涵盖 Hadoop 2.x 及稳定版的新特性。新章包括：YARN、Parquet、Flume、Crunch 和 Spark。适合 Hadoop 新手。

要准备大数据面试的资料，了解 Kafka 和 Hadoop 的基础和高级特性可是挺重要的。像 Kafka 的消息结构，就由固定的 Header 和可变长度的 Body 组成，保证了数据的可靠性和高效性。是 Kafka 的 Message 设计，让你能在升级时不影响向后兼容性，挺方便的。Hadoop，HDFS 的基本概念和管理工具也是面试中的常客，像 Datanode 负责存储数据，NameNode 管理元数据。如果你能把这些概念都搞清楚，面试时就能轻松应对。还有多细节，像 HDFS 的 Block 大小、集群管理工具、数据存储策略等，你也得有所了解。通过理解这些内容，能你更好地掌握大数据技术，

Hadoop权威指南提供了美国国家气候数据1901-1940年的全面信息，包括FTP下载地址。

有这份关于 Oracle 9i 的 PDF，可以参考一下：

SQLite是一个开源的嵌入式关系数据库。2000年由D. Richard Hipp发布，减少应用程序管理数据的开销。SQLite具备良好的可移植性，易于使用，体积小，效率高，且非常可靠。

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