Hadoop 存储目录

64 位 Windows 7 操作系统安装 Hadoop 2.4.1 版本所需的 bin 目录。

已编译用于 Windows 7 的 Hadoop 二进制目录文件，版本号为 2.6.0-cdh5.10.2

目录清晰的《Hadoop 权威指南第 3 版》中文电子书，挺适合刚上手或者准备进阶的你。书里讲了不少实际案例，像怎么用 MapReduce 批的问题，讲得还挺接地气的。新版的 MapReduce API 也有说，顺带把 YARN 的新架构也讲了。嗯，YARN 就是那个更灵活的资源调度框架，以前你要写 MapReduce，现在可以更自由地跑别的计算框架了，像 Spark、Tez 之类的。书里有些代码还挺实用的，比如自定义 Partitioner 的写法。你可以看看这篇API 操作与 Partitioner 重写，配合阅读效果更好。如果你在搭 CDH 环境，配合CDH 搭建指南一起看也挺顺手的，路

Hadoop 的分布式存储系统可以说是大数据的一个利器，尤其适合海量数据的存储和。Hadoop基于分布式架构，允许数据跨多台机器存储，而且能自动保存多个副本，保证了高可靠性。你可以想象一下，如果用传统方式来存储这些数据，硬件成本和维护会高，而 Hadoop 通过廉价商用机器就能做到这一点。此外，Hadoop 的MapReduce模型简化了大规模数据的并行计算，利用 Map 和 Reduce 两个阶段，让任务分配和计算结果整合变得方便。对于大数据的应用场景，像日志数据、海量视频流等都能发挥出超强的优势。，Hadoop 也有些限制，比如它对低延迟的场景并不友好。如果你需要频繁、快速地访问小文件，H

Hadoop权威指南第四版，英文原版，带目录，无水印，质量上乘。

Hadoop 的大数据方式还挺有意思的，尤其是它的文件系统 HDFS，设计得蛮硬核。你可以把 PB 级别的大文件丢进去，照样跑得挺稳。HDFS 有点像一套聪明的仓库系统，用 NameNode 管账，用 DataNode 搬货，配合起来效率还挺高。 HDFS 的块存储机制比较适合超大文件。像视频、日志、数据备份这类动辄几十 GB 的文件，拆成 128MB 一块分给不同的DataNode去存，读取的时候还能自动挑离你最近的节点，响应也快。 数据块的多副本机制香，默认每块会复制 3 份。万一哪台机器挂了，系统还能自救补块，不容易丢数据。你要做高可用存储，这机制还挺关键的。 要说能力，MapReduc

Oracle基目录，又称为Oracle根目录，是Oracle的顶级目录，在安装Oracle时首次创建。安装其他Oracle组件时，系统会自动检测并使用这一目录。Oracle主目录是存放Oracle软件的具体目录，例如数据库安装时的存放位置，通常是基目录的子目录。

2004年诞生的Nutch搜索引擎，其基于Lucence的架构能够高效抓取互联网网页数据。然而，随之而来的海量非结构化数据存储问题成为了Nutch发展的瓶颈。关系型数据库无法有效处理此类数据，而解决数据存储和管理是提供搜索服务，包括算法优化检索速度等后续工作的基础。

HDFS是Hadoop分布式计算的存储基础。HDFS具有高容错性，可以部署在通用硬件设备上，适合数据密集型应用，并且提供对数据读写的高吞吐量。HDFS能够提供对数据的可扩展访问，通过简单地往集群里添加节点就可以解决大量客户端同时访问的问题。HDFS支持传统的层次文件组织结构，同现有的一些文件系统类似，如可以对文件进行创建、删除、重命名等操作。

这本书从理论到实践，由浅入深地介绍了Hadoop作为高性能海量数据处理和分析平台的全方位内容。全书共分为5个部分，包含24章。