归档

一、Introduction to NoSQL（NoSQL 简介） 数据库是一个用于存储数据的平台，其设计目标是确保数据的安全性、可靠性和易于访问性。通常，数据库分为两种类型：关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库通常被称为 NoSQL 数据库。 NoSQL数据库用于存储大量复杂且多样化的数据

Hadoop Chapter 6：Hadoop Serialization and Compression（Hadoop 的序列化与压缩） 一、Serialization Overview（序列化概述） 计算机以 0 和 1 的比特形式读取、存储和处理数据。序列化是指将任何对象的状态或数据转换为一系

一、Introduction of MapReduce（MapReduce 简介） MapReduce 是 Hadoop 的处理层。MapReduce 编程模型旨在通过将工作划分为一组独立的任务，来并行处理海量数据。你只需将业务逻辑融入 MapReduce 的工作方式中，其余的部分将由框架自动处理。

一、Introduction of Hadoop Shell Commands（Hadoop Shell 命令简介） Hadoop 分布式文件系统（HDFS）是一种分布式文件系统，基于“一次写入，多次读取”的理念，具有高容错性和高吞吐量。DataNode 负责处理来自文件系统客户端的读写请求。 HD

一、Hadoop Architecture and Components（Hadoop 架构和组件） Hadoop 采用主从拓扑结构。在这种拓扑结构中，我们有一个主节点（Master Node）和多个从节点（Slave Nodes）。主节点的功能是向各个从节点分配任务并管理资源，而从节点执行实际的计

一、Overview of Hadoop Operating Modes（Hadoop 运行模式概述） Hadoop 的四种主要运行模式： 本地运行模式（Local Runtime Mode） 伪分布式运行模式（Pseudo-Distributed Operating Mode） 完全分布式运行模式

本章介绍了大数据的概念、类型、特征及其处理优势，并系统梳理了 Hadoop 生态系统工具和发展历程。大数据指的是体量巨大、类型多样、增长迅速且无法用传统工具高效处理的数据集合，常见类型包括结构化、非结构化和半结构化数据，具有体量大（Volume）、多样性（Variety）、速度快（Velocity）和真实性（Veracity）等特征。通过处理大数据，企业可提升决策效率、优化客户服务、降低风险并增强运营能力。Hadoop 是为大数据而生的开源框架，由 HDFS 和 YARN 组成，具备高可靠性、扩展性与容错性。本章还介绍了 Hadoop 的常用生态工具，如 HBase、Hive、Zookeeper、Sqoop、Storm 等，以及其自 2002 年以来的发展历史和主要发行版。最后通过性能、可扩展性和可靠性三方面介绍了评估 Hadoop 发行版的核心标准。

科幻世界正刊 + 译文扫描版 PDF，2020 年到 2025 年 2 月🐱。

从零开始，使用 1Panel 管理面板，搭建你自己的博客网站和云服务应用，包括如何绑定不同子域名与申请 SSL 证书开启 https 访问。进来看看吧🐱。