本書(shū)從Hadoop的起源出發(fā)，由淺入深，理論與實(shí)踐相結(jié)合，介紹了高性能處理的理想工具Hadoop海量數(shù)據(jù)集。hadoop權(quán)威指南(第三版)是hadoop的權(quán)威參考，用戶可以在Hadoop上輕松開(kāi)發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用，Hadoop一點(diǎn)一點(diǎn)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力是值得信賴的。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的人希望通過(guò)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展。今天，我們就來(lái)看看成為一名大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)人員需要掌握哪些技術(shù)。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是數(shù)據(jù)挖掘深度和應(yīng)用廣度的結(jié)合。對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析和處理，而不是僅僅稱之為大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)三大學(xué)習(xí)方向:大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師、大數(shù)據(jù)運(yùn)維師范大學(xué)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)者、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必須熟悉Hadoop、Spark、Storm等主流大數(shù)據(jù)平臺(tái)的核心框架。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)內(nèi)容大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)內(nèi)容可以分為兩個(gè)階段來(lái)學(xué)習(xí)Java和大數(shù)據(jù)。①Java階段靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)基礎(chǔ):HTML和CSS Java SE的基礎(chǔ)知識(shí):Java SE的基本語(yǔ)法和面向?qū)ο蟮氖褂茫琂avaAPI、MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)和SQL語(yǔ)句的常用操作類，掌握J(rèn)DBC的基本原理完成數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)操作、線程、網(wǎng)絡(luò)編程和反射。JavaWeb:掌握J(rèn)query的基本操作和使用，掌握注釋的基本概念和使用，掌握版本控制工具的使用。

企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的處理和分析？隨著兩化深度融合的不斷推進(jìn)，企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)管理和生產(chǎn)流程的數(shù)字化、自動(dòng)化和智能化，是保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)據(jù)將成為企業(yè)的核心資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的處理、分析和應(yīng)用將大大提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。然而，長(zhǎng)期以來(lái)，由于缺乏數(shù)據(jù)分析手段和工具，大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在系統(tǒng)中層層積累而沒(méi)有被利用，不僅增加了系統(tǒng)運(yùn)維的壓力，也侵蝕了有限的企業(yè)資金投入。

對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，由于海量長(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)，哪些數(shù)據(jù)具有分析價(jià)值？有哪些數(shù)據(jù)可以暫時(shí)不處理？這些都是在部署和實(shí)施大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)之前必須要理清的問(wèn)題。以下是對(duì)企業(yè)實(shí)施和部署大數(shù)據(jù)平臺(tái)以及如何有效利用大量數(shù)據(jù)的一些建議。第一步:收集數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)論是新實(shí)施的系統(tǒng)還是舊系統(tǒng)，要實(shí)施大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，首先需要了解自己需要收集哪些數(shù)據(jù)。

hadoop權(quán)威指南(第3版)適合基礎(chǔ)學(xué)習(xí)的讀者，掃描清晰，描述簡(jiǎn)單。hadoop權(quán)威指南(第三版)是hadoop的權(quán)威參考。Hadoop權(quán)威指南1。簡(jiǎn)介《Hadoop權(quán)威指南》是2010年清華大學(xué)出版社出版的一本書(shū)，作者是懷特。本書(shū)從Hadoop的起源出發(fā)，由淺入深，理論與實(shí)踐相結(jié)合，介紹了高性能處理的理想工具Hadoop海量數(shù)據(jù)集。

該書(shū)由14章和3個(gè)附錄組成，涉及的主題包括:Haddoop簡(jiǎn)介；MapReduce簡(jiǎn)介:Hadoop分布式文件系統(tǒng)；Hadoop I/O和MapReduce應(yīng)用開(kāi)發(fā):MapReduce的工作機(jī)制；MapReduee的類型和格式；MapReduce的特點(diǎn)；如何安裝Hadoop集群，如何管理Hadoop:pig介紹；Hbase介紹；對(duì)ZooKeeper的簡(jiǎn)單介紹，最后提供了大量的案例研究。

類似于Hardup，重點(diǎn)在Ha上。發(fā)音是:1。概述1970年，IBM的研究人員E.F.Codd博士在《CommunicationoftheACM》雜志上發(fā)表了題為《面向大型共享數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)的關(guān)系模型》的論文，提出了關(guān)系模型的概念，這標(biāo)志著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的誕生。在隨后的幾十年里，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)及其結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言SQL成為程序員必須掌握的基本技能之一。

受這篇論文的啟發(fā)，Hadoop被ApacheSoftwareFoundation正式引入，作為L(zhǎng)ucene的子項(xiàng)目Nutch的一部分。2006年3月，MapReduce和NutchDistributed(NDFS)分別被納入Hadoop項(xiàng)目。

基于企業(yè)級(jí)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的特點(diǎn)和需求以及Hadoop技術(shù)的原理和特點(diǎn)，在利用Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用的過(guò)程中，有很多需要關(guān)注和解決的關(guān)鍵問(wèn)題。本文主要列舉了以下核心問(wèn)題和解決方案:模型和SQL支持，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和高效計(jì)算，高并發(fā)查詢和事務(wù)支持。1.在模型和SQL支持模型方面，原卷收系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)原則是基于中國(guó)郵政整體企業(yè)管理和業(yè)務(wù)管理的規(guī)則和流程，兼顧系統(tǒng)的擴(kuò)展。

接口附著層按照接口源系統(tǒng)劃分，系統(tǒng)模型和源系統(tǒng)模型基本一致；邏輯層和摘要層是根據(jù)主題域劃分的。接口層模型與源業(yè)務(wù)系統(tǒng)基本一致，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，相關(guān)度相對(duì)較低。大多數(shù)源業(yè)務(wù)系統(tǒng)使用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)?；緦幽Ｐ徒Y(jié)構(gòu)比較復(fù)雜，關(guān)聯(lián)度比較高。系統(tǒng)使用Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)，而匯總層模型結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，關(guān)聯(lián)度低。該系統(tǒng)使用Teradata數(shù)據(jù)庫(kù)。

Hadoop FAQ(1)Hadoop是否適合電子政務(wù)？為什么？電子政務(wù)是利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)政府組織結(jié)構(gòu)和工作流程的重組和優(yōu)化，構(gòu)建精簡(jiǎn)、高效、廉潔、公正的政府運(yùn)行信息服務(wù)平臺(tái)。因此，電子政務(wù)必然會(huì)產(chǎn)生大量的相關(guān)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的計(jì)算需求，而當(dāng)這兩個(gè)需求所涉及的數(shù)據(jù)和計(jì)算達(dá)到一定規(guī)模時(shí)，傳統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)將無(wú)法滿足，所以我們需要使用海量數(shù)據(jù)處理platform，比如Hadoop技術(shù)，這樣就可以使用Hadoop技術(shù)來(lái)構(gòu)建電子政務(wù)云平臺(tái)。