互联网的业务无外乎线上OLTP场景和线下OLAP场景，这两种场景，数据量增大后，我们应该分别怎么应对呢。
问：在MapReduce进行数据处理时，会进行split数据切片，它的默认拆分规则是？如果不按照默认规则进行拆分，会发生什么现象？
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
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Hadoop 是阿帕奇基金会(Apache)开源的一款分布式系统基础架构。由以下几部分组成：HDFS 、MapReduce 和 YARN 。它使用户可以快速简便的开发分布式程序去处理数据，而不需掌握过多的分布式知识以及底层实现逻辑。更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
1.x版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM，通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练，并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
Apache Hadoop版本分为两代： 第一代 Hadoop称为 Hadoop 1.0 第二代 Hadoop称为Hadoop 2.0
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
大数据时代，分布式技术至关重要，因此，这篇文章介绍hadoop分布式环境搭建，作为个人学习大数据技术的实验环境。
R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发。（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用 S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
大家好，我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章，我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个，一个是我主要做系统的研究和开发，而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈，读论文讲八卦为主，所以大家可以听得轻松一点。 今
已经出过HDFS和MapReduce系列博客的小菌突发奇想,想拿一篇博客好好介绍一下它们的"老大哥"——Hadoop。为什么这么说,相信看完下面的内容你就知道了!
问：MapReduce在进行HashPartitoner时，会获取key的hashCode，之后为什么要与Integer.MAX_VALUE进行逻辑与计算？
在学习 MapReduce 的过程中，不少人接触的第一个项目就是单词计数。单词计数通过两个函数 Map 和 Reduce，可以快速地统计出文本文件中每个单词出现的个数，它虽然简单，但也是最能体现 MapReduce 思想的程序之一。而 Serverless 的出现，为 MapReduce 进行大数据处理又提供了一个新的部署方案，Serverless 与 MapReduce 究竟如何结合呢？
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
简介 Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。 Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS
来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。
对Hadoop与Spark孰优孰劣这个问题，最准确的观点就是，设计人员旨在让Hadoop和Spark在同一个团队里面协同运行。 直接比较Hadoop和Spark有难度，因为它们处理的许多任务都一样，但是在一些方面又并不相互重叠。 比如说，Spark没有文件管理功能，因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案。将Hadoop MapReduce与Spark作一番比较来得更明智，因为它们作为数据处理引擎更具有可比性。 过去几年，随着数据科学趋于成熟，也日益需要用一种不同的方法来处理
上一篇文章为大家总结了一些关于Hive的热门考点，得到了一些朋友的肯定与转发，菌菌就觉得花时间去做这些知识整合是非常有价值，有意义的一件事。本篇文章，让我们有幸一起来阅读一下，该怎么准备Hadoop的内容，才有机会在面试过程占据上风。
随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术，由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展，Hadoop 已经被广泛接受，不仅直接应用于数据计算，还发展出很多基于它的新数据库，比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群，为此，开发者实现了很多复杂
众所周知，Hadoop 中最核心的两大组件就是 HDFS 和 MapReduce。其中 HDFS 提供了承载海量数据存储的能力，而 MapReduce 则提供了海量数据高并行计算的能力。关于 HDFS 的介绍，之前已经写了两篇来分别介绍 HDFS 的架构 和 HDFS实现文件管理和容错的文章 。而本期文章，我将为大家介绍关于 MapReduce 的核心知识点。
Writable实现了WritableComparable接口，间接继承了Writable, Comparable类，实现了序列化、排序的功能。而这两个功能，在MapReduce中非常重要，排序是MapTask、ReduceTask默认操作，在集群中进行数据传输时要进行序列化。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
Hadoop是一个基于Java的编程框架，支持在廉价机器集群上处理和存储极大数据集。它是大数据竞争领域的第一个主要开源项目，由Apache Software Foundation赞助。
目前“大数据”( Big data)已成为一个炙手可热的名词。从表面上看，其表示数据规模的庞大，但仅仅从数据规模上无法区分“大数据”这一概念和以往的“海量数据”(Massive data)和“超大规模数据”(Verylarge data)等概念的区别。
这个名为 “xg2xg” 的清单，原本是这位前谷歌工程师（ex-Googler），为所有离职的谷歌工程师写的一份 “厂外” 生存指南。
这个名为“xg2xg”的清单，原本是这位前谷歌工程师（ex-Googler），为所有离职的谷歌工程师写的一份“厂外”生存指南。
大数据是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理大量数据的技术称为MapReduce。
什么是大数据，多大算大，100G算大么？如果是用来存储1080P的高清电影，也就是几部影片的容量。但是如果100G都是文本数据，比如云智慧透视宝后端kafka里的数据，抽取一条mobileTopic的数据如下：【107，5505323054626937，局域网，局域网，unknown，0，0，09f26f4fd5c9d757b9a3095607f8e1a27fe421c9，1468900733003】，这种数据100G能有多少条，我们可想而知。
大数据入门学习框架 前言 利用框架的力量，看懂游戏规则，才是入行的前提 大多数人不懂，不会，不做，才是你的机会，你得行动，不能畏首畏尾 选择才是拉差距关键，风向，比你流的汗水重要一万倍，逆风划船要累
想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？这样也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎，提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
大数据由于其庞大的规模而显得笨拙，并且大数据需要工具进行高效地处理并从中提取有意义的结果。Hadoop是一个用于存储，分析和处理数据的开源软件框架和平台。本文是Hadoop如何帮助分析大数据的初学者指南。
该文介绍了如何使用Hadoop MapReduce来处理大数据集，通过一个示例来展示了如何使用Mapper和Reducer来处理数据。该示例包括对输入数据集的预处理、Mapper和Reducer的编写以及Hadoop集群的配置。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
自从大数据的概念被提出后，出现了很多相关技术，其中对大数据发展最有影响力的就是开源分布式计算平台Hadoop，它就像软件发展史上的Window、Linux、Java一样，它的出现给接下来的大数据技术发展带来了巨大的影响。很多知名公司都加入Hadoop相关项目的开发中，如Facebook、Yahoo等，围绕大数据Hadoop技术产生了一系列大数据的相关技术
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着上手更快！
在之前的《大数据开发：OLAP开源数据分析引擎简介》一文当中，我们对主流的一些开源数据分析查询引擎做了大致的介绍，今天的大数据开发分享，我们具体来讲解其中的Presto查询引擎，是什么，为什么会出现，又能够解决什么样的数据处理需求。
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