Hadoop源码分析电子文档由caibinbupt编写，涵盖了Hadoop的两个核心组件：HDFS和MapReduce，通过深入剖析每个模块的内部机制和交互方式，文档不仅揭示了分布式系统中数据存储和计算的细节，还为开发者提供了优化和扩展框架的见解，这本分析指南是面向希望深化理解Hadoop架构和提升自身技能的专业人士的宝贵资源，它的详尽程度确保了即使是对Hadoop不太熟悉的读者也能通过例子和解释获得清晰的理解，而对于资深开发者来说，则能借助这些深入的技术分析更好地把控整个Hadoop生态。
caibinbupt的Hadoop源码分析完整版，包括 HDFS 和 MapReduce。
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内容介绍 本书以实战开发为原则，以Hadoop 3.X生态系统内的主要大数据工具整合应用及项目开发为主线，通过Hadoop大数据开发中常见的11个典型模块和3个完整项目案例，详细介绍HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Sqoop、Spark等主流大数据工具的整合使用。本书附带资源包括本书核心内容的教学视频，本书所涉及的源代码、参考资料等。 全书共14章，分为3篇，涵盖的主要内容有Hadoop及其生态组件伪分布式安装和完全分布式安装、分布式文件系统HDFS、分布式计算框架
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Hadoop学习文档 是一本关于大数据学习记录的手册，讲述分布式系统基础架构Hadoop的安装部署，及过程中遇到的一些问题及解决方案，必备学习指南，需要的朋友可下载试试！ 主要针对初学者，做为一个老IT工作者，学习是一件很辛苦的事情，希望这本手册对帮助大家快速的学习与认识大数据(特指Hadoop Spark)，为了不让初学者一下接触爆炸式的新概念，我们会以实验先行，概念跟进的方式进行课程学习，这样有利于大家快速进入状态，而不至于一直深陷逻
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Hadoop技术内幕共两册，分别从源代码的角度对Common+HDFS和MapReduce的架构设计和实现原理进行了极为详细的分析。本书由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，本书还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术
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本书出版后在Amazon上获得了极高的关注度，因为它是当时全球仅有的一本讲述R语言同Hadoop技术结合的权威书籍。我于当年年末拿到此书并仔细研读，在此过程中便萌发出把此书翻译为中文版本的想法。而机械工业出版社以极快的速度同我敲定此事，可见他们独到的眼光和敏锐的市场洞察力。 本书由10余位小伙伴共同翻译而成，整个翻译过程充分体现了当下互联网的合作精神。首先我在个人博客以及豆瓣同城上发布了想翻译此书的想法，并迅速得到了几十
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Hadoop生态系统及其版本演化 内容节选 以《互联网日志分析系统》这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集、储存，数据分析以及可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。每个公司都要自己的日记分析系统，大部分系统跟日志分析系统是沾边的。也许相关的周边系统，互联网公司对人才的需求，其中一半是日志相关的需求，日志分析，涉及到分布式的所有系统，包括数据收集、存储，数据分析以及可视化，我们课程紧
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本书采用理论+实战的形式编写，全面介绍了Hadoop大数据挖掘的相关知识。作者为本书专门录制了配套教学视频,便于读者高效、直观地学习。本书分为13章，涵盖的主要内容有集群及开发环境搭建；快速构建一个Hadoop项目并线上运行；Hadoop套件实战；Hive编程；游戏玩家的用户行为分析；Hadoop平台管理与维护；Hadoop异常处理解决方案；Hadoop核心源码初识；Hadoop通信机制和内部协议；HDFS核心模块分析；ELK实战案例；Kafka实战案例；Hadoop拓展。本书不但适合刚
