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搜索资源列表

  1. Hadoop平台搭建(单节点,伪分布,分布式文件系统及其上MapReduce程序测试)

  2. Hadoop平台搭建(单节点,伪分布,分布式文件系统及其上MapReduce程序测试) 原创,保证质量,辛苦了很多天,故3分!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-14
    • 文件大小：37888
    • 提供者：scorphen

  1. Hadoop入门实战手册

  2. 1 概述 1.1  什么是Hadoop? 1.2  为什么要选择Hadoop? 1.2.1  系统特点 1.2.2  使用场景 2 术语 3 Hadoop的单机部署 3.1  目的 3.2  先决条件 3.2.1  支持平台 3.2.2  所需软件 3.2.3  安装软件 3.3  下载 3.4  运行Hadoop集群的准备工作 3.5  单机模式的操作方法 3.6  伪分布式模式的操作方法 3.6.1  配置 3.6.2  免密码ssh设置 3.6.3  执行 4 Hadoop集群搭建过程手

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-20
    • 文件大小：902144
    • 提供者：jsntghf

  1. Hadoop入门实战手册

  2. 目录 1 ...........................................................................................................................4 概述 1.1 ..................................................................................................4 什么是Hadoop？ 1

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-08-22
    • 文件大小：902144
    • 提供者：aaron_924

  1. winutils多个Hadoop版本

  2. winutils.exe是在window系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-2.6.3 hadoop-2.6.4 hadoop-2.7.1 hadoop-2.8.0-RC3 hadoop-2.8.1 hadoop-2.8.3 hadoop-3.0.0 已通过本人对 Hadoop-2.7.1版本，使用winutils（2.7.1版）在Win7（64位） + JDK1.7下的部署验证。 参考： 1、《Hadoop 2.8 在 windows 平台

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-11-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_43640244

  1. Vertica实时数据分析平台

  2. 深度介绍Vertica产品总体架构、核心优势、集群能力、Vertica与Hadoop的数据交换、SQL高级分析、与分布式R无缝集成、灾备能力等等，是不可多得的了解Vertica的好资料。数据分析平台演进阶段及挑战 事件触发,全量数据实时分析频 价值实 业务相关性分析 繁访问 产品分析、用户行为分析客客户活动预测,客户流失预测,直接提升业务 户分析等灵活直询和数据分析产品盈利预测 面向大量业务人员 MOLAP CUBE生成 面向少量管理者的机器学习和 现整合层行业模型批量加工 预测 监管报送等数据

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：skyon

  1. 勿谈大，且看Bloomberg的中数据处理平台

  2. 中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。取而代之，系统正在遭遇“中数据（Medium data）”的威胁，而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说，在企业级低延时场景下，Hadoop和Spark这样的系统既没有效率，也难以维护。时至今日，高核心数、SSD以及海量内存已

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38689027

  1. 勿谈大，且看Bloomberg的中数据处理平台

  2. 中数据意味着数据体积已经超越单服务器处理的上限，但也无需使用数千台节点组成的集群——通常是TB级，而不是PB级的。这里，我们不妨走进Bloomberg的用例，着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。在Bloomberg，我们并不存在大数据挑战。取而代之，系统正在遭遇“中数据（Medium data）”的威胁，而当下许多行业的机构基本上都面临着这种威胁。对Bloomberg来说，在企业级低延时场景下，Hadoop和Spark这样的系统既没有效率，也难以维护。时至今日，高核心数、SSD以及海量内存已

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38627213