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  1. 超大集群的简单数据处理

  2. MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。现实生活中的很多任务的实现都是基于这个模式的，正如本文稍后会讲述的那样。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-04
    • 文件大小：308kb
    • 提供者：lijun96

  1. 37篇经过消化云计算论文打包下载

  2. 1、 Atmosphere-Ocean Climate (性能测试) 这篇文章讨论了高性能标准测试应用程序在亚马逊EC2云计算系统中的性能。经过测试发现EC2云计算系统是一个可靠的解决方案，支持按需响应，小规模，高性能计算应用程序。 2、 Chukwa: A large-scale monitoring system Chukwa是建立在Hadoop上的数据收集系统，用以监控和分析大规模的分布式系统。本文介绍了他的设计和初步实施。 3、 Cloud Computing and Grid Com

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2011-01-03
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：wangsheng8888

  1. hadoop集群

  2. hadoop集群,MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。现实生活中的很多任务的实现都是基于这个模式的，正如本文稍后会讲述的那样。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-04-11
    • 文件大小：272kb
    • 提供者：tt_baby

  1. hadoop-0.20.2.part1

  2. Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-26
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：zerosnow

  1. hadoop-0.20.2.part2

  2. Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-26
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：zerosnow

  1. hadoop-0.20.2.part3

  2. Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-26
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：zerosnow

  1. mapreduce中文版

  2. MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-08-09
    • 文件大小：249kb
    • 提供者：kingwinerscxp

  1. google mapreduce

  2. MapReduce是一个编程模式，它是与处理/产生海量数据集的实现相关。用户指定一个map函数，通过这个map函数处理key/value（键/值）对，并且产生一系列的中间key/value对，并且使用reduce函数来合并所有的具有相同key值的中间键值对中的值部分。

  3. 所属分类：群集服务

  1. 37篇论文系刘鹏教授的研究生龚传消化整理

  2. 1、 Atmosphere-Ocean Climate (性能测试) 这篇文章讨论了高性能标准测试应用程序在亚马逊EC2云计算系统中的性能。经过测试发现EC2云计算系统是一个可靠的解决方案，支持按需响应，小规模，高性能计算应用程序。 2、 Chukwa: A large-scale monitoring system Chukwa是建立在Hadoop上的数据收集系统，用以监控和分析大规模的分布式系统。本文介绍了他的设计和初步实施。 3、 Cloud Computing and Grid Com

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-20
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：gongxq0124

  1. 基于云计算的海量宽带业务运营数据分析系统

  2. Hadoop 是Google MapReduce的一个Java开源软件实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同Java程序员可以不考虑内存泄露一样，MapReduce运行时系统会解决输入数据的并行分发，跨越机器集群的程序执行调度，处理服务器的失效，并且管理机器之间的通信请求。MapReduce计算框架允许程序员可以不需要并行处理或者分布式计算系统的编程经验，就可以利用超大规模的分布式系统资源处理问题。Cloudbase

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-21
    • 文件大小：580kb
    • 提供者：hahadadao

  1. 漫谈大数据第四期-storm

  2. Twitter将Storm正式开源了，这是一个分布式的、容错的实时计算系统，它被托管在GitHub上，遵循 Eclipse Public License 1.0。Storm是由BackType开发的实时处理系统，BackType现在已在Twitter麾下。GitHub上的最新版本是Storm 0.8.0，基本是用Clojure写的。 Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续

  3. 所属分类：Java

  1. Hadoop运行原理分析

  2. hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由 普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以 不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会 解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样 的 模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。

  3. 所属分类：虚拟化

    • 发布日期：2014-01-20
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：machen_smiling

  1. 免费的Hadoop运行原理分析.rar )

  2. hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由 普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以 不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统...

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-07-25
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：fengzhu1234

  1. Hadoop应用开发实战详解源代码

  2. Hadoop应用开发实战详解源代码 　第4章　初识MapReduce 　　4.1　MapReduce简介　 　　　4.1.1　MapReduce要解决什么问题　 　　　4.1.2　MapReduce的理论基础　 　　　4.1.3　MapReduce的编程模式　 　　4.2　MapReduce的集群行为　 　　4.3　Map/Reduce框架　 　　4.4　样例分析：单词计数　 　　　4.4.1　WordCount实例的运行过程　 　　　4.4.2　WordCount的源码分析和程序处理过程　

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2015-05-25
    • 文件大小：198kb
    • 提供者：syilo

  1. hadoop框架详细分析

  2. 资源名称：hadoop框架详细分析内容简介：       mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。       MapReduce 借鉴了函数式程序设计语言的设计思想，其软件实现是指定一个Map 函数，把键值对(key/value)映射成新的键值对(key/v 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：127byte
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 大数据.pdf

  2. 大数据理论知识讲解，及Hadoop的配置，4V属性讲解，Nosql2、搭建 Hadoop集群环境 21安装DK 见附件:《DK环境搭建.md》 22搭建z0 keeper集群 见附件:《乙K环境搭建.md》 23搭建 hadoop集群 见巛 hadoop集群搭建md》 六、 Hadoop-HDFS 1、简介 Hadoop Distributed File Systen Hadoop的分布式文件系统,是GFs( Google File System)的克隆 分布式 分别部署,将一个系统划分为多个子

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-08-17
    • 文件大小：698kb
    • 提供者：longhhao

  1. 云粘合平台漫谈及代码理解初步例子

  2. NULL 博文链接：https://lokki.iteye.com/blog/1041255大规模自动化服务,及以上以下的一些名词,但大多数都只实现了简单的服务和功能部件,也未能很 好地"动态化、按需化、快速化”。而在互联网服务新阶段,云计算基础设施里,分布式海量储存、 cache、 KeyValue、 KeyList、非关系式储存、 MapReduce、 Loadbalance、CDN、 ondemand等,这些名 词是常见和普及化的。用后面介绍的名词来说要有专业方向云技术部件” “SLA服务

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：731kb
    • 提供者：weixin_38669628

  1. 存储/缓存技术中的基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计

  2. 摘要：云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。 　　HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 　　一、数据挖掘技术概述 　　作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：155kb
    • 提供者：weixin_38690376

  1. HadoopYARN架构设计要点

  2. YARN是开源项目Hadoop的一个资源管理系统，最初设计是为了解决Hadoop中MapReduce计算框架中的资源管理问题，但是现在它已经是一个更加通用的资源管理系统，可以把MapReduce计算框架作为一个应用程序运行在YARN系统之上，通过YARN来管理资源。如果你的应用程序也需要借助YARN的资源管理功能，你也可以实现YARN提供的编程API，将你的应用程序运行于YARN之上，将资源的分配与回收统一交给YARN去管理，可以大大简化资源管理功能的开发。当前，也有很多应用程序已经可以构建于Y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：869kb
    • 提供者：weixin_38639872

  1. Hadoop--海量文件的分布式计算处理方案

  2. Hadoop 是GoogleMapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式，让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样， MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节，跨越机器集群的程序执行调度，处理机器的失效，并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验，就可以处理超大的分布式系统得资源。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：86kb
    • 提供者：weixin_38694006
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