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課程目標(biāo):
了解學(xué)習(xí) hadoop,spark,storm,虛擬化,openstack等技術(shù)

課程特色:
講解企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu),老師真實(shí)企業(yè)經(jīng)驗(yàn)布道傳授

適用人群:
有一點(diǎn)java開發(fā)基礎(chǔ)想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的人員

課程簡(jiǎn)介:
Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。Hadoop 是可靠的,因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗,因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本,確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。Hadoop 是高效的,因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?,通過并行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的,能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。此外,Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù)器,因此它的成本比較低,任何人都可以使用。

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑,其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
Hadoop是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。 Hadoop 以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。Hadoop 是可靠的,因?yàn)樗僭O(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗,因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本,確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。

      Hadoop 是高效的,因?yàn)樗圆⑿械姆绞焦ぷ?,通過并行處理加快處理速度。

      Hadoop 還是可伸縮的,能夠處理 PB 級(jí)數(shù)據(jù)。

      此外,Hadoop 依賴于社區(qū)服務(wù),因此它的成本比較低,任何人都可以使用。

      Hadoop是一個(gè)能夠讓用戶輕松架構(gòu)和使用的分布式計(jì)算平臺(tái)。用戶可以輕松地在         Hadoop上開發(fā)和運(yùn)行處理海量數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。它主要有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):

      高可靠性。Hadoop按位存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力值得人們信賴。

      高擴(kuò)展性。Hadoop是在可用的計(jì)算機(jī)集簇間分配數(shù)據(jù)并完成計(jì)算任務(wù)的,這些集簇可以方便地?cái)U(kuò)展到數(shù)以千計(jì)的節(jié)點(diǎn)中。

      高效性。Hadoop能夠在節(jié)點(diǎn)之間動(dòng)態(tài)地移動(dòng)數(shù)據(jù),并保證各個(gè)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)平衡,因此處理速度非???。

      高容錯(cuò)性。Hadoop能夠自動(dòng)保存數(shù)據(jù)的多個(gè)副本,并且能夠自動(dòng)將失敗的任務(wù)重新分配。

      低成本。與一體機(jī)、商用數(shù)據(jù)倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數(shù)據(jù)集市相比,hadoop是開源的,項(xiàng)目的軟件成本因此會(huì)大大降低。

      Hadoop帶有用Java語言編寫的框架,因此運(yùn)行在 Linux 生產(chǎn)平臺(tái)上是非常理想的。

      Hadoop 上的應(yīng)用程序也可以使用其他語言編寫,比如 C++。

      hadoop大數(shù)據(jù)處理的意義
Hadoop得以在大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用中廣泛應(yīng)用得益于其自身在數(shù)據(jù)提取、變形和加載(ETL)方面上的天然優(yōu)勢(shì)。Hadoop的分布式架構(gòu),將大數(shù)據(jù)處理引擎盡可能的靠近存儲(chǔ),對(duì)例如像ETL這樣的批處理操作相對(duì)合適,因?yàn)轭愃七@樣操作的批處理結(jié)果可以直接走向存儲(chǔ)。Hadoop的MapReduce功能實(shí)現(xiàn)了將單個(gè)任務(wù)打碎,并將碎片任務(wù)(Map)發(fā)送到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,之后再以單個(gè)數(shù)據(jù)集的形式加載(Reduce)到數(shù)據(jù)倉庫里。

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