MapReduce

全球最厉害的 14 位程序员是谁？ 一起来看下让我们膜拜的这些大神都有哪些？ （以下排名不分先后） >>>> 01、Jon Skeet 个人名望： 程序技术问答网站 Stack Overflow 总排名第一的大神，每月的问答量保持在 425 个左右。 个人简介/主要荣誉： 谷歌软件工程师，代表作有《深入理解C#(C# In Depth)》。 网络上对Jon Skeet的评价： “他根本不需要调试器，只要他盯一下代码，错误之处自会原形毕露。” “如果他的代码没有通过编译的时候，编译器就会道歉。” “他根本不需要什么编程规范，他的代码就是编程规范。” 02、Gennady Korotkevich 个人声望： 编程大赛神童 个人简介/主要荣誉： 年仅 11 岁时便参加国际信息学奥林比克竞赛，创造了最年轻选手的记录。在 2007-2012 年间，总共取得 6 枚奥赛金牌；2013 年美国计算机协会编程比赛冠军队成员；2014 年 Facebook 黑客杯冠军得主。截止目前，稳居俄编程网站 Codeforces 声望第一的宝座，在 TopCoder 算法竞赛中暂列榜眼位置。 网络上对Gennady Korotkevich的评价： “一个编程神童。” “他太令人惊讶了，他相当于我在白俄罗斯建立了一支强大的编程队伍。” “彻底的编程天才。” 03、Linus Torvalds 个人名望：

随着软件行业的飞速发展，互联网公司对开发者的技能要求也越来越高。而高并发、网络编程、微服务、海量数据的处理等技能，是每一个开发者进阶时的必学知识。 这份阿里大佬的实战总结笔记由核心技术、应用框架和数据处理三部分组成。 核心技术介绍了与高并发相关的架构设计及多线程、NIO、网络编程等底层技术 应用框架讲解了目前流行的一些高并发及分布式框架技术，如Disruptor Spring Boot、Spring Cloud等，这些技术也是目前在国内外互联网企业中被广泛应用的; 数据处理部分重点介绍了如何优化数据，如何使用关系型数据库、非关系型数据库及大数据领域的MapReduce技术处理海量数据，从而为高并发场景提供一套完善的存储方案。 总览 因为篇幅限制，下面小编会展示目录和详细内容截图，有需要获取完整文档的朋友帮忙点赞后，私信我【文档资料】就可以了（一定要记得关注我，不然没办法回复陌生人私信）。 第1章高并发概述 第2章系统分析与大型互联网架构设计 第3章高并发相关JVM与JDK新特性案例讲解 第4章实战解析多线程并发包 第5章分布式网络编程核心技术—远程调用 第6章NIO案例解析与高性能聊天室实战 第7章高性能NIO框架Netty实例详解 第8章主流RPC框架解析与跨语言调用案例 第9章实战解析高并发框架Disruptor 第10章手把手开发微服务构建框架Spring Boot

本课程针对企业不同数据规模技术方案进行讲解，紧贴企业热门需求，深入讲解企业级大数据技术的数据存储技术、数据采集技术、数据处理技术、任务调度技术等；课程针对知识点进行企业级案例式教学，理论结合实战，从0到1构建大数据生态技术的方方面面，内容涵盖大数据平台、Spark、Flink、OLAP等核心技术；用真实的企业级实时数仓项目、离线数仓项目、PB级实时用户行为分析系统、千亿级实时广告系统等多个大型项目，把大数据生态技术知识串连起来，让学员形成自己的技术栈，真正成为企业级的大数据开发工程师！ 阶段一：小规模数据处理篇 第一单元 掌握Python基础语法 集合类型 条件，循环 文件操作 函数和函数式编程 面向对象 第二单元 掌握NumPy进行数据分析 NumPy基本使用 Numpy进阶知识 第三单元 掌握Pandas进行数据分析 Pandas基础知识 Series数据结构 DataFrame数据结构 综合案例演示 阶段二：中等规模数据处理篇 第四单元 掌握Elastichsearch核心设计 Elastichsearch总体架构设计 Elastichsearch核心流程分析 Elastichsearch核心概念详解 第五单元 掌握Elastichsearch API使用与调优 Elastichsearch语法详解 Elastichsearch容错原理剖析

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、大数据简介 1、基础概念 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。 2、特点分析 大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。 3、发展过程 Google在2004年前后发表的三篇论文，分别是文件系统GFS、计算框架MapReduce、NoSQL数据库系统BigTable。海量数据文件，分析计算，并存储，确立了大数据的基本原理和思路。 天才程序员DougCutting，也是Lucene、Nutch项目发起人。根据Google论文原理初步实现类似GFS和MapReduce的功能，后来发展成为大名鼎鼎的Hadoop。 再后来，Hadoop经过高速的发展，已经形成一个生态体系，基于Hadoop之上，有实时计算，离线计算，NoSQL存储，数据分析，机器学习等一系列内容。 从这一系列事情发展看技术规律：Google业务实践中创造性的提出论文作为基础，业务的成长和需求，迫使技术不断更新换代。所以业务是技术不断发展的关键。 二、Hadoop框架

Python作为一门学习上手快、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，在当下数据分析的热潮中，Python有效将各种技术结合，使得分析更加简单。总结一下数据分析必备技能，希望可以帮助到各位。 总结一下数据分析必备技能，希望可以帮助到各位。 一、数据分析三剑客 Nump多维数组的创建、处理 线性函数、矩阵详解 Pandas数据结构 高斯分布、卡方分布 Pandas下的绘图机制 Matplotlib绘图流程、方法 数据加载、清理、存储、转化、合并、重塑等多方位分析 二、MySQL 多种数据库特点与应用场景 MySQL实战 MySQL入门指南 MySQL多平台的安装部署 MySQL可视化工具与数据的导入导出 多表关系设计与字段约束 SQL实现销售任务派发系统 三、可视化套餐技术整理 使用Django搭建Web项目、Web接口展示 浏览器与WEB服务器的通信原理 路由、视图、模板、模型的关联原理 Seaborn各种图谱绘制 Tableau工作表、仪表盘、故事详解 四、量化分析资料汇总 数学建模 易拉罐形状和尺寸的最优设计 算法详解 “一口价”的战略 财务质量因子研究 算法模型的评价标准 五、Hadoop全面解析 Hadoop原理 MapReduce与Python编程详解 级联MapReduce原理分析 Combiner解析

写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白， 写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新 。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站: http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页: https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为 一天的生活就是一生的缩影 。我希望 在最美的年华，做最好的自己 ！ Hadoop源代码分析（一） Google 的核心竞争技术是它的计算平台。Google 的大牛们用了下面 5 篇文章，介绍了它们的计算设施。 GoogleCluster： http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby： http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS： http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable： http://labs.google.com/papers/bigtable.html MapReduce： http://labs.google

爱数据学习社 「大数据」，想必大家经常听到这个被炒得很热的话题。随之而来的是各种看似高大上的专业术语，比如「扩展性」、「可靠性」、「容错性」，好像真的很高深，要积累多年经验才能学习。 很多同学都刚刚进入互联网这个行业，对分布式计算还没有很多了解，那是不是就要花很多力气才能搞懂「大数据」呢？用浅显易懂深入浅出的语言，帮助没有基础的同学快速的入手「大数据」，让每位同学都能迅速学会最前沿的技术。今天，我们先学习当前使用最广泛的大数据处理框架 Hadoop. Hadoop，是怎么来的？ 今天的社会产生越来越多的数据，比如：你登录Facebook以后点击了哪些好友，你在Amazon上浏览了哪些产品，你在linkedin上浏览了哪些公司，甚至到从石油矿井里的钻头收集了哪些地质信息。 我们还发现，通过分析这些数据总结规律，我们可以让Facebook和Amazon显示让用户更感兴趣的广告，公司HR会更准确找到合适的求职者，石油公司也能用更低的成本开采更多的石油。 那找个软工写算法不就行了吗？ 确实，这些决策都是通过算法找到规律的。可问题是现在的数据量太大了，一台机器要完成一个问题要算好久好久。 那用多台机器处理不就行了吗？ Hadoop以及其他任何大数据框架都是多台机器共同处理的。可问题是，这些算法都要完成一个特定的问题，给出一个答案，多台机器不能自己算自己的，他们要有不同的分工

不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码 Hadoop介绍 Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。] 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：HDFS 和mapreduce HDFS：为海量数据提供存储 MapReduce: 为海量数据提供了计算cluster:集群 LB：负载均衡 LVS SLB HAPROXY,nginx HA：高可用 MHA，keepalived，hearebeat

一、Hive的简介: 　　 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。 优点： 1 ) 操作接口采用类SQL语法，提供快速开发的能力（简单、容易上手）。 2 ) 避免了去写MapReduce，减少开发人员的学习成本。 3 ) Hive的执行延迟比较高，因此Hive常用于数据分析，对实时性要求不高的场合。 4 ) Hive优势在于处理大数据，对于处理小数据没有优势，因为Hive的执行延迟比较高。 5 ) Hive支持用户自定义函数，用户可以根据自己的需求来实现自己的函数。 缺点： 1 ）Hive的HQL表达能力有限 2 ）Hive的效率比较低 二、Hive的架构图 三、Hive的数据类型 基本数据类型： 　　Hive数据类型 Java数据类型 　　TINYINT 　　 byte 　　SMALINT 　　 short 　　INT int 　　BIGINT 　　　 long 　　BOOLEAN 　　 boolean 　　FLOAT 　　　 float 　　DOUBLE 　　 double 　　STRING string 　　TIMESTAMP 时间类型 　　BINARY 字节数组 集合 　　STRUCT 和c语言中的struct类似，都可以通过“点”符号访问元素内容。例如，如果某个列的数据类型是STRUCT{first

大数据采集、清洗、处理：使用MapReduce进行离线数据分析完整案例 flume使用之flume+hive 实现日志离线收集、分析 FR：徐海涛（hunk Xu) 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4406182/blog/4660702