资源名称：Hadoop大数据处理 中文pdf D11章大数据处理概论11.1什么是大数据21.2数据处理平台的基础架构51.3大数据处理的存储71.3.1提升容量71.3.2提升吞吐量111.4大数据处理的计算模式171.4.1多处理技术171.4.2并行计算201.5大数据处理系统的容错性261.5.1数据存储容错271.5.2计算任务容错281.6大数据处理的云计算变革30本章参考文献32D12章基于Hadoop的大数据处理架构352.1Google核心云计算技术352.1.1并行计算编程模型MapReduce362.1.2分布式文件系统GFS382.1.3分布式结构化数据存储BigTable392.2Hadoop云计算技术及发展412.2.1Hadoop的由来412.2.2Hadoop原理与运行机制422.2.3Hadoop相关技术及简介452.2.4Hadoop技术的发展与演进472.3基于云计算的大数据处理架构482.4基于云计算的大数据处理技术的应用512.4.1百度512.4.2阿里巴巴562.4.3腾讯582.4.4华为602.4.5中国移动622.5Hadoop运行实践63本章参考文献64D13章MapReduce计算模式663.1MapReduce原理663.2MapReduce工作机制693.2.1MapReduce运行框架的组件703.2.2MapReduce作业的运行流程703.2.3作业调度723.2.4异常处理733.3MapReduce应用开发743.3.1MapReduce应用开发流程743.3.2通过Web界面分析MapReduce应用763.3.3MapReduce任务执行的单步跟踪783.3.4多个MapReduce过程的组合模式793.3.5使用其他语言编写MapReduce程序813.3.6不同数据源的数据联结(Join)823.4MapReduce设计模式873.4.1计数(Counting)883.4.2分类(Classfication)883.4.3过滤处理(Filtering)893.4.4排序(Sorting)893.4.5去重计数(DistinctCounting)903.4.6相关计数(Cross-Correlation)913.5MapReduce算法实践923.5.1*短路径算法923.5.2反向索引算法943.5.3PageRank算法953.6MapReduce性能调优973.6.1MapReduce参数配置优化973.6.2使用Cominber减少数据传输99 ........ 资源截图：