MapReduce框架的进展与优化

Hadoop的核心是HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，它能够可靠、高效、可伸缩地处理海量数据。 Hadoop特性： 高可靠性 高效性 高可扩展性 高容错性 成本低 运行在Linux平台上 支持多种编程语言 Hadoop生态系统： 除了HDFS和MapReduce，Hadoop生态系统还包含其他组件，例如Hive和HBase： Hive: 基于Hadoop的数据仓库工具，提供类似SQL的查询语言，方便数据分析。 HBase: 构建在HDFS之上的分布式、可伸缩、高可靠性的NoSQL数据库，适用于实时读写大数据。

MapReduce是2004年由Google发布的一个软件框架，用于支持大规模数据的分布式计算。 MongoDB是一个开源的NoSQL数据库系统，采用C++编写。

离线数据流聚类算法在数据挖掘中具有重要意义。该部分采用改进的k-means算法：（1）初始阶段不再随机选择种子，而是选择可能被划分到给定簇的种子，这些种子实际上是对应微簇的中心；（2）划分阶段，一个种子到一个“伪数据点”（即微簇）的距离等于它到“伪数据点”中心的距离；（3）调整阶段，一个给定划分的新种子被定义为那个划分中带权重的微簇中心。

MapReduce 性能优化策略 本指南提供了一系列优化 MapReduce 任务性能的策略，涵盖了从代码编写到集群配置等多个方面。通过应用这些策略，您可以显著提升 MapReduce 任务的执行效率。 数据输入 选择合适的文件格式: 一些文件格式，如 Avro 和 Parquet，支持列式存储和数据压缩，可以提高数据读取效率。 优化输入分片大小: 合理设置输入分片大小，确保每个 Mapper 接收合适的数据量，避免任务过载或过轻。 数据处理 使用高效的数据结构: 选择合适的数据结构，如 HashMap 和 HashSet，可以加速数据处理和查找。 减少数据序列化和反序列化开销: 尽可能减少数据在 Mapper 和 Reducer 之间的传输量，使用高效的序列化库。 使用 Combiner 预聚合数据: 在 Mapper 端进行局部数据聚合，减少 Reducer 的输入数据量。 集群配置 优化节点资源分配: 根据任务需求，合理配置每个节点的 CPU、内存和磁盘资源。 调整 Yarn 参数: 根据集群规模和任务特点，优化 Yarn 的调度参数，提高资源利用率。 其他优化技巧 使用数据压缩: 压缩输入数据和中间数据，减少网络传输和存储成本。 使用本地化缓存: 将频繁使用的数据缓存到本地节点，减少网络访问次数。 使用代码分析工具: 利用代码分析工具识别性能瓶颈，进行 targeted 优化。

SOA治理：框架与优化方法.pdf Oracle介绍其SOA解决方案的简要概述。

Matlab的图像处理和识别算法在处理与识别技术中发挥重要作用。

机器学习这门学科关注计算机程序如何通过积累经验自动提高性能。近年来，机器学习已广泛应用于多个领域，例如数据挖掘程序用于检测信用卡交易欺诈，信息过滤系统用于获取用户阅读兴趣，以及自动驾驶汽车在高速公路上的应用。该学科的理论和算法也取得了重大进展。

异同点- 数据处理模型：MapReduce采用分而治之的批处理模型，而Spark采用内存计算和流处理模型。- 数据存储：MapReduce存储数据在HDFS中，而Spark存储数据在内存中。- 编程模型：MapReduce使用键值对编程模型，而Spark使用面向对象的编程模型。- 容错机制：MapReduce依赖于HDFS的高容错性，而Spark提供自己的容错机制。 优势MapReduce：- 高可靠性：通过HDFS提供高容错性。- 适用于大规模数据处理。 Spark：- 速度快：基于内存计算，速度明显优于MapReduce。- 实时处理：支持流处理和交互式查询。- 综合性强：提供机器学习、流处理和图计算等多种功能。

一、Hadoop基础概念与特性介绍，包括分布式架构、HDFS文件系统和YARN资源管理。二、详解HDFS初始化与编程API，探讨YARN的内存和CPU资源管理。三、深入分析MapReduce编程模型及其优化策略，介绍基于Zookeeper的高可用性解决方案。四、探索经典的MapReduce案例，展示其在大数据处理中的应用。