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《Apache Hadoop权威指南》是大数据领域的经典著作，深入介绍了开源分布式计算框架Apache Hadoop。最初由Doug Cutting和Mike Cafarella创建，支持Google的MapReduce和GFS的开源实现。本书的中文版为读者提供了学习Hadoop的便利，深入理解其核心概念和技术。Hadoop核心包括两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。HDFS是高容错、可扩展的分布式文件系统，专为存储和处理海量数据而设计。MapReduce通过映射和化简两个阶段实现数据的并行处理。NameNode负责HDFS的元数据管理，而DataNodes存储实际数据块并向NameNode报告状态。HDFS具有高容错性，确保在DataNode故障时数据的自动恢复。MapReduce首先将输入数据分割成小片，然后在多台机器上并行运行映射函数生成中间键值对，最后通过化简函数得出最终结果。Hadoop生态系统还包括其他工具和项目，如HBase（分布式列族NoSQL数据库）、Hive（基于SQL的查询语言）、Pig（简化MapReduce编程的高级数据流语言）、ZooKeeper（协调分布式服务）、YARN（资源调度器改进MapReduce性能和资源利用率）。本书详细介绍了Hadoop的安装、配置、使用和实际问题的解决方法，涵盖基础知识及高级主题如数据流优化、故障恢复、安全性和性能调优。对于深入学习Hadoop和大数据处理的读者，这是一本不可或缺的参考书籍。

人工智能生成物的版权保护是一个复杂而重要的问题。随着技术的发展，生成物已成为创意产业的新趋势。然而，这些生成物的版权保护问题也日益凸显。探讨了人工智能生成物的版权保护问题，并提出了可能的解决方案。传统的版权法依据“独创性”原则保护作品，而人工智能生成物则有其独特的创作过程和特征，这对其版权保护提出了新的挑战。为了更好地保护人工智能生成物的版权，需要明确其创造性和独创性等特征，制定相应的保护标准和法律规定，并随着技术进步及时更新。此外，加强版权登记和公示，以及强化监管措施，都是保护生成物版权的关键步骤。通过这些措施，可以有效推动创意产业的健康发展。

想要深入了解Hadoop的核心概念和实践技巧吗？《Hadoop权威指南》第三版PDF电子书为你呈现全面且深入的Hadoop世界。作为业界公认的权威指南，它将引领你掌握Hadoop的精髓。

随着计算机和网络通信技术的迅猛发展，多媒体信息（图像、音频、视频）的交换和传输变得异常方便和快捷。越来越多的数字产品走进了人们的生活，借助互联网人们可以发布自己的产品、传递重要信息、进行学术交流以及参与电子商务等。然而，这也使得盗版者能够以低成本复制、传播、篡改、销售未经授权的数字产品信息，从而导致产品的版权、完整性和有效性得不到保障。因此，数字产品的版权所有者迫切需要解决知识产权保护问题。数字水印技术作为一种重要的技术手段，能够有效地帮助数字产品的版权所有者保护知识产权，将探讨数字水印技术在数字产品版权保护中的应用及实现。

本书详细介绍了MongoDB的基本特性，以及如何有效使用和开发MongoDB应用。

通过学习这本全面指南，掌握Hadoop的精髓。第三版内容经过精心编排，并附带完整的目录和书签，方便您快速定位所需信息，深入了解Hadoop的各个方面。

《Hadoop权威指南》第四版是一本全面深入探讨Hadoop生态系统的重要著作，为读者提供对这个分布式计算框架的深刻理解和实用技能。该书由Tom White撰写，是Hadoop开发者和使用者不可或缺的参考书籍。本资源包括英文原版、中文翻译版以及相关代码，中文版虽然为扫描版，但内容完整，方便中文读者学习。 Hadoop是Apache基金会开发的一个开源项目，最初设计用于处理和存储大规模数据集。其核心包括两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，它将大文件分块存储在多台廉价服务器上，确保高可用性和容错性；MapReduce 则是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理，通过“映射”（map）和“化简”（reduce）两个步骤实现数据处理。 在《Hadoop权威指南》第四版中，作者详细讲解了Hadoop的安装、配置和管理，涵盖了Hadoop生态系统的多个关键组件，如YARN（Yet Another Resource Negotiator），这是 MapReduce 的下一代资源调度器，提升了系统效率和灵活性。此外，书中还介绍了 Hadoop 与大数据分析工具如 Pig、Hive、HBase、Spark 等的集成，以及实时数据处理框架如 Storm 和 Flume。 关于 HDFS，读者会了解到如何规划和部署 HDFS 集群，包括数据节点的设置、命名节点的备份以及故障恢复策略。MapReduce 部分则解释了其工作原理，包括作业提交、任务分配、数据本地化和容错机制。书中还介绍了 MapReduce 的优化技巧，如压缩、缓存和数据划分策略。 在高级主题中，作者讨论了更复杂的 Hadoop 应用场景，如 Hadoop 与其他数据存储系统的集成，例如关系型数据库（如 MySQL）和 NoSQL 数据库（如 Cassandra）。此外，还介绍了 Hadoop 的安全性，包括认证、授权和审计，这对于企业级 Hadoop 集群尤其重要。书中还提供了大量实际案例和实战指导，帮助读者解决实际问题，提升开发和运维能力。代码部分则让读者能够直接上手实践，加深理解。 通过《Hadoop权威指南》第四版的学习，读者不仅可以掌握 Hadoop 的基本操作，还能深入理解其背后的分布式系统原理，为大数据分析和处理打下坚实基础。

PostgreSQL并行控制机制：MVCC、2PL、封锁。

Oracle问题汇总，包含丰富学习内容；内容丰富，值得深入学习。

这是一个关于0-1背包问题的项目，包含了问题的解决代码和相关资料，适用于学习和研究背包问题算法。