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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。

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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。

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