HDFS( Hadoop Distributed File System)是一个易于扩展的分布式文件系统，运行在网百上千台低成本的机器上。它与现有的分布式文件系统有许多相似之处，都是用来存值据的系统工具，而区别在于HDFS具有高度容错能力,旨在部署在低成本机器上。查看全文>>
对MapReduce的编程思想和模型有了了解以后，下面我们借助MapReduce编程的一个典型案例——词频统计， 来学习实现MapReduce编程开发。查看全文>>
MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下：查看全文>>
以实际生产环境为背景，增加大量企业实战案例，升级MapReduce与Yarn集群性能调优，扩充HDFS数据安全与隐私保护及源码剖析、MapReduce高阶编程及Yarn核心源码剖析内容。零基础入门，帮助大家从容学习Hadoop，达到企业级使用Hadoop标准。查看全文>>
在Kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到，其中状态有0，1，-1。如果是同步模式：ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0。即使设置为1，也会随着leader宕机丢失数据。查看全文>>
Hadoop有三种运行模式：独立（本地）运行模式，伪分布式模式，和完全分布式模式。查看全文>>
