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在1、如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群
Hadoop中添加多个数据集的方法有很多。MapReduce提供了映射端和Reduce端之间的数据连接。这些连接是非常特殊的连接，并且可能是非常昂贵的操作。Pig和Hive也具有相同的申请连接多个数据集的能力。Pig提供复制连接、合并连接和倾斜连接，Hive提供地图端连接和完全外部连接来分析数据。
至于分析Hadoop中的大量数据，Anoop指出，一般来说，在大数据/Hadoop的世界中，有些问题可能并不复杂，解决方案也很简单，但挑战在于数据量。在这种情况下，需要不同的解决方案来解决问题。一些分析任务是从日志文件中统计清除id的数量，转换特定日期范围内的存储数据，以及对网民进行排名。所有这些任务都可以通过Hadoop中的各种工具和技术来解决，比如MapReduce、Hive、Pig、Giraph和Mahout。
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【云计算】是与信息技术、软件、互联网相关的服务。这个计算资源池被称为“云”。云计算汇集了众多计算资源，通过软件实现自动化管理。只需要几个人参与，就可以快速提供资源。换句话说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、气一样，可以很容易地获取和使用，价格也相对较低。
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5、 hadoop集群 部署方式以及使用场景hadoopCluster部署的模式和使用场景如下:1 .独立模式(Independent mode):也称为单机模式，在这种模式下不需要运行任何守护进程，所有程序都在单个JVM上执行。在单机模式下调试Hadoop集群的MapReduce 程序是非常方便的，所以一般来说，在学习或者开发阶段都会使用这种模式。2.伪分布式模式:Hadoop 程序的守护进程运行在一个节点上，通常用于调试Hadoop distributed 程序的代码和程序是否正确执行。伪分布式模式是完全分布式模式的特例。
6、 hadoop课程设计1。大数据的主要课程有哪些？首先需要了解Java语言和Linux操作系统，这是学习大数据的基础，学习顺序不分先后，Java:只要懂一些基础，做大数据不需要很深的Java技术。学习javaSE相当于学习大数据，基础Linux:因为大数据相关的软件运行在Linux上，所以要把Linux学扎实。学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，可以让你更好的了解大数据软件的运行环境和网络环境配置，比如hadoop、hive、hbase、spark等，，而且踩了很多坑，学了壳，会更容易理解和配置大数据。
