TAILIEUCHUNG - Phát triển Java 2.0: Phân tích dữ liệu lớn bằng MapReduce của Hadoop

Khi Google tung ra tính năng tìm kiếm hình ảnh vào năm 2001, Google đã có 250 triệu hình ảnh được lập chỉ mục. Gần một thập kỷ sau đó, gã khổng lồ tìm kiếm này đã lập chỉ mục hơn 10 tỷ hình ảnh. Ba mươi lăm giờ nội dung được tải lên YouTube mỗi phút. Tính trung bình, Twitter được cho là xử lý 55 triệu mẫu tin ngắn mỗi ngày. Đầu năm nay, 600 triệu truy cập hàng ngày đã đăng nhập vào tính năng tìm kiếm của Twitter. Đó là những gì chúng tôi muốn đưa. | Phát triển Java Phân tích dữ liệu lớn bằng MapReduce của Hadoop Khi Google tung ra tính năng t ìm kiếm hình ảnh vào năm 2001 Google đã có 250 triệu hình ảnh được lập chỉ mục. Gần một thập kỷ sau đó gã khổng lồ tìm kiếm này đã lập chỉ mục hơn 10 tỷ hình ảnh. Ba mươi lăm giờ nội dung được tải lên YouTube mỗi phút. Tính trung bình Twitter được cho là xử lý 55 triệu mẫu tin ngắn mỗi ngày. Đầu năm nay 600 triệu truy cập hàng ngày đã đăng nhập vào tính năng tìm kiếm của Twitter. Đó là những gì chúng tôi muốn đưa ra khi nói về dữ liệu lớn. về loạt bài này Viễn cảnh phát triển Java đã thay đổi hoàn toàn kể từ khi công nghệ Java xuất hiện lần đầu tiên. Nhờ hoàn thiện các framework mở và các cơ sở hạ tầng triển khai cho thuê đáng tin cậy bây giờ chúng ta có thể tích hợp thử nghiệm chạy và bảo trì các ứng dụng Java một cách nhanh chóng và không tốn kém. Trong loạt bài này Andrew Glover khám phá một loạt các công nghệ và các công cụ làm cơ sở phát triển Java kiểu mới này thành hiện thực. Đã có lúc dữ liệu trên một quy mô lớn như vậy chỉ được sử dụng trong các tập đoàn lớn các trường đại học và chính phủ những nơi có khả năng mua siêu máy tính đắt tiền và thuê nhân viên để duy trì. Ngày nay với việc hạ thấp chi phí lưu trữ và sức mạnh xử lý trở nên thông dụng các công ty nhỏ hơn và một số cá nhân đã bắt đầu lưu trữ và khai phá dữ liệu tương tự như vậy thúc đẩy một làn sóng về đổi mới ứng dụng. Một trong những công nghệ tạo khả năng của cuộc cách mạng dữ liệu lớn là MapReduce một mô hình lập trình và công cụ được Google phát triển để xử lý các tập hợp dữ liệu phân tán quy mô lớn. Trong bài này tôi giới thiệu công cụ MapReduce nguồn mở của Apache đó là Hadoop mà một số người đã gọi là ứng dụng sát thủ của điện toán đám mây. Giới thiệu Hadoop Về cơ bản Hadoop framework khung công tác Hadoop của Apache là một cơ chế dùng để phân tích các tập dữ liệu rất lớn mà không cần đặt trong một kho dữ liệu. Hadoop trừu tượng hóa công cụ phân tích dữ liệu to lớn của MapReduce làm nó trở .

• Cơ sở dữ liệu
• Phát triển Java 2
• Phân tích dữ liệu
• MapReduce của Hadoop
• hệ quản trị cơ sở dữ liệu
• lập trình XML
• cơ sở dữ liệu nâng cao
• lập trình java
• công nghệ java
• phát triển với java
• lập mô hình
• dịch vụ web java
• ngôn ngữ lập trình
• ngôn ngữ lập trình java
• công nghệ xây dựng java
• kỹ thuật lập trình java
• bắt đầu với java
• tài liệu học lập trình java
• Lập trình Java nâng cao
• Kỹ thuật lập trình
• Phát triển các dịch vụ Servlet
• An ninh thông tin
• Bảo mật thông tin
• Lập trình theo chuẩn quốc tế
• Lecture Web design and development
• Bài giảng Thiết kế và phát triển web
• Web design and development
• Java virtual machine
• Java platform
• Java program development
• Lập trình điện thoại di động
• Lập trình games
• Mô hình miền domain
• Lưu dữ liệu memcache
• Tệp các định tuyến
• Mô hình hóa miền
• Công cụ JPA
• Đối tượng Race
• Kỹ thuật phát triển ứng dụng
• công cụ phát triển ứng dụng
• ứng dụng Java
• thiết kế website
• triển khai ứng dụng web
• quản trị dữ liệu
• ngôn ngữ SQL
• data base
• hệ quản trị
• lưu trữ dữ liệu
• bộ nhớ
• Lập trình với visual basic
• Biểu mẫu web
• Ứng dụng cơ sở dữ liệu
• Chương trình java
• Nhà phát triển visual basic
• Layers and tiers
• Presentation layer
• Java 2 enterprise edition