谷歌三大论文，是大数据的三驾马车。
1、The Google File System2、MapReduce_Simplified Data Processing on Large Clusters3、Bigtable_A Distributed Storage System for Structured Data

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

Python实现MapReduce的WordCount（hadoop平台）在进行大数据处理时，JAVA程序用的较多，但是，想要把深度学习算法用到MapReduce中，Python是深度学习和数据挖掘处理数据较为容易的语言，所以基于以上考虑，本文介绍了使用python实现MapReduce中的WordCount实验

基于Mapreduce的朴素贝叶斯分类

本项目以spring4.0+mongodb3.0为基础开发简易demo，对mongodb进行权限认证，简单增删改查，mapreduce，aggregate操作简单演示，java项目，非maven项目，使用之前先配好mongodb及其修改mongodb.properties里参数。

本文件用于初学者学习hadoop权威指南时编写的获取最大气温的气象数据集，本人已测试使用

一个自己写的HadoopMapReduce实例源码，网上看到不少网友在学习MapReduce编程，但是除了wordcount范例外实例比较少，故上传自己的一个。
包含完整实例源码，编译配置文件，测试数据，可执行jar文件，执行脚本及操作步骤。
学习完此例子后，你能掌握MapReduce基础编程，及如何编译Java文件，打包jar文件，编写shell执行脚本等。
后续学习还可以参看本人的CSDN博客，如有问题也可以在线为你解答，不过本人也学习Hadoop不足一年，现学现卖而已，也可能力不能及，有些难的也很有可能不懂。
希望能够帮助到学习MapReduce的朋友，另外稍微意思下，收取辛苦分1分啊，如果没有积分的就到本人博客下地址，看到后再发到朋友你的邮箱。

基于MapReduce的基于用户的协同过滤算法代码及其使用

Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。