分布式计算原理
下一节
分布式计算
分布式计算主要研究如何把一个需要巨大的计算能力才能解决的问题分解成许多小的部分，然后把这些部分再分配给各个计算节点处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
目录
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1 分布式计算与并行计算概述
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1.1 分布式计算原理
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1.2 并行计算原理
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1.3 网格计算原理
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1.4 云计算原理
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1.5 Hadoop、大数据思维、大数据应用实例
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2 大数据处理架构Hadoop
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2.1 Hadoop概述
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2.2 Hadoop生态系统
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2.3 Hadoop的安装
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3 分布式文件系统HDFS
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3.1 分布式文件系统概念
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3.2 HDFS简介
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3.3 HDFS体系结构
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3.4 HDFS存储原理
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3.5 HDFS的数据读写过程
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4 分布式数据库HBase
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4.1 HBase概念与传统数据库区别
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4.2 HBase访问接口
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4.3 HBase数据模型
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4.4 HBase实现原理
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4.5 HBase运行机制
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5 MapReduce
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5.1 MapReduce概述
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5.2 MapReduce的工作流程
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6 Hadoop架构再讨论
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6.1 Hadoop的优化与发展
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6.2 HDFS2.0的新特性
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6.3 新一代资源管理调度框架YARN
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6.4 具有代表性的新功能组件
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7 数据仓库Hive
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7.1 数据仓库的概念
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7.2 Hive的基本特征
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7.3 与其他组件的关系、与传统数据库的区别
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7.4 Hive的系统架构
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8 流计算
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8.1 流计算概述
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8.2 流计算处理流程
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8.3 流计算应用
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8.4 开源流计算框架Storm
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9 大数据在互联网领域的应用
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9.1 推荐系统概述
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9.2 协同过滤
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10 资料扫描上传
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10.1 课堂笔记01
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10.2 课堂笔记02
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10.3 课堂笔记03
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10.4 课堂笔记04
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10.5 课堂笔记05
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10.6 课堂笔记06
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10.7 课堂笔记07
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10.8 课堂笔记08
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10.9 课堂笔记09
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10.10 课堂笔记10
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10.11 课堂笔记11
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10.12 课堂笔记12
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10.13 课堂笔记13
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10.14 课堂笔记14
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10.15 课堂笔记15
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10.16 课堂笔记16
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10.17 作业
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10.18 实验报告一
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10.19 实验报告二
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10.20 实验报告三
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