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15种最佳方式帮你顺利掌握Hadoop技术

在探讨今天的主题——如何利用各类资源学习Hadoop知识——之前，让我们首先搞清楚另一个问题：大数据Hadoop到底是什么？简单来讲，Hadoop是一套用于实现大数据技术的框架方案。为了顺利掌握Hadoop，大家需要理解两项与文件存储以及数据处理紧密相关的基础知识。在 Hadoop当中，我们甚至可以保存比可用存储空间更大的文件。Hadoop提供相关选项，允许大家将大型文件存储在节点之上。很明显，处理规模如此可观的文件绝非儿戏，不过Hadoop能够引入“MapReduce”机制让一切变得更为简单。Map

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大数据开发入门：Hadoop学习路线

学习大数据，核心重点就是对于专业技术的掌握，我们判断一个机构的课程是否具备足够的专业度，也往往是从这些核心技术体系的课程规划来看的。以Hadoop来说，这是大数据学习当中必不可少的部分。今天大数据学习分享，我们来聊聊Hadoop学习路线。

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学习hadoop需要什么基础

“学习hadoop需要什么基础”这已经不是一个新鲜的话题了，随便上网搜索一下就能找出成百上千篇的文章在讲学习hadoop需要掌握的基础。再直接的一点的问题就是——学Hadoop难吗？用一句特别让人无语的话回答就是：难不会，会不难！

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Hadoop家族学习路线图v

主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado

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大数据和Hadoop什么关系？为什么大数据要学习Hadoop？

大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

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【学习】Hadoop大数据学习线路图

入门知识对于我们新手入门学习hadoop的朋友来说，首先了解一下云计算和云计算技术是有必要的。下面先是介绍云计算和云计算技术的：云计算，是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备，主要是基于互联网的相关服务地增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指

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Java开发人员学习Hadoop的5大理由

技术永无止境，因此，技术专业人员也不应停止进步。如果您想成长，则需要不断更新自我，以领先于日益增长的竞争。因此，确定您所在领域的热点，分析最新趋势，以识别技术领域不断增长的细分市场，然后继续前进。

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hadoop基础入门学习需要必备哪些技能

大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一，大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变。这种改变给我们的感觉是“水到渠成”，更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了，更是被上升到了国家战略层面的高度，大数据行业的黄金期就这样爆发了。于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······

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Hadoop家族学习路线图

Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有

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大数据开发：基于Hadoop的机器学习框架

大数据成为热门关注的同时，机器学习、人工智能等话题热度也在不断攀升，尤其是在现阶段来说，大数据发展到一定阶段，与机器学习、人工智能等方面都存在斩不断的联系，因此很多人也在关注机器学习Hadoop框架。今天，我们就基于Hadoop来聊聊机器学习框架的相关话题。

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入门必读：Hadoop新手学习指导

零基础学习hadoop，没有想象的那么困难，也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有Linux基础，虚拟机化和java基础，其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程，给大家一个参考。

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基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们在自己的服务器上开发了可扩展的机器学习算法，用于分类、排序和计算词向量。目前，Hadoop集群已成为Yahoo大规模机器学习的首选平台。深度学习（Deep Learning, DL）是雅虎很多产品的核心技术需求。在2015 RE.WORK深度学习峰会上，Yahoo Flickr团队（Simon Osinder

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学hadoop需要什么基础

最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。

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从零开始学习hadoop之发行版选择

经常会看到这样的问题：零基础学习hadoop难不难？有的人回答说：零基础学习hadoop，没有想象的那么难，也没有想象的那么容易。看到这样的答案不免觉得有些尴尬，这个问题算是白问了，因为这个回答似乎什么也没给出来。这个问题的关键在于“零基础”到底是个什么样的基础？

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学hadoop需要什么基础

最近一段时间一直在接触关于hadoop方面的内容，从刚接触时的一片空白，到现在也能够说清楚一些问题。这中间到底经历过什么只怕也就是只有经过的人才会体会到吧。前几天看到有个人问“学hadoop需要什么基础”，这个问题好像至今还没好好细想过，可能是因为身边有大神在带着我学习hadoop的缘故，也就没想过这样的一个简单的问题。

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Hadoop学习笔记系列文章导航

这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。

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Hadoop生态圈：Hadoop技术入门书单

在大数据开源系统框架当中，Hadoop始终是一个值得关注的重点，经过这么多年的发展，Hadoop依然占据着重要的市场地位。学大数据，必学Hadoop，也说明了Hadoop在大数据当中的重要性。今天给大家带来一份Hadoop技术入门书单推荐。

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Hadoop基础入门之发行版本的选择

经常会看到这样的问题：零基础学习hadoop难不难？有的人回答说：零基础学习hadoop，没有想象的那么难，也没有想象的那么容易。看到这样的答案不免觉得有些尴尬，这个问题算是白问了，因为这个回答似乎什么也没给出来。这个问题的关键在于“零基础”到底是个什么样的基础？

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如何使用Mahout在hadoop进行集群分析

Mahout是Apache下的开源机器学习软件包，目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎，聚类和分类三个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包，用于处理大数据机器学习的问题，当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时，就可以选择使用Mahout，让你的数据在Hadoop集群的进行分析。 Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上，这就使得其具有进行大数据处理的能力，也是Mahout最大的优势所在。相比较于Weka，RapidMiner等图形化的机器学习软

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hadoop和spark的区别

学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）

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hadoop和spark的区别

学习hadoop已经有很长一段时间了，好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址，因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下。在研究、学习hadoop的朋友可以去找一下看看（发行版大快DKhadoop，去大快的网站上应该可以下载到的。）

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hadoop常见问题解答

（1）Hadoop适不适用于电子政务？为什么？电子政务是利用互联网技术实现政府组织结构和工作流程的重组优化，建成一个精简、高效、廉洁、公平的政府运作信息服务平台。因此电子政务肯定会产生相关的大量数据以及相应的计算需求，而这两种需求涉及的数据和计算达到一定规模时传统的系统架构将不能满足，就需要借助海量数据处理平台，例如Hadoop技术，因此可以利用Hadoop技术来构建电子政务云平台。总结一下，任何系统没有绝对的适合和不适合，只有当需求出现时才可以决定，在一个非常小的电子政务系统上如果没有打数据处

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0499-如何使用潜水艇在Hadoop之上愉快的玩耍深度学习

Hadoop是时下最流行的企业级开源大数据平台技术，你可以将它部署在本地，也可以部署在云端。而深度学习，对于企业用户来说举几个简单的例子，常见的场景包括语音识别，图像分类，AI聊天机器人或者机器翻译。为了训练深度学习/机器学习模型，我们可以利用TensorFlow/MXNet/Pytorch/Caffe/XGBoost等框架。有时这些框架也会被一起使用用于解决不同的问题。

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大数据学习过程中需要看些什么书？学习路线

很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。

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零基础大数据学习框架

大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。

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15G的Hadoop基础入门干货大放送！从教程到工具包再到电子书，让你零基础也能学会！

昨天，总在投资风口的朱啸虎分享了雕爷的文章--“来，喝了这碗区块链解毒汤！”，并附上了转发语：雕爷这篇文章还是赞的。

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大数据计算引擎对比：Hadoop vs Spark vs Flink

Hadoop学习可以说是大数据学习当中的重难点，很多同学都在Hadoop的学习当中存在各种各样的疑问。很多同学都问过这样一个问题，针对于大数据处理，有Hadoop、Spark、Flink等，这三者有何不同，下面就为大家分享Hadoop、Spark和Flink之间的比较。

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零基础学习大数据Hadoop需要什么准备？Hadoop如何发展起来的？

1、2001年，Nutch问世。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题；

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{Submarine} 在 Apache Hadoop 中运行深度学习框架

作者：Wangda Tan、Sunil Govindan、Zhankun Tang

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hadoop 学习之路

当前，越来越多的同学进入大数据行业，有的是底层的技术，有的是工程，有的是算法，有的是业务。每个产品、都需要工程化的实现，以前，工程师都是操练着java/python/c等各种语言操纵中各类的软件，比如jquery，spring、mysql，实现产品的业务逻辑。在大数据时代，要想个性化实现业务的需求，还是得操纵各类的大数据软件，如：hadoop、hive、spark、hbase、jstorm等。笔者（阿里封神）混迹Hadoop圈子多年，经历了云梯1、ODPS等项目，目前base在E-Mapreduce。在这，笔者尽可能梳理下，本文是围绕hadoop的。对于算法、机器学习是另一个范畴，本篇不涉及，不过从事机器学习算法的研发，能力最好在中级之上。

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大数据家族

大家都听说过Hadoop，本身这个单词没有意义，是一个外国小孩给自己的玩具大象命名的名字，目前一提到大数据基本把它作为大数据的代名词。大数据家族是一个生态。作为hadoop框架的开篇，介绍hadoop常见的家族成员的产生的背景及应用的场景，会让大家更不便于理解大数据家族。hadoop家族成员概貌如下图：

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Yahoo基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我

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Linux下的如何快速安装Hadoop

大家都对大数据感兴趣，但是大家都没有想去如何实践到地方，如何落实去学习Hadoop，我们学习任何一门技术的时候，都不用想，上来肯定是去安装，然后去实践，不得不说，现在你去网上搜索，如何安装Hadoop，那很多出来的都是从 Unbutu 系统下如何安装,很多也都讲解的不是很清楚，阿粉也比较想学习，所以就准备了如何安装 Hadoop 的 Linux 的教程，大家上手就能学习。阿粉就开始给大家写一个安装 Hadoop 的教程。

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Hadoop单机模式部署 - CentOS

写在前面：博主是一只经过实战开发历练后投身培训事业的“小山猪”，昵称取自动画片《狮子王》中的“彭彭”，总是以乐观、积极的心态对待周边的事物。本人的技术路线从Java全栈工程师一路奔向大数据开发、数据挖掘领域，如今终有小成，愿将昔日所获与大家交流一二，希望对学习路上的你有所助益。同时，博主也想通过此次尝试打造一个完善的技术图书馆，任何与文章技术点有关的异常、错误、注意事项均会在末尾列出，欢迎大家通过各种方式提供素材。

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基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。正如在2015 Hadoop 峰会上介绍的，我们

Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐）

说在前面的话　　此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础：视频方面：推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。书籍方面：推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础：视频方面：（1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、

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跌下神坛的Hadoop，拥抱云计算和AI会是一个新故事吗？丨科技云·视角

同美国市场一样，以Hadoop为代表的开源大数据技术，在中国大数据产业经历了一段狂热期，目前这股浪潮正渐渐退去。

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大数据分析：机器学习算法实现的演化

下面将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。传统的机器学习和数据分析的工具，包括SAS，IBM的SPSS，Weka以及R语言。它们可以在小数据集上进行深度分析——工具所运行的节点的内存可以容纳得下的数据集。第二代机器学习工具，包括Mahout，Pentaho，以及RapidMiner。它们可以对大数据进行我称之为粗浅的分析。基于Hadoop之上进行的传统机器学习工具的规模化的尝试，包括Revolution Anal

年薪50W大数据工程师入门学习路线

视频方面：推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。

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Hadoop伪分布式集群安装部署

一、准备环境 1，安装简介 Java-- jdk-8u121-linux-x64.tar.gz Hadoop--hadoop-2.7.4.tar.gz (jdk1.7会报错) 本系列教程所有ja

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基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 前言在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19

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【推荐阅读】大数据技术的最新进展和潜在应用

导读：日前，在2016中国大数据技术大会首日全体会议中，星环科技董事长&CTO孙元浩分享了主题为《大数据技术的最新进展和潜在应用》的演讲。大数据技术的软件栈分为分析管理工具、领域级引擎、通用计算引擎、资源管理框架以及分布式存储引擎几项。而Hadoop的发展目前已经有了几大进展：分布式计算已逐渐成为主流计算方式；交互式分析技术日益成熟；数据分析算法逐渐丰富，工具普及化；融合事件驱动和批处理引擎。后Hadoop/Spark时代，新技术在数据量，类型，速度以及价值四个维度上都将加速创新。最后孙元浩表示：2016年

10分钟大数据Hadoop基础入门

目前人工智能和大数据火热，使用的场景也越来越广，日常开发中前端同学也逐渐接触了更多与大数据相关的开发需求。因此对大数据知识也有必要进行一些学习理解。

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Hadoop核心学习之MapReduce编程入门

在IT技术领域，大数据是热点，大数据技术也是热点，以Hadoop为例，作为主流的第一代大数据技术框架，可以说是入门必学。而学习Hadoop，通常从核心框架HDFS和MapReduce学起，今天我们就主要来讲讲Hadoop MapReduce编程入门。

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大数据不同的瑞士军刀：对比 Spark 和 MapReduce

翻译 | 古月水语来源 | 伯乐在线 Apache 基金会下的 Spark 再次引爆了大数据的话题。带着比 Hadoop MapReduce 速度要快 100 倍的承诺以及更加灵活方便的 API，一些人认为这或许预示着 Hadoop MapReduce 的终结。作为一个开源的数据处理框架，Spark 是如何做到如此迅速地处理数据的呢？秘密就在于它是运行在集群的内存上的，而且不受限于 MapReduce 的二阶段范式。这大大加快了重复访问同一数据的速度。 Spark 既可以单独运行，也可以运行在 Hado

限时领取！史上最全Hadoop视频教程，Day1到Day8，冲击月薪50k！

随着技术快速更迭，“技术过时”成为程序员心里的一大隐患，谁也不想辛辛苦苦地学好了技术后却发现无用武之地，简直有种写好的代码被别人篡改了的心情……

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hadoop最新发行稳定版：DKHadoop版本选择详解

Hadoop对于从事互联网工作的朋友来说已经非常熟悉了，相信在我们身边有很多人正在转行从事hadoop开发的工作，理所当然也会有很多hadoop入门新手。Hadoop开发太过底层，技术难度远比我们想象的要大，对新手而言选择一个合适的hadoop版本就意味着上手更快！

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大数据测试学习笔记之hadoop家族

前言在进行大数据测试之前，我们必须了解下大数据处理的的相关技术体系，今天主要学习和了解了hadoop家族，这里记录下来分享给大家。 hadoop家族产品 hadoop项目地址： http://had

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从0到1，成为大数据行业领袖

目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业

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hadoop框架结构学习详述

近年，随着互联网的发展特别是移动互联网的发展，数据的增长呈现出一种爆炸式的成长势头。单是谷歌的爬虫程序每天下载的网页超过1亿个（2000年数据，）数据的爆炸式增长直接推动了海量数据处理技术的发展。谷歌公司提出的大表、分布式文件系统和分布式计算的三大技术构架，解决了海量数据处理的问题。谷歌公司随即将设计思路开源，发表了具有划时代意义的三篇论文，很快根据谷歌设计思路的开源框架就出现了，就是如今非常火爆的hadoop、Maperduce和许多Nosql系统。这三大技术也是整个大数据技术的核心基础。

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