关于大数据Hadoop的学习笔记，经过自我整理后更加有条理-ITADN社区

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这份学习笔记详细记录了个人在研究和理解大数据技术核心框架Hadoop过程中的心得与体会，并经系统性梳理呈现给读者。我在大数据培训班学习期间整理了详细的笔记，适合新手学习，并且我认为这些资料很有帮助，希望能对你有所帮助。

我自己整理的Python学习笔记

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这份笔记是由个人精心编写的Python学习资料，涵盖了从基础语法到高级应用的各项内容，旨在帮助初学者和进阶用户系统地掌握Python编程技能。自己总结的Python笔记适合初学者使用，排版简洁美观方便直接打印。以下是部分内容展示：批量读取文件 ```python In [6]: import pandas as pd # 载入 pandas 包，并记为 pd In [7]: import os # 载入 os 包 In [8]: import glob # 载入 glob 包 In [9]: a = glob.glob(*.csv) # 获取工作目录下的文件列表，这里的 *.csv 表示所有 csv 文件 In [10]: data0 = pd.read_csv(a[0], engine=python, encoding=gbk) # 读取第一个文件 In [12]: for i in range(1, len(a)): ...: data = pd.read_csv(a[i], engine=python, encoding=gbk) # 循环读取后续的 csv 文件 ...: data0 = pd.concat([data0, data], axis=0) # 将每次读取的数据按行合并到一起，axis=0 表示按行方向合并 ``` 注意：`pd.concat()` 中的 `axis=1` 用于列向合并（横向拼接），而上述代码中的 `axis=0` 是为了说明如何进行行向合并。

Hadoop大数据学习笔记

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《Hadoop大数据学习笔记》是一份系统记录和整理关于Hadoop技术的学习心得与实践操作的手册。该手册涵盖了从基础概念到高级应用的各项知识点，并结合实际案例深入浅出地讲解了如何利用Hadoop进行数据处理、分析以及挖掘等。适合于初学者快速入门及进阶学习使用。这是自己学习大数据时整理的笔记，希望能够免费分享！

C++学习笔记（个人学习过程中整理的笔记）

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本资料为个人在学习C++编程语言过程中的手记与心得，包含基础语法、数据结构及常见问题解决方案等内容。适合初学者参考使用。这段笔记是我学习C++程序设计课程时所做的记录。由于是临时决定开始学习C++，我根据需要进行有针对性的学习。目前我已经学到了“文件输入输出流”这部分内容，而项目中暂时不需要使用模板相关知识，所以暂且学到这里为止。后续肯定还会继续深入学习的。这门课的教学质量很高，不像一些培训课程那样囫囵吞枣、不求甚解。老师发布的作业也非常适合像我们这样自学的人。

我自己整理的数据库笔记（非常详尽）

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这份笔记包含了我个人精心整理的数据库知识要点与实践心得，内容全面细致，旨在帮助学习者深入理解并掌握数据库的相关技术。学习MySQL是打好数据库基础的关键步骤，非常重要，与后续的开发紧密相关，不可忽视。

Oracle数据库学习笔记精细整理

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《Oracle数据库学习笔记精细整理》是一份详尽的学习资料，涵盖了从基础概念到高级应用的技术要点，旨在帮助读者系统地掌握Oracle数据库管理与开发技能。该资源是韩顺平老师JAVAEE培训课程中关于Oracle数据库讲解部分的视频笔记，内容详细全面，适合深度学习Oracle数据库的相关知识。

Hadoop学习笔记

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《Hadoop学习笔记》是一份系统梳理和记录Hadoop大数据技术学习过程的心得文档，涵盖安装配置、编程应用及集群管理等多个方面。适合初学者参考使用。【HADOOP学习笔记】 Hadoop是Apache基金会开发的一个开源分布式计算框架，在大数据处理领域有着广泛应用。本学习笔记将深入探讨Hadoop的核心组件、架构以及如何搭建云计算平台。一、Hadoop核心组件 1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：这是Hadoop的分布式文件系统，设计用于跨多台机器存储大量数据，并提供高容错性和高吞吐量的数据访问。它采用主从架构，其中NameNode负责元数据管理，DataNode负责实际数据的存储。 2. MapReduce：这是一种并行计算模型，在处理大数据时非常有用。通过“映射”和“化简”两个阶段进行分布式任务处理。“映射”将大任务分解为小任务并在各个节点上执行，“化简”则对结果进行整合，实现高效的数据处理。二、Hadoop架构 1. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：这是一个资源管理系统，负责在集群中分配和调度计算资源。 2. HDFS：如前所述，是分布式文件系统。 3. MapReduce：用于数据的并行处理框架。 4. Oozie：工作流调度工具，管理Hadoop作业和其他计算框架（例如Pig、Hive）的工作流程。 5. ZooKeeper：提供服务发现和配置同步功能，在集群中确保节点间的通信一致性和可靠性。 6. Hive：这是一个基于SQL的语言的查询引擎，用于简化大数据分析。 7. Pig：一个高级数据流处理平台，支持复杂的数据分析任务。三、搭建云计算平台 1. 安装Java环境：Hadoop依赖于Java运行时环境（JRE），首先需要安装JDK。 2. 下载并配置Hadoop版本：根据需求选择合适的版本，并设置必要的系统变量和配置文件（如core-site.xml，hdfs-site.xml等）。 3. 配置HDFS存储路径：为NameNode和DataNode设定目录位置，同时指定NameNode的地址信息。 4. 初始化NameNode：执行格式化命令来创建Hadoop分布式文件系统的元数据结构。 5. 启动服务组件：启动包括NameNode、DataNode以及ResourceManager在内的所有必需的服务。 6. 测试集群状态：通过简单的查询或运行MapReduce程序验证整个平台是否正常运作。四、实际应用案例 1. 数据保护与恢复机制：利用Hadoop的分布式特性来实现数据备份和冗余存储，增强系统稳定性。 2. 大规模数据分析项目：适用于处理PB级别的大数据集如日志分析等场景。 3. 实时流计算解决方案：结合其他实时计算框架（例如Storm或Spark Streaming），实现实时的数据洞察力。 4. 云存储服务开发：基于Hadoop技术构建的云计算平台，可以提供类似Amazon S3和Google Cloud Storage的服务。总结而言，掌握Hadoop能够帮助我们建立强大且灵活扩展能力的云计算环境，有效应对日益增长的大数据挑战。

Hadoop学习记录笔记

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简介：这是一份关于Hadoop的学习记录和笔记集合，包含了从基础概念到实际操作的各种知识要点。适合初学者快速掌握Hadoop技术。在使用HADOOP执行MapReduce之前删除输出文件的命令是：`bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar *** 输入文件目录输出文件目录 ***` 本地运行案例的命令为： ``` bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output dfs[a-z.]+YRAN ``` 在集群上运行MapReduce时，可以使用如下命令： ``` bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hado ```

Python数据处理学习笔记

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《Python数据处理学习笔记》是一份详细记录使用Python进行数据分析与处理的学习资料，涵盖基础语法、常用库如Pandas和NumPy的应用以及实际项目案例。适合编程初学者及数据爱好者参考学习。 NumPy是Numeric Python的缩写，它是一个开源科学计算库，并已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。NumPy提供了丰富的数学函数、强大的多维数组对象以及出色的运算性能。尽管Python因其灵活性和易用性而广受欢迎，但它并不是专门为科学计算设计的语言，在开发效率和执行效率方面并不适合直接用于数据分析，尤其是大数据的分析处理。幸运的是，NumPy为Python增添了强大的功能，在保留其语言优势的同时大大增强了科学计算和数据处理能力。更为重要的是，NumPy与SciPy、Matplotlib、SciKits等众多其他Python科学库紧密结合在一起，共同构建了一个完整的科学计算生态系统。毫不夸张地说，使用Python进行数据分析时，NumPy是必不可少的工具。

深度学习笔记整理

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《深度学习笔记整理》是一份系统性的学习资料汇总，涵盖了从基础理论到高级应用的知识点，旨在帮助学习者构建完整的深度学习知识框架。整理得很清楚的深度学习笔记，非常适合入门学习，点赞！

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