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一、大資料離線計算：MapReduce計算模型

1、MapReduce是處理HDFS上的資料

2、MapReduce的思想來源是PageRank（搜尋排名），原理是進行分散式計算。

如上圖，網頁跳轉中，訪問網頁3的次數最多，也就是權重最大的為網頁3。比如京東、淘寶中給推薦的商品，就是近期訪問的比較多的商品。

MapReduce的思想是把一個大任務拆分成多個小任務，再把小任務的結果彙總，得到最後的結果。

3、資料都是歷史資料、資料已經存在（HDFS）

二、大資料實時計算：Apache Storm

1、特點：資料來源源不斷地產生，不停處理資料

2、例子：自來水廠

3、框架：Apache  Storm、Spark Streaming

4、格式：storm jar jar檔案 任務的類名 任務的別名

storm jar storm-starter-topologies-1.0.3.jar.jar org.apache.storm.starter.WordCountTopology MyWC

三、搭建Hadoop的Eclipse開發環境（不推薦）

1、配置Hadoop Home

2、hadoop.dll複製到c:\windows\system32

3、配置環境變數

HADOOP_HOME

%HADOOP_HOME%/bin配置到PATH裡

4、推薦：MRUnit（MapReduce Unit），類似Junit

小結

        對Hadoop的認識只停留在理論上，更多的操作在精力和時間的允許下有待實踐。

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