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《卡夫卡小說全集（全三冊）》（[奧地利] 弗朗茨·卡夫卡）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：卡夫卡小說全集（全三冊）

作者：[奧地利] 弗朗茨·卡夫卡

譯者：韓瑞祥

豆瓣評分：9.0

出版社：人民文學出版社

出版年份：2003-08

頁數：382

內容簡介：《卡夫卡小說全集1—3》選自德國菲舍爾出版社1994年的校勘本《卡夫卡全集》，包括作者創作的（生前發表和未發表的）全部長篇、中篇和短篇小說。之所以選取這個負有盛名的校勘本，是因為它忠實地根據卡夫卡的手稿，既保留了原作無規則的標點符號和異乎尋常的書寫方式，又突出了原作完成和未完成的兩個部分，同時也糾正了其他一些版本的錯誤。

本書既保留了原作無規則的標點符號和異乎尋常的書寫方式，又突出了原作完成和未完成的兩個部分，同時也糾正了其他一些版本的錯誤，原原本本地再現了作者手搞的風貌，為翻譯和認識卡夫卡的作品提供了很有價值的參考，同時也力圖為我國的卡夫卡讀者和卡夫卡研究再現一個新的視野范圍。

作者簡介：弗蘭茨・卡夫卡（Franz Kafka，1883－1924）在西方現代文學中有著特殊的地位。他生前在德語文壇上幾乎鮮為人知，但死後卻引起了世人廣泛的注意，成為美學上、哲學上、宗教和社會觀念上激烈爭論的焦點，被譽為西方現代派文學的主要奠基人之一。

論年齡和創作年代，卡夫卡屬於表現主義派一代，但他並沒有認同於表現主義。他生活在布拉格德語文學的孤島上，對歌德、克萊斯特、福樓拜、陽思妥耶夫斯基、易卜生、托馬斯・曼等名家的作品懷有濃厚的興趣。在特殊的文學氛圍里，卡夫卡不斷吸收，不斷融化，形成了獨特的「卡夫卡風格」。他作品中別具一格甚至捉摸不透的東西就是那深深地蘊含於簡單平淡的語言之中的、多層次交織的藝術結構。他的一生、他的環境和他的文學偏愛全都網織進那「永恆的謎」里。他幾乎用一個精神病患者的眼睛去看世界，在觀察自我，在懷疑自身的價值，因此他的現實觀和藝術現顯得更加復雜，更加深邃，甚至神秘莫測。

布拉格是卡夫卡的誕生地，他在這里幾乎度過了一生。到了生命最後的日子，他移居到柏林，試圖擺脫不再是卡夫卡的布拉格。不管怎樣，跟他的同胞里爾克和韋爾弗相比，卡夫卡與布拉格保持著更長時間和更密切的聯系。在這個融匯著捷克、德意志、奧地利和猶太文化的布拉格，卡夫卡發現了他終身無法脫身的迷宮，永遠也無法擺脫的命運。

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《Kafka權威指南》（Neha Narkhede）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Kafka權威指南

作者：Neha Narkhede

譯者：薛命燈

豆瓣評分：8.5

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-12-26

頁數：214

內容簡介：

每個應用程序都會產生數據，包括日誌消息、度量指標、用戶活動記錄、響應消息等。如何移動數據，幾乎變得與數據本身一樣重要。如果你是架構師、開發者或者產品工程師，同時也是Apache Kafka新手，那麼這本實踐指南將會幫助你成為流式平台上處理實時數據的專家。

本書由出身於LinkedIn的Kafka核心作者和一線技術人員共同執筆，詳細介紹了如何部署Kafka集群、開發可靠的基於事件驅動的微服務，以及基於Kafka平台構建可伸縮的流式應用程序。通過詳盡示例，你將會了解到Kafka的設計原則、可靠性保證、關鍵API，以及復制協議、控制器和存儲層等架構細節。

● 了解發布和訂閱消息模型以及該模型如何被應用在大數據生態系統中

● 學習使用Kafka生產者和消費者來生成消息和讀取消息

● 了解Kafka保證可靠性數據傳遞的模式和場景需求

● 使用Kafka構建數據管道和應用程序的最佳實踐

● 在生產環境中管理Kafka，包括監控、調優和維護

● 了解Kafka的關鍵度量指標

● 探索Kafka如何成為流式處理利器

作者簡介：

Neha Narkhede， Confluent聯合創始人、CTO，曾在LinkedIn主導基於Kafka和Apache Samza構建流式基礎設施，是Kafka作者之一。

Gwen Shapira， Confluent系統架構師，幫助客戶構建基於Kafka的系統，在可伸縮數據架構方面擁有十餘年經驗；曾任Cloudera公司解決方案架構師。另著有《Hadoop應用架構》。

Todd Palino， LinkedIn主任級SRE，負責部署管理大型的Kafka、Zookeeper和Samza集群。

【譯者簡介】

薛命燈，畢業於廈門大學軟體學院，十餘年軟體開發和架構經驗，InfoQ高級社區編輯。譯有《矽谷革命》《生產微服務》等書。微信公眾號CodeDeep。

⑶ kafka 提交offset

每次調用poll()方法，它總是返回由生產者寫入kafka但還沒有被消費者讀取過的記錄，我們因此可以追溯到哪些記錄是被群組里的那個消費者讀取的。之前已經討論過，Kafka不會像其他的JMS隊列那樣需要得到消費者的確認，這是kafka的一個獨特之處。相反，消費者可以使用kafka來追蹤消息在分區的位置（偏移量）
那麼消費者是如何提交offset的呢？consumer 往一個叫做_consumer_offset的特殊主題發送消息，消息裡麵包含每個分區的偏移量。如果消費者一直處於運行狀態，那麼偏移量就沒有什麼用處。不過，如果消費者發生崩潰或者有新的消費者加入群組，就會觸發rebanlance(再均衡)，完成在均衡之後，每個消費者可能分配到新的分區，而不是之前處理的那個，為了能夠繼續之前的工作，消費者需要讀取每個分區最後一次提交的偏移量，然後從偏移量指定的地方繼續處理。
Q1 如果提交的偏移量小於客戶端處理的最後一個消息的offset，則兩者之間的數據就會被重復消費。
Q2 如果提交的偏移量大於客戶端處理的最後一個消息的offset,則兩者職期間的數據就會丟失。
所以，偏移量的提交對客戶端有很大的影響。

最簡單的方式就是consumer自動提交offset，如果enable.auto.commit =true，那麼每過5s,consumer會自動把poll()方法接收到的最大offset提交上去。提交時間間隔由auto.commit.interval.ms 控制，默認是 5s.與消費者里其他的東西一樣，自動提交也是在輪詢里進行的。consumer每次在進行查詢的時候回檢查是否該提交偏移量了，如果是，那麼就會提交從上一次輪詢返回的偏移量。
不過， 在使用這種漸變的方式之前，需要知道它將會帶來怎樣的後果。
假設我們使用默認的5s提交時間間隔，在最近一次提交之後的3是，發生了在均衡，在均衡之後，消費者從最後一次提交的offset的位置開始讀取消息，這個時候offset已經落後了3s,所以在這3s到達的消息會被重復處理。可以通過修改提交時間來頻繁的提交offset，減少可能出現重復消息的時間窗，不過這種情況是無法完全避免的。

處理完當前批次的消息，在輪詢更多的消息之前，調用commitSync方法提交當前批次最新的offset
只要沒有發生不可恢復的錯誤，commitSync()會一直嘗試直至提交成功，如果提交失敗，我們也只能把異常記錄到日誌里。

提交一個offset，然後繼續做其他事情，如果提交失敗，錯誤信息和偏移量會被記錄下來。commitAsync和commitSync不同在於，它不會一直重試，是因為有可能在它收到伺服器響應之前，可能有一個更大的offset已經提交成功。另外commitAsync支持回調。

本文摘自kafka權威指南

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《Apache Kafka源碼剖析》（徐郡明）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Apache Kafka源碼剖析

作者：徐郡明

豆瓣評分：8.4

出版社：電子工業出版社

出版年份：2017-5

頁數：604

內容簡介：

《Apache Kafka源碼剖析》以Kafka 0.10.0版本源碼為基礎，針對Kafka的架構設計到實現細節進行詳細闡述。《Apache Kafka源碼剖析》共5章，從Kafka的應用場景、源碼環境搭建開始逐步深入，不僅介紹Kafka的核心概念，而且對Kafka生產者、消費者、服務端的源碼進行深入的剖析，最後介紹Kafka常用的管理腳本實現，讓讀者不僅從宏觀設計上了解Kafka，而且能夠深入到Kafka的細節設計之中。在源碼分析的過程中，還穿插了筆者工作積累的經驗和對Kafka設計的理解，希望讀者可以舉一反三，不僅知其然，而且知其所以然。

《Apache Kafka源碼剖析》旨在為讀者閱讀Kafka源碼提供幫助和指導，讓讀者更加深入地了解Kafka的運行原理、設計理念，讓讀者在設計分布式系統時可以參考Kafka的優秀設計。《Apache Kafka源碼剖析》的內容對於讀者全面提升自己的技術能力有很大幫助。

⑸ hadoop課程設計

1. 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

2. hadoop視頻教程下載

其實這個課程講的「微博」項目是《HBase in action》中的例子。其中的源代碼都放在 github 上面。

3. 請問哪位有《深入淺出Hadoop實戰開發》的視頻教程

Hadoop是什麼，為什麼要學習Hadoop?

Hadoop是一個分布式系統基礎架構，由Apache基金會開發。用戶可以在不了解分布式底層細節的情況下，開發分布式程序。充分利用集群的威力高速運算和存儲。Hadoop實現了一個分布式文件系統（Hadoop Distributed File System），簡稱HDFS。HDFS有著高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上。而且它提供高傳輸率（high throughput）來訪問應用程序的數據，適合那些有著超大數據集（large data set）的應用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求（requirements）這樣可以流的形式訪問（streaming access）文件系統中的數據。
Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop帶有用Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。本課程的講解是採用linux平台進行模擬講解，完全基於真實場景進行模擬現實

亮點一:技術點全面,體系完善
本課程在兼顧Hadoop課程知識體系完善的前提下，把實際開發中應用最多、最深、最實用的技術抽取出來，通過本課程，你將達到技術的新高點，進入雲計算的美好世界。在技術方面你將徹底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作機制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系統架構；HBase的表結構；HBase如何使用MapRece；MapRece高級編程；split的實現詳解；Hive入門；Hive結合MapRece；Hadoop的集群安裝等眾多知識點。

亮點二:基礎+實戰=應用,兼顧學與練
課程每階段都安排了實戰應用項目,以此方便學生能更快的掌握知識點的應用，如在第一階段,課程結合HDFS應用,講解了圖片伺服器的設計、以及如何利用Java API去對HDFS操作、在第二階段;課程結合HBase實現微博項目的各種功能，使學員可以活學活用。在第三階段:HBase和MapRece結合時下了實現話單查詢與統計系統，在第四階段，Hive實戰部分，通過實戰數據統計系統，使學員在最短的時間內掌握Hive的高級應用。

亮點三:講師豐富的電信集團雲平台運作經驗
講師robby擁有豐富的電信集團工作經驗，目前負責雲平台的各方面工作，並擁有多年的企業內部培訓經驗。講課內容完全貼近企業需求，絕不紙上談兵。

更多技術亮點參考課程大綱:（本大綱以章節形式命名要為防止某些章節1章節內容超過1課時)

第1章節:
> Hadoop背景
> HDFS設計目標
> HDFS不適合的場景
> HDFS架構詳盡分析
> MapRece的基本原理

第2章節
> Hadoop的版本介紹
> 安裝單機版Hadoop
> 安裝Hadoop集群

第3章節
> HDFS命令行基本操作
> Namenode的工作機制
> HDFS基本配置管理

第4章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(1) - 系統設計
> 應用的環境搭建 php + bootstrap + java
> 使用Hadoop Java API實現向HDFS寫入文件

第5章節
> HDFS應用實戰：圖片伺服器(2)
> 使用Hadoop Java API實現讀取HDFS中的文件
> 使用Hadoop Java API實現獲取HDFS目錄列表
> 使用Hadoop Java API實現刪除HDFS中的文件

第6章節
> MapRece的基本原理
> MapRece的運行過程
> 搭建MapRece的java開發環境
> 使用MapRece的java介面實現WordCount

第7章節
> WordCount運算過程分析
> MapRece的biner
> 使用MapRece實現數據去重
> 使用MapRece實現數據排序
> 使用MapRece實現數據平均成績計算

第8章節
> HBase詳細介紹
> HBase的系統架構
> HBase的表結構，RowKey，列族和時間戳
> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章節
> 使用HBase實現微博應用（1）
> 用戶注冊，登陸和注銷的設計
> 搭建環境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API
> HBase和用戶相關的表結構設計
> 用戶注冊的實現

第10章節
> 使用HBase實現微博應用（2）
> 使用session實現用戶登錄和注銷
> 「關注"功能的設計
> 「關注"功能的表結構設計
> 「關注"功能的實現

第11章節
> 使用HBase實現微博應用（3）
> 「發微博"功能的設計
> 「發微博"功能的表結構設計
> 「發微博"功能的實現
> 展現整個應用的運行

第12章節
> HBase與MapRece介紹
> HBase如何使用MapRece

第13章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（1）
> 應用的整體設計
> 開發環境搭建
> 表結構設計

第14章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（2）
> 話單入庫單設計與實現
> 話單查詢的設計與實現

第15章節
> HBase應用實戰：話單查詢與統計（3）
> 統計功能設計
> 統計功能實現

第16章節
> 深入MapRece（1）
> split的實現詳解
> 自定義輸入的實現
> 實例講解

第17章節
> 深入MapRece（2）
> Rece的partition
> 實例講解

第18章節
> Hive入門
> 安裝Hive
> 使用Hive向HDFS存入結構化數據
> Hive的基本使用

第19章節
> 使用MySql作為Hive的元資料庫
> Hive結合MapRece

第20章節
> Hive應用實戰:數據統計（1）
> 應用設計，表結構設計

第21章節
> Hive應用實戰：數據統計（2）
> 數據錄入與統計的實現

4. 哪個課程題庫有hadoop的題

這是在一個平衡Hadoop集群中，為數據節點/任務追蹤器提供的規格：
在一個磁碟陣列中要有12到24個1~4TB硬碟
2個頻率為2~2.5GHz的四核、六核或八核CPU
64~512GB的內存
有保障的千兆或萬兆乙太網（存儲密度越大，需要的網路吞吐量越高）
名位元組點角色負責協調集群上的數據存儲，作業追蹤器協調數據處理（備用的名位元組點不應與集群中的名位元組點共存，並且運行在與之相同的硬體環境上。）。Cloudera客戶購買在RAID1或10配置上有足夠功率和級磁碟數的商用機器來運行名位元組點和作業追蹤器。

NameNode也會直接需要與群集中的數據塊的數量成比列的RAM。一個好的但不精確的規則是對於存儲在分布式文件系統裡面的每一個1百萬的數據塊，分配1GB的NameNode內存。於在一個群集裡面的100個DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足夠的空間來保證群集的增長。我們也把HA同時配置在NameNode和JobTracker上，
這里就是為NameNode／JobTracker／Standby NameNode節點群的技術細節。驅動器的數量或多或少，將取決於冗餘數量的需要。
4–6 1TB 硬碟驅動器 採用 一個 JBOD 配置 (1個用於OS, 2個用於文件系統映像[RAID 1], 1個用於Apache ZooKeeper, 1個用於Journal節點)
2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少運行於 2-2.5GHz
64-128GB 隨機存儲器
Bonded Gigabit 乙太網卡 or 10Gigabit 乙太網卡
記住, 在思想上，Hadoop 體系設計為用於一種並行環境。

5. 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科，涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大數據的課程內容，基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面：數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程：數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等，也是必備課程。
而想要真正找到工作的話，大數據主流技術框架，也要去補充起來，這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

6. hadoop 集群教程

要教程？不明白你這個啥意思

7. 有哪些好的hadoop學習資料

1."Hadoop.Operations.pdf.zip"//vdisk.weibo/s/vDOQs6xMAQH62
2."Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf"Hadoop權威指南(中文版)(帶書簽).pdf
3."[Hadoop權威指南(第2版)].pdf"[Hadoop權威指南(第2版)].pdf
4."hadoop權威指南第3版2012.rar"hadoop權威指南第3版2012.rar

5.《Hadoop技術內幕：深入解析HadoopCommon和HDFS.pdf"《Hadoop技術內幕：深入解析Hadoop Common和HDFS.pdf
6."Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf"Hadoop技術內幕：深入解析MapRece架構設計與實現原理.pdf

7."Hadoop實戰.pdf"Hadoop實戰.pdf
8."Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf"Hadoop實戰-陸嘉恆(高清完整版).pdf
9."Hadoop實戰(第2版).pdf"Hadoop實戰(第2版).pdf
10."HadoopinAction.pdf"Hadoop in Action.pdf

11"Hadoop in practice.pdf"Hadoop in practice.pdf
12"HadoopThe.Definitive.Guide,3Ed.pdf"Hadoop The.Definitive.Guide,3Ed.pdf
13."O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf"O'Reilly.Hadoop.The.Definitive.Guide.3rd.Edition.May.2012.pdf

14."hadoop入門實戰手冊.pdf"hadoop入門實戰手冊.pdf
15."Hadoop入門手冊.chm"Hadoop入門手冊.chm

16."windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc"windows下配置cygwin、hadoop等並運行maprece及maprece程序講解.doc
17"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf"在Windows上安裝Hadoop教程.pdf

18."Hadoop源代碼分析(完整版).pdf"Hadoop源代碼分析(完整版).pdf
19."hadoop-api.CHM"hadoop-api.CHM

20."HBase-Hadoop@小米.pptx" HBase-Hadoop@小米.pptx
21."但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf"但彬-Hadoop平台的大數據整合.pdf

22."QCon2013-羅李-Hadoop在阿里.pdf"QCon2013-羅李
23."網路hadoop計算技術發展.pdf"網路hadoop計算技術發展.pdf
24."QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf"QCon-吳威-基於Hadoop的海量數據平台.pdf
25."8步安裝好你的hadoop.docx"8步安裝好你的hadoop.docx
26."hadoop運維經驗分享.ppsx"hadoop運維經驗分享.ppsx

27."PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar"PPT集萃：20位Hadoop專家分享大數據技術工具與最佳實踐.rar
28."Hadoop2.0基本架構和發展趨勢.pdf"Hadoop 2.0基本架構和發展趨勢.pdf
29."Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar"Hadoop與大數據技術大會PPT資料.rar
30."Hadoop2011雲計算大會.rar"Hadoop2011雲計算大會.rar