hadoop系统设计

⑴ 想做个迷你云存储系统，通过学习借鉴一些开源项目如Hadoop，设计并实现一小型云存储原型系统

可以使用Windows2012系统

⑵ 基于hadoop技术的日志分析系统的设计与实现的主要方法怎么写

详细要求告诉我，hadoop技术的日志分析系统的设计与实现我给你。

⑶ 浅析hadoop设计理念和核心技术

hadoop狭义上指的是HDFS和MapRece.HDFS就是hadoop分布式文件系统，是由多台计算机组成的集群上构件文件系统。MapRece是把HDFS上的海量数据进行数据清洗，然后输出到HDFS上。 建议阅读Hadoop权威指南，一句话说不清楚，粘一段没意思。

⑷ 是否有厉害的BI公司能从需求分析、系统设计、工程实施、Hadoop集群实施系统运行维护等工作全都完成的公司

推荐你使用观想报表，可以快速的制作多终端显示的数据可视化，尤其是大屏显示，观向报表系统里面有非常的多图表样式，除了大屏显示，还可以移动端、pc端、大屏等多终端显示，制作图表就像在线ps一样，根据需求对接多种数据库或者本地数据（Excel），快速选择图表样式，调节出自己喜欢的风格（例如蓝色科技感）。可以去试用一下。

⑸ 有人会做基于hadoop推荐系统的毕业设计的吗

一台电脑的的确很难做到性能上的比较，但是本科的话要求不高吧，不需要比较性能，写个算法分析一下实际数据，证明能够处理单机无法处理的数据量就可以了！

⑹ 如何利用大数据Hadoop等技术设计12306的网站架构

1. 大数据分析大分类
Hadoop平台对业务的针对性较强，为了让你明确它是否符合你的业务，现粗略地从几个角度将大数据分析的业务需求分类，针对不同的具体需求，应采用不同的数据分析架构。
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。要满足这样的需求，可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用HDD的架构，这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种。
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构。

⑺ Hadoop技术内幕的内容介绍

《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和MapRece的架构设计与实现原理进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》由腾讯数据平台的资深Hadoop专家、X-RIME的作者亲自执笔，对Common和HDFS的源代码进行了分析，旨在为Hadoop的优化、定制和扩展提供原理性的指导。除此之外，《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》还从源代码实现中对分布式技术的精髓、分布式系统设计的优秀思想和方法，以及Java语言的编码技巧、编程规范和对设计模式的精妙运用进行了总结和分析，对提高读者的分布式技术能力和Java编程能力都非常有帮助。《Hadoop技术内幕:深入解析Hadoop Common和HDFS架构设计与实现原理》适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。
全书共9章，分为三部分：第一部分（第1章）主要介绍了Hadoop源代码的获取和源代码阅读环境的搭建；第二部分（第2～5章）对Hadoop公共工具Common的架构设计和实现原理进行了深入分析，包含Hadoop的配置信息处理、面向海量数据处理的序列化和压缩机制、Hadoop的远程过程调用，以及满足Hadoop上各类应用访问数据的Hadoop抽象文件系统和部分具体文件系统等内容；第三部分（第6～9章）对Hadoop的分布式文件系统HDFS的架构设计和实现原理进行了详细的分析，这部分内容采用了总分总的结构，第6章对HDFS的各个实体和实体间接口进行了分析；第7章和第8章分别详细地研究了数据节点和名字节点的实现原理，并通过第9章对客户端的解析，回顾了HDFS各节点间的配合，完整地介绍了一个大规模数据存储系统的实现。
海报：

⑻ hadoop框架下的网络日志分析系统设计 源代码 求各位大虾帮帮忙 我实在是没办法了

你的这个问题解决了吗?我也求同样的问题，跪求分享！

⑼ Hadoop算法设计，Web应用开发，应用软件开发，这三个哪个研究方向好些谢谢

你的这句话：前两个属于大数据挖掘，后一个属于物联网。 第一个属于大数据挖掘，web应用开发怎么说也是属于前端开发的，和大数据有啥关系啊。话说，移动开发比较好，建议你学安卓开发这一块。物联网以后是发展趋势。hadoop的话其实也不错，反正都是基于JAVA的。不行你也可以再转的。