越名教而任自然

[ 美 ] 萨米尔·瓦德卡 T 第1章，讲解大数据系统的作用，介绍各种各样的大数据系统。 T 第2章，高屋建瓴地介绍Hadoop2.0和YARN，讲解Hadoop平台的关键概念。 T 第3章，开始Hadoop学习，构建你的第一个MapReduce程序。 T 第4章，讲解Hadoop平台管理的关键概念要素。 T 第5章、第6章和第7章是本书的重点，深入分析讲解了MapReduce框架。你将会 学习 MapReduce 框架所有知识点。我们以当前广泛使用的语言 SQL 作为对照，来学 习理解 MapReduce 框架的使用。利用 MapReduce 框架来实现 SQL 语言中 SELECT、 WHERE、GROUP BY 和 JOIN 这些关键字的功能。Hadoop 系统一个常用用途就是来 做数据 ETL。这几章会让你掌握如何使用 MapReduce 框架支持通用的数据处理功能。 我们不仅仅学习 MapReduce 框架的 API，还会学习 MapReduce 框架中更复杂的概念 及其设计理念。 T 第8章，介绍一种测试框架，这种测试框架支持MapReduce程序的单元测试和集成 测试。 T 第9章，讲解Hadoop框架的监控和日志。 T 第10章，讲解Hive框架，这是一个基于MapReduce的数据仓库框架。 T 第11章，讲解Pig和Crunch框架。这些框架可以帮助使用者在Hadoop平台上构建 数据处理管道。 T 第12章，讲解HCatalog框架。该框架帮助企业用户可以像访问数据库中的数据表一 样，来访问存放在 Hadoop 文件系统上的海量数据。 T 第13章，讲解如何使用Hadoop来分析处理日志流。 T 第14章，介绍HBase，这是一个基于Hadoop系统的NoSQL数据库。你会学习许多 HBase 用法范例。 T 第15章，对数据科学做简要介绍。介绍了MapReduce框架在数学科学上的局限和不 足之处。同时引入介绍新的框架，比如 Spark、Hama，这些框架突破了 MapReduce 框架中的某些局限。 T 第16章，简要介绍了Hadoop系统在云计算中的应用。讲解如何在一个真实的生产环 境中的 Hadoop 集群上工作。 T 第17章，粗略地介绍Hadoop2.0的一个关键附加功能:在Hadoop上开发一个自己的 类似于 MapReduce 框架的分布式数据处理框架。讲解了如何基于 Hadoop2.0 开发一 个简单的分布式下载服务。

编译原理课程设计的报告，采用两种方法实现词法分析器及语法分析器。一种是利用已有软件Parser generator进行自动生成，一种是手工构造。手工构造的词法分析器使用表驱动法分析C minus源代码，语法分析器则使用LL(1)分析构造。

全国（含港澳台）省市县经纬度信息，包含省份、地级市、二级县市、经纬度信息，3100+条记录。

全国各县市地区邮政编码、区号，access数据库，2300+条记录，包含县市、所属省份、邮编、区号等字段。

国内各个省市县的名称及其对应的经纬度、卫星经度、俯仰、极化数据，虽然是excel数据，如果需要数据库读写，可以做简单转化就行。总共2260+条记录。

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