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hadoop大數據的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦申時全寫的 Hadoop大數據開發技術 和高俊峰的 Linux運維實作大全：高效管理所有主流服務都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自清華大學 和深智數位所出版 。
明新科技大學 電機工程系碩士班 蔡秀滿所指導 賴(王予)岑的 以AQI資料探討中國氣候變遷對台灣影響之分析 （2019），提出hadoop大數據關鍵因素是什麼，來自於空氣品質、大數據分析、Hadoop、Spark。
而第二篇論文玄奘大學 資訊管理學系碩士班 蔡耀弘所指導 吳東原的 基於MapReduce之快速資料相似度比對法 （2017），提出因為有 前綴過濾法、資料集相似度聯結、反向索引的重點而找出了 hadoop大數據的解答。
Hadoop大數據開發技術
為了解決hadoop大數據 的問題，作者申時全 這樣論述：
本書較為全面地介紹了大數據開發技術平臺Hadoop及其生態系統的相關知識。全書共12章，包括Hadoop概述、大數據開發平臺Hadoop環境的搭建、Hadoop通用命令與程式設計原理、Hadoop分散式檔存儲HDFS、作業調度與集群資源管理框架YARN、Hadoop分散式運算框架MapReduce、Hadoop數據庫HBase、Hadoop數據倉庫Hive、Hadoop數據的快速通用計算引擎Spark，以及大數據應用開發綜合實例。本書從應用角度出發，重點培養學生應用大數據技術平臺Hadoop解決實際問題的能力。 本書內容新穎，簡明易懂，可操作性強，可作為普通高等學校、高職高專院校數據科學與大
數據、軟體工程等計算機相關專業和資訊管理類專業“大數據開發技術”課程的教材，也可作為大數據技術培訓的教材，還適合大數據技術研發人員和廣大計算機愛好者自學使用。 前言 隨著大數據時代的到來，許多企業和組織都越來越重視大數據技術，尤其是我國已將大數據技術上升到國家戰略層面，更多的企業都在大數據技術的平臺建設、解決方案等領域花費了很多精力開展研究，並加大人才培養的力度。 廣東軒轅網路科技股份有限公司近幾年致力於雲計算、大數據領域的服務研究，並在雲計算、大數據等領域積極與高校開展產學研合作，進行協同育人工作，並取得了較好的成效。該公司在充分調研市場的基礎上組織專家進行充分論
證，提出了“數據科學與大數據技術”應用型本科人才培養方案，並將培養目標明確定位為: 掌握數據科學的基礎知識、理論及技術，包括面向大數據應用的數學、統計、電腦等學科基礎知識，數據建模、高效分析與處理，統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。重點培養具有以下三方面素質的人才: 一是工具的掌握，掌握數據採集和數據分析的基本工具的使用；二是數據分析能力，擁有實用數據分析和初步數據建模能力；三是應用性，主要是利用大數據的方法解決實際問題的能力。 在此基礎上設計了專業課程體系，將“Hadoop大數據開發技術”定位為一門重要的專業選修課。本課程的目標是: 依據業務或產品應用需求，運用大數據平臺及相關元件
進行技術開發，搭建大數據應用平臺以及開發應用程式。學習本書的內容後，讀者應掌握Hadoop數據操作的API（主要是Java API），熟悉大數據的分析和使用方法（Spark和MapReduce技術），搭建大數據應用平臺以及開發應用程式，熟悉工具、演算法、程式設計、優化以及部署不同的MapReduce，研發各種基於大數據技術的應用程式及行業解決方案。 編者在研究了現有大數據開發以及Hadoop平臺資料的基礎上，展開了本書的編寫工作。本書首先介紹相關平臺的構建。Hadoop是基於Linu22台運行的，因此本書首先介紹Linux作業系統和Hadoop平臺的搭建方法。然後，本書根據Hadoop系統的
組成及生態，分別介紹HDFS、MapReduce、YARN、Spark、HBase、Hive等技術。由於在Hadoop應用中shell命令十分重要，API程式設計是重點和難點，因此每部分都通過具體案例講述shell命令的應用方法，通過實例介紹相關技術的程式設計方法。2後，本書介紹大數據應用開發綜合實例。 本書分為三篇: 22篇(22～6章)主要介紹大數據開發技術平臺Hadoop，分為6章介紹Hadoop各部分的主要技術及其應用，包括Hadoop架構及組成、平臺搭建、HDFS、YARN、MapReduce等內容；第2篇(第7～9章)介紹Hadoop家族的其他幾個重要項目，這些都與基本的大數據開
發應用緊密相關，包括數據庫HBase、數據倉庫Hive、快速通用計算引擎Spark；第3篇(220～12章)介紹大數據應用開發綜合實例，包括程式設計環境與數據準備、大數據分析與數據視覺化、“電影推薦”的具體實施方法。 本書由廣東科技學院申時全教授和東莞理工學院城市學院陳強副教授負責統稿並擔任主編，由楊勝利、黎學軍、姜榮正、邱林潤老師擔任副主編，並承擔部分章節的編寫工作。其中，22～3章由申時全編寫，第4章和第9章由黎學軍編寫，第5章和第6章由楊勝利編寫，第7章和第8章由陳強編寫，220～12章由邱林潤和姜榮正編寫。 在本書的編寫過程中，得到了廣東軒轅網路科技股份有限公司和本叢書編委會專家的
大力支持。廈門大學林子雨老師擔任主審，並對本書的編寫提出了許多很好的建議，在此深表感謝。 編者2020年10月
以AQI資料探討中國氣候變遷對台灣影響之分析
為了解決hadoop大數據 的問題，作者賴(王予)岑 這樣論述：
近來，隨著各地氣候不斷的變化，以及工商業蓬勃的發展，空氣品質的驟變，使得國人更加的重視環境。其空氣汙染(以下簡稱：空汙)一直都是影響人們的重大議題；其每到冷暖空氣交接最頻繁的冬末及春季時，沙塵暴的影響就更為劇烈以致空汙加重。在案例上使用政府公開資料，為了能完全掌握台灣各地空汙情形，採用行政院環境保護署的空氣品質監測資料做使用，進而活用其資訊來進行數據分析及測試；其設立至今已增設了77個監測站，包含本島、外島澎湖、馬祖、金門；利用每日自動校正、遠端遙控儀器功能異常警訊及測值異常警報系統等功能進行監測通報。環保署空氣品質監測站根據不同監測目的，針對其監測項目懸浮微粒(PM10)及細懸浮微粒(PM
2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)…等污染物進行監測，以取得更多數據。本研究利用開源軟體Hadoop以及Spark進行整合建立雲端平台，並依大數據研究方法，進行資料儲存及分析。並從「中國環境監測總站」下載報告書進行比對，但因中國資料年份設限，故以大陸方面有的年份資料進行分析比對。以大陸近幾年的空氣質量PM10、PM2.5、NO2、SO2、CO、O3針對台灣的影響，來進行探討，當台灣的空汙數值超標時，是否深受大陸氣候影響。
Linux運維實作大全：高效管理所有主流服務
為了解決hadoop大數據 的問題，作者高俊峰 這樣論述：
◎ 集結大量經典易懂的實例與技巧 ◎ 全面涵蓋Linux系統管理的相關知識 ◎ Linux技術專家多年實作經驗精華總結 隨著大數據、雲端運算、容器化應用的落實，基於Linux的運行維護也面臨新的挑戰：業務越來越複雜、使用者需求越來越多樣化、伺服器的數量越來越龐大。面對這些挑戰，建構標準化、自動化、穩定性高、可靠性強的運行維護體系迫在眉睫。 本書以實際生產環境為背景，以實作為主，有系統、全面性地講解Linux運行維護人員必須掌握的運行維護知識。透過本書，讀者不僅可以掌握必需的專業知識，還可具備實際解決問題的能力。 全書分為5篇，共有15章。
►第1篇 Web、資料庫運行維護篇（1∼3章） 介紹Web 運行維護和資料庫運行維護的實戰技能 ►第2篇 運行維護監控篇（4∼5章） 介紹企業常用的運行維護監控工具，Zabbix、Nginx、Apache、Tomcat、PHP-FPM、Redis 、Ganglia ►第3篇 叢集架構篇（6∼8章） 介紹3款開放原始碼叢集軟體，Keepalived、LVS、HAProxy ►第4篇 線上伺服器安全、最佳化、自動化運行維護篇（9∼11章） 主要說明對生產環境中伺服器的運行維護、最佳化和安全防範技巧，屬於 全實戰性質的案例介紹，最後介紹一款流行的自動化運行
維護工具Ansible ►第5篇 虛擬化、大數據運行維護篇（12∼15章） 介紹虛擬化工具KVM的使用方法、ELK大規模記錄檔即時處理系統、 Hadoop大數據平台的運行維護，並透過實際的案例介紹如何透過ELK 收集Apache、Nginx、Tomcat、Redis 等系統的記錄檔並進行清洗和分析。 適合讀者群 Linux系統運行維護工程師、大數據運行維護工程師、運行維護開發工程師、想要學習Linux運行維護技術者。 本書特色 終於有一本書能徹底地把Linux上所有主流系統、基本操作、安全實戰，說明的這麼清楚，一氣呵成。 透過實戰操作、理論與實作相結
合的方式來介紹每個運行維護基礎知識。不讀不快，所有Linux IT人員必備工具書。
基於MapReduce之快速資料相似度比對法
為了解決hadoop大數據 的問題，作者吳東原 這樣論述：
現今的時代，無所不在的資料搜尋，大量資料的分析，這些都需要比對資料的技術，而我們的研究就是支援這項技術。我們採取一篇文獻有關在MapReduce架構的資料集相似度聯結的方法並稱之為RF比對法作為基礎，我們將針對RF比對法的缺點進行改良並發展一套有效率的演算法，稱為前綴累加法。本論文的解決方案是使用MapReduce架構來比對兩個資料集合的相似度並輸出資料相似度對照表。演算法的流程主要分為兩個，第一個MapReduce的流程，我們使用前綴過濾法來篩選大量資料，收集相同的資料配對作為累加共同元素的目的，第二個MapReduce的流程，我們根據資料配對，比對後半段的資料，整合資料的交集與聯集，計算
相似度。實驗中我們證明前綴累加法比RF比對法快速。結論是前綴累加法的優點是當篩選完資料後就不用再次比對完整的資料，缺點是資料切割越多就會增加整合資料的成本。