大数据环境下的Linux选择：32位 vs 64位

该资源是一份关于2018年嵌入式系统设计师考试基础知识的概括，重点讨论了Linux系统的选择，特别是32位与64位系统的抉择，以及大数据相关技术，如Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等。 在Linux系统选择上，文件建议根据电脑配置和需求来决定。对于较旧的电脑或内存小于2GB的情况，推荐使用32位版本的Linux，因为32位系统对硬件的要求较低，能更好地运行在有限的资源下。而当内存大于4GB时，应选择64位系统，因为它能够利用更多的内存，提供更高效的运算能力。 在大数据领域，该资料涵盖了大数据的基础概念、处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在不同行业的应用。课程设计上，不仅有理论讲解，还有实践操作环节，包括针对Hadoop和HBase的实验，以帮助学生深入理解和掌握大数据关键技术。 Hadoop作为大数据处理的核心组件，其2.1章节的概述部分介绍了Hadoop的起源、发展历程、特点以及当前的应用状况。Hadoop的名称来源于创建者Doug Cutting的孩子对大象的命名，象征着其具有强大的数据处理能力。Hadoop的特点包括分布式、容错性、可扩展性和高效率，广泛应用于数据密集型的场景。 课程的考核方式包括考勤、作业与随堂练习、实验报告和一篇关于大数据的论文写作，全面评估学生对大数据理论知识和实践技能的掌握程度。 实验一集中在Hadoop的实践操作，实验二则涉及Hbase的使用，都在指定的实验室进行。通过这样的教学安排，学生有机会亲手操作这些大数据工具，提升实际操作技能。 总结来说，这份资料是学习嵌入式系统设计和大数据技术的理想材料，不仅提供了理论知识，还强调了实践操作，有助于学生全面掌握相关技能。