凉山Java大数据分布式存储与计算实战课是一门专门针对大数据处理技术的课程，旨在帮助学员掌握Java语言在大数据环境下的应用。课程内容涵盖了大数据的基础知识、分布式存储系统的原理与实践、以及分布式计算框架的使用和优化。
在学习过程中，学员将接触到Hadoop、HDFS、MapReduce等关键技术，并通过实际案例来深入理解这些技术的应用场景和工作原理。此外，课程还会介绍如何在Java环境下使用这些技术进行高效的数据处理和分析。
凉山Java大数据分布式存储与计算实战课注重理论与实践相结合，不仅讲解原理，还提供了大量的实验和项目练习。通过这些实践环节，学员可以巩固所学知识，并在实际工作中灵活运用。
总之，这门课程适合有一定Java基础，希望进一步提升自己在大数据处理领域技能的开发人员。通过系统的学习，学员不仅能够掌握大数据技术的核心概念，还能获得实际操作经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。
java解决分布式存储计算 一高性能计算Hadoop：Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduceHDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算
Spark：Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法
CUDA：CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写程序，C语言是应用最广泛的一种高级编程语言所编写出的程序于是就可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行CUDA3.0已经开始支持C++和FORTRAN
二Hadoop生态系统
(1)海量数据怎么存，当然是用分布式文件系统HDFS
(2)数据怎么用呢，分析处理MapReduce框架，让你通过编写代码来实现对大数据的分析工作
(3)非结构化数据（日志）收集处理FuseWebDAVChukwaFlume和Scribe
(4)数据导入HDFS中，RDBMS也可以加入HDFS的狂欢了HIHOSqoop
(5)MaoReduce太麻烦，用熟悉的方式操作Hadoop里的数据PigHiveJaql
(6)让你的数据可见DrilldownIntellicus
(7)用高级语言管理你的任务流OozieCascading
(8)Hadoop自己的监控管理工具HueKarmasphereEclipse PluginCactiGanglia
(9)数据序列化处理与任务调度AvroZooKeeper
(10)更多构建在Hadoop上层的服务MahoutElastic Map Reduce
(11)OLTP存储系统HBase
(12)基于Hadoop的实时分析Impala
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