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Hadoop大数据开发入门基础.rar

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简介：
本资源为初学者提供了一站式Hadoop大数据开发入门指导，涵盖基础知识、核心技术及实践案例，助力快速掌握大数据处理技能。 文档为PPT格式，与百度文库中的《Hadoop大数据开发基础》内容一致，适合初学者作为学习资料使用。该PPT课件包括以下章节： - 第1章：介绍Hadoop的基础知识及架构。 - 第2章： - 安装配置虚拟机 - 安装Java - 搭建Hadoop完全分布式集群 - 第3章：涵盖Hadoop基础操作。 - 第4章：讲解MapReduce入门编程。 - 第5章：深入探讨MapReduce高级编程技巧。 - 第6章： - 基于knn的电影网站用户性别预测。 以上内容相对较为基础，适合大数据开发初学者使用。

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  • Hadoop大数据开发入门基础.rar
    优质
    本资源为初学者提供了一站式Hadoop大数据开发入门指导，涵盖基础知识、核心技术及实践案例，助力快速掌握大数据处理技能。 文档为PPT格式，与百度文库中的《Hadoop大数据开发基础》内容一致，适合初学者作为学习资料使用。该PPT课件包括以下章节： - 第1章：介绍Hadoop的基础知识及架构。 - 第2章： - 安装配置虚拟机 - 安装Java - 搭建Hadoop完全分布式集群 - 第3章：涵盖Hadoop基础操作。 - 第4章：讲解MapReduce入门编程。 - 第5章：深入探讨MapReduce高级编程技巧。 - 第6章： - 基于knn的电影网站用户性别预测。 以上内容相对较为基础，适合大数据开发初学者使用。
     
  • Hadoop大数据开发基础知识-PPT课件
    优质
    本PPT课件详细介绍了Hadoop大数据开发的基础知识，包括Hadoop架构、核心组件（如HDFS和MapReduce）、数据处理流程以及常用命令等。适合初学者入门学习使用。 【Hadoop大数据开发基础-PPT课件】是一个涵盖了Hadoop生态系统入门知识的教育资源，适合初学者及希望深入了解大数据处理技术的专业人士使用。本课件主要围绕Hadoop框架展开，包括其设计原理、核心组件以及实际应用等内容。 1. **Hadoop简介**：Hadoop是由Apache基金会维护的一个开源分布式计算框架，基于Google的MapReduce编程模型和GFS（Google File System）设计理念，旨在处理大规模数据集。 2. **Hadoop架构**：它由两个主要部分组成——HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。其中，HDFS为大量数据提供高容错性和高效的数据存储服务；而MapReduce则用于并行地处理这些大数据。 3. **HDFS详解**：介绍HDFS的主从结构，包括NameNode负责元数据管理和DataNode负责实际数据存储的角色以及相关的冗余机制和故障恢复策略等关键知识点。 4. **MapReduce**：解释了Map阶段（涉及切片与映射）及Reduce阶段（包含聚合和规约操作），并强调中间结果的排序和分区的重要性。 5. **YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：作为Hadoop 2.0版本中引入的一个资源管理系统，它将资源调度与任务管理分离出来，从而提高了系统的整体性能。 6. **Hadoop生态组件**：除了核心组件外，还包括如数据仓库工具Hive、数据分析工具Pig、NoSQL数据库HBase以及快速处理框架Spark等。理解这些组成部分的功能及其相互关系对于全面掌握Hadoop至关重要。 7. **安装与配置**：本课件涵盖如何在本地或集群环境下部署和初始化一个完整的Hadoop环境，包括设置必要的环境变量、启动服务等相关步骤。 8. **数据处理实践**：通过实例演示使用MapReduce编写简单的Java程序以及利用Pig和Hive进行数据分析的操作流程。 9. **安全性与高可用性**：介绍确保集群稳定运行所需的安全机制（如Kerberos认证）及NameNode的冗余配置等关键内容。 10. **应用案例分析**：最后，通过几个真实场景的应用展示，比如互联网广告推荐、社交网络数据分析以及日志处理等方面来突出Hadoop在大数据领域的实际价值。 该PPT课件旨在帮助学习者全面了解并掌握Hadoop的基本概念和操作方法，并为后续深入研究提供坚实的基础。
     
  • SpringMVC数据绑定基础入门.rar
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    本资源为初学者提供了关于Spring MVC框架中数据绑定的基础知识和实践技巧，帮助开发者快速掌握如何在Web应用中高效处理用户输入的数据。 SpringMVC数据绑定入门教程可以直接运行并学习，内容简单易懂。
     
  • Hadoop与大数据入门简介.docx
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    本文档为初学者提供了一条学习Hadoop及大数据技术的快速通道，涵盖核心概念、架构原理以及实际应用场景等内容。 随着计算机技术和互联网的迅速发展，大数据这一概念逐渐进入人们的视野，并且其快速发展对我们的日常生活产生了深远的影响。以下是文章的大致内容： 一、大数据简介 1. 大数据定义：介绍什么是大数据以及它在现代社会中的重要性。 2. 特点概述：分析大数据的主要特点和优势。 3. 应用领域：探讨大数据技术如何应用于不同的行业，如金融、医疗等。 4. Hadoop与大数据处理：讨论Hadoop作为一款重要的开源框架，在大规模数据存储及计算方面的作用及其原理机制。 5. 其他平台介绍：列举除Hadoop之外的其他常用的大数据处理工具和软件平台。 6. 人才需求分析：探讨当前市场对具备相关技能的专业人士的需求情况。 二、关于Hadoop 1. Hadoop简介：简要说明该技术的主要功能与用途，以及它在大数据领域中的重要地位。 2. 发展历程回顾：追溯自其诞生以来所经历的重要阶段和里程碑事件。 3. 关键特性解析：深入剖析Hadoop体系结构中的一些核心要素及其独特之处。 三、Hadoop内部架构 1. 分布式文件系统(HDFS)：详细介绍Hadoop分布式存储机制的设计理念与实现细节。 2. MapReduce计算模型：解释MapReduce框架的工作原理及如何支持高效的并行处理任务。 3. 资源管理器(YARN): 描述YARN组件在协调集群资源分配方面的作用。 四、常用扩展模块 列举一些基于Hadoop生态系统开发出来的辅助工具和库，如Spark, Hive等，并简要说明它们的功能特点以及与主系统的关系。 五、全球应用状况分析 分别从国内及国际两个维度出发，通过具体实例来展示Hadoop技术在实际场景中的成功案例及其价值所在。
     
  • .NET控件开发入门基础知识
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    《.NET控件开发入门基础知识》是一本面向初学者的技术指南，详细介绍如何使用.NET框架创建和自定义Windows Forms及Web应用程序中的用户界面组件。书中涵盖了从基础概念到实际应用的各项技能，帮助读者掌握高效编程技巧与最佳实践。 专注于.NET学习，不断提升自己的技术水平和项目经验，在实践中加深对.NET框架的理解与应用。通过阅读专业书籍、参加线上课程以及参与开源项目等多种方式来丰富知识体系，并积极与其他开发者交流心得，共同进步。
     
  • MFC教程入门基础知识大全.rar
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    本资源为初学者提供全面的MFC（Microsoft Foundation Classes）入门指南与基础知识，涵盖控件使用、消息处理及界面设计等核心内容。 本书稿由张孝祥与袁龙友两位老师于2000年根据张孝祥的VC讲课记录整理而成，由于时间限制仅完成了草稿阶段，欢迎大家使用。 第1章 掌握C++ 1.1 类的定义与应用 1.1.1 结构体定义 1.1.2 类定义 1.1.2.1类与结构体的区别 1.1.2.2 类的应用示例（代码EX01-00） 1.2 函数重载 本节详细解释了如何通过改变参数个数或类型来实现函数的重载。 - 参数数量不同的函数重载 (例子代码 EX01-01) - 数据类型的差异导致的函数重载 (例子代码EX01-02) 1.3 构造与析构 本节介绍了构造和析构的基本概念，包括他们的定义及作用。 1.3.1 构造函数介绍 1.3.2 析构函数概述 1.4 this指针引用 1.5 类的继承和protected访问修饰符 - 单一继承 (例子代码EX01-03) - 多重继承 1.6 虚函数与多态性 1.7 类书写规范 1.8 小结 第2章 Windows程序内部运行原理 本章节深入探讨了Windows应用程序、操作系统和计算机硬件之间的相互关系，以及API的使用。 2.1 API相关知识 - 消息及消息队列 (无图) 2.2 句柄详解 2.3 WinMain函数解析 (例子代码EX02-00) 包括其定义、功能，以及窗口设计与创建的步骤。 - 窗口类的设计 - 注册窗口类 - 创建并显示窗口 2.4 消息循环及回调函数实现 2.5 编程操作指南和实验建议 2.6 小结 第3章 VC集成开发环境介绍 本章节介绍了Visual C++的使用界面，包括各个工作区域的功能。 - 工作区窗格 - 输出窗格 - 编辑区 - 菜单栏、工具栏和状态栏 3.2 系统菜单功能详解 文件(File)、编辑(Edit)等各菜单项的使用方法介绍。 3.3 Visual C++重要开发工具简介 包括编译器，资源编辑器等。 - AppWizard 和ClassWizard 第4章 MFC应用程序框架剖析 本章节详细介绍了MFC的特点及其在Windows程序设计中的应用。 - 应用程序的结构和特点 (例子代码EX04-00) - 文档视图架构解析 - 单文档/多文档应用程序结构 - 消息映射机制详解 - 如何添加消息处理函数(例子代码EX04-01) 第5章 图形与文本 本章节讨论了Windows图形设备接口(GDI)，以及如何使用GDI对象创建和操作各种图形元素。 5.2 设备描述表 获取设备描述表的方法 - GDI 对象的创建 包括画笔、画刷等常用对象。 第6章 菜单、工具栏与状态栏 本章节详细介绍了Windows应用程序中菜单，工具栏和状态栏的设计方法。 6.1 菜单设计 - 创建并使用菜单资源 6.2 工具栏创建及显示 6.3 状态栏应用实例 包括坐标、时钟等信息的显示。 第7章 对话框和控件 本章节介绍了如何在Windows程序中设计对话框，以及常用控件的使用方法。 - 创建模态与非模态对话框 - 属性页及向导对话框的设计 第8章 文档序列化 本章节讲解了MFC文档对象的数据持久存储机制。 8.3 文件处理 利用C++类或API函数实现文件读写。 第9章 修改框架程序的显示效果 本章节介绍了如何修改Windows应用程序外观样式，以及添加动画图标等特殊效果的方法。 - 在视图和帧窗口中更改界面风格 - 动画图标制作 第10章 网络编程 本章节涵盖了计算机网络基础、TCP/IP协议及Socket编程等内容。
     
  • 《Hadoop & Spark大数据开发实战——大数据开发工程师系列》.pdf
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    本书深入浅出地讲解了Hadoop和Spark在大数据处理中的应用，适合数据开发工程师阅读。通过大量实战案例详细介绍大数据平台搭建、数据分析等技能。 《大数据开发工程师系列：Hadoop & Spark大数据开发实战》这本书深入浅出地讲解了如何使用Hadoop与Spark进行大数据处理及应用开发的技术细节和实践方法。书中不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的案例分析和实操指南，帮助读者全面掌握相关技术并应用于实际工作中。
     
  • Hadoop大数据开发实战教程大纲.pdf
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    本PDF文档提供了全面的Hadoop大数据开发实战教程大纲，涵盖了从基础概念到高级应用的各项知识点和实践案例。 一、课程性质 本课程专为大数据技术相关专业的学生设计。随着时代的发展，“大数据”已成为一个广为人知的术语。与此同时，针对大数据处理的新技术和方法不断涌现，并逐渐成为数据挖掘行业中的主流工具之一。Hadoop作为一种用于分布式存储和计算的大数据框架，在国内外各类企业中得到了广泛应用。它是一个可以在廉价服务器上搭建分布式的集群系统架构，具备高可用性、高容错性和可扩展性的特点。由于其提供了一个开放的平台，用户无需深入了解底层实现细节即可开发适用于自身应用需求的分布式程序。 经过十多年的发展，Hadoop已经发展成为一个全面的大数据技术生态系统，并且事实上成为了最广泛使用和最具代表性的大数据技术之一。因此，学习Hadoop对于从事大数据行业的工作者来说是必不可少的一环。 二、课程任务 通过本课程的学习，学生将能够搭建完全分布式的Hadoop集群环境；掌握关于HDFS（分布式文件系统）的基本原理及操作方法；理解MapReduce架构及其工作流程，并学会编写基于该框架的应用程序。这些技能的获得不仅为将来从事大数据挖掘研究打下坚实的基础，也为后续相关课程的学习提供了必要的支持和准备。
     
  • 缓存数据库入门基础知识
    优质
    简介：本课程旨在为初学者介绍缓存数据库的基本概念、原理及应用场景，帮助理解如何通过缓存提升数据访问效率和系统性能。 关于医疗界公认首选数据库——Cache数据库的入门基础PPT文档。