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该文件为Spark 3.0.0,包含Hadoop 2.7环境下的相关工具包。

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简介:
该版本的 Spark-3.0.0 软件包的官方下载链接已失效,如果您需要获取该资源,可以通过以下链接进行下载。

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  • WindowsHadoop本地
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    Windows下的Hadoop本地环境包提供了一套在Windows操作系统中搭建和运行Apache Hadoop开发与测试环境的解决方案,便于用户无需配置复杂的集群即可进行大数据技术的学习与实践。 在Windows操作系统上搭建Hadoop本地环境是大数据学习和开发的重要步骤之一。这个Windows版本的Hadoop环境包提供了运行DataX所需的全部组件。DataX是由阿里巴巴开源的一个用于数据同步工具,而Hadoop则是Apache软件基金会提供的一个分布式存储与计算框架,允许用户在大规模集群中处理大量数据。 我们需要理解Hadoop的基本构成:它主要由两个核心部分组成——HDFS(即Hadoop分布式文件系统)和MapReduce。其中,HDFS负责管理并存储数据;而MapReduce则是一种用于生成及处理大型数据集的计算模型与框架。 在Windows上安装Hadoop不像在Linux中那样直接简便,因为最初设计时是面向Linux操作系统的。不过通过下载预编译好的Windows版本可以创建一个本地模拟环境来运行和测试程序。这个压缩包包含了这样的预编译版,使得用户能够在非Unix系统环境下使用Hadoop。 以下是详细的安装与配置步骤: 1. **解压到任意盘**: 将下载的Hadoop压缩文件解压至你选择的位置(例如C盘、D盘或E盘)。此操作是将整个目录结构放置于你的硬盘中,以便后续进行访问和设置。 2. **配置环境变量**: - 设置`HADOOP_HOME`: 需要在系统的PATH环境中添加该路径以确保命令行能够识别到所有可执行文件的位置。 - 修改配置文件:在解压后的目录中的conf子目录下有两个关键的XML文档,即`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`,需要依据实际情况进行编辑。例如,在前者中定义默认文件系统类型为本地;而在后者里设置HDFS的相关参数(如数据副本的数量)。 3. **启动服务**:完成环境变量配置后重启电脑让更改生效,随后利用位于bin目录下的命令行工具开始运行NameNode、DataNode及YARN ResourceManager和NodeManager等组件。 4. **测试安装情况**: 通过执行`hadoop fs -ls`来检查HDFS的状态。如果能看到默认的文件夹列表,则表示配置成功。 5. **设置DataX**:为了使DataX在新环境中正常运行,需要确认其配置文件中指定了正确的Hadoop路径,并且所有必要的依赖项均已正确安装。 尽管Windows平台上可能存在一些兼容性问题(例如文件路径格式和权限等),但按照上述步骤进行操作能够帮助用户搭建起一个基础的Hadoop环境。这将为DataX及其他基于Hadoop的应用程序开发提供支持。预编译版本简化了该过程,使得非Linux系统的用户也能轻松地探索并实践使用Hadoop技术。
  • 在Win10系统中配置HadoopJDK、MySQL、Hadoop、Scala和Spark) 3.docx
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    本文档详细介绍了如何在Windows 10操作系统上配置Hadoop开发环境,包括安装JDK、MySQL数据库、Hadoop框架、Scala编程语言以及Apache Spark。通过逐步指导帮助读者搭建完整的分布式计算平台。 在Windows 10环境下搭建Hadoop生态系统包括JDK、MySQL、Hadoop、Scala、Hive和Spark组件的过程较为复杂但至关重要,这将为你提供一个基础的大数据处理平台。下面详细介绍每个部分的安装与配置过程。 **一. JDK安装** Java Development Kit (JDK) 是所有大数据工具的基础,因为大多数工具都是用Java编写的。从Oracle官网下载JDK 1.8版本,并按照向导完成安装。确保在系统的环境变量`PATH`中添加了JDK的`bin`目录,以便系统可以识别Java命令。 **二. MySQL安装与配置** MySQL是Hive常用的元数据存储库。首先,在本地机器上安装并启动MySQL Server,然后创建一个用于Hive的数据库,并进行相应的用户和权限设置。修改MySQL配置文件`my.ini`中的参数以允许远程连接,例如将`bind-address`设为 `0.0.0.0`。确保已正确设置了用户名、密码等信息。 **三. Hadoop安装** 对于Hadoop 2.8.4的安装步骤包括:下载解压软件包,替换必要的配置文件(如hadooponwindows-master),设置环境变量,并修改核心配置文件(例如core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml及mapred-site.xml)。这些配置中应包含HDFS名称节点、数据节点地址以及YARN资源管理器的信息。格式化HDFS后,使用命令`start-all.cmd`启动所有服务。 **四. Scala安装** Scala是编写Spark程序的语言之一。下载并解压Scala 2.11.8的二进制包,并将该版本中的`bin`目录添加到系统路径中去。输入命令 `scala -version` 可验证是否正确安装了Scala。 **五. Hive安装** Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户通过SQL查询语言对存储在HDFS上的数据进行操作。在配置过程中需要将JAR文件复制至适当的目录,并修改hive-site.xml以指定MySQL作为元数据库并提供相应的连接信息(如用户名、密码等)。启动服务器后可以通过`hive`命令进入Hive的交互式界面。 **六. Spark安装** Spark是一个快速且灵活的大数据处理框架。下载预编译版本,配置环境变量和一些核心参数(例如设置SPARK_HOME, SPARK_MASTER_IP),并确保指向正确的Hadoop配置目录。启动Master节点与Worker节点后可以开始使用`spark-shell`或编写应用进行测试。 在整个安装过程中需要注意以下几点: - 确保所有文件的权限已正确分配,避免因权限不足导致服务无法正常运行。 - 检查端口是否被其他应用程序占用,并根据需要调整配置以防止冲突。 - 根据系统资源合理设置JVM内存大小,确保不会因为内存限制而影响性能或稳定性。 - 查看日志文件有助于诊断问题并定位错误。 搭建完成后,你就可以利用该环境进行大数据的学习和实验。例如执行MapReduce作业、创建Hive表以及运行Spark程序等操作。通过不断实践与优化可以更好地理解及掌握整个Hadoop生态系统的运作机制。
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    循环工具箱是一系列集成实用工具和功能插件的软件集合,旨在提高用户工作效率并简化日常任务处理流程。 用于循环相关计算的工具箱包含循环自相关和互相关的多个MATLAB代码。
  • WindowsHadoop 3.1.0安装
    优质
    本资源提供Windows环境下Hadoop 3.1.0完整版安装包,内含详细的安装步骤与配置指南,适合初学者快速搭建本地开发环境。 在Windows环境下安装Hadoop 3.1.0的步骤如下:首先下载Hadoop 3.1.0的安装包,并解压到指定目录;接着配置环境变量,包括设置JAVA_HOME、HADOOP_HOME以及将相应路径加入PATH中;然后修改hadoop的配置文件(如core-site.xml, hdfs-site.xml等)以适应Windows系统的特点和需求;最后启动Hadoop集群进行测试。需要注意的是,在安装过程中可能遇到一些特有的问题,需要根据实际情况调整相关参数或设置。
  • Windows运行MapReduce所需Hadoopbin夹和winutils)
    优质
    本资源提供在Windows系统下运行Hadoop MapReduce所需的完整环境包,包括关键的bin文件夹与winutils.exe工具,便于本地开发测试。 MapReduce在Windows环境下所需的Hadoop(包含bin目录)内含winutils支持MapReduce和Spark的Windows环境。
  • 在LinuxTiny4412安装DNW
    优质
    本简介提供了一份详细的指南,在Linux操作系统下为基于ARM架构的Tiny4412开发板安装和配置DNW(Download Tool)工具包的过程,便于用户高效地进行软件烧写与调试。 在Linux环境下安装适合于tiny4412的dnw安装包的相关内容可以在配套博客中找到详细讲解。
  • Hadoop Common 2.7.4 Binhadoop.dll、winutils.exe及其他...
    优质
    Hadoop Common 2.7.4 Bin包提供运行Hadoop所需的核心工具和库,包括hadoop.dll, winutils.exe等关键文件,适用于Windows环境。 解决调用Windows开发环境中的Hadoop(版本2.7.4)时遇到的错误:“Exception in thread main java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0”,可以按照以下步骤操作:将winutils.exe 放置在windows系统的hadoop_home\bin目录下,并把hadoop.dll放置到 windows\system32目录中,这样就可以解决上述问题。
  • FFmpeg视频推流资料
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    本工具包提供了一系列用于配置和优化FFmpeg进行视频实时传输的相关文档与脚本,旨在简化开发者的部署流程。 视频推流拉流工具包包括Nginx服务压缩包、自带RTMP服务模块以及录屏软件Screen Capturer Recorder安装包。安装后会包含ffmpeg.exe等相关文件及VLC视频播放器安装包。该工具包适用于在Windows环境下通过Java实现视频的推流和拉流技术,可以实现在桌面录制屏幕并将其推送到Nginx服务器中,随后可以通过VLC或其他方式实时观看录屏内容。
  • SparkJAR
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    本资源集合了多种与Apache Spark紧密关联的关键JAR包,旨在简化开发环境配置流程,加速数据处理及机器学习应用构建。 Spark相关的JAR包是用于扩展Apache Spark功能的软件库文件。这些库包含了特定的功能或算法,可以方便地集成到基于Spark的应用程序中以增强其性能或提供额外的数据处理能力。例如,有专门针对机器学习、图形计算和流数据处理的JAR包。
  • Spark 2.1.0 (兼容 Hadoop 2.7)
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    Apache Spark 2.1.0 是一个专为大规模数据处理设计的快速通用引擎,特别优化以与Hadoop 2.7版本无缝集成,提供高效的数据分析和机器学习解决方案。 spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 是一个在 Linux 系统上安装的文件。