Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Zookeeper、Flume、Sqoop、Azkaban和Scala
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简介：
这段简介涉及的是大数据技术领域中的关键工具与语言。Hadoop为大规模数据处理提供分布式存储和计算框架；Hive则用于查询和分析存储在Hadoop上的大型数据集；Spark是一个快速通用的集群计算系统，支持实时数据分析；Kafka是一种高吞吐量的消息系统，常被用作统一的日志管道或流式平台；Zookeeper用于协调分布式应用的状态管理和服务发现；Flume是高效可靠的大规模日志收集、
前言
大数据学习路线包括以下主要内容：
1. 大数据技术栈思维导图。
2. 大数据常用软件安装指南。
一、Hadoop分布式文件存储系统：HDFS，分布式计算框架：MapReduce，集群资源管理器：YARN。内容涵盖单机伪集群环境搭建，集群环境搭建及常用 Shell 命令，Java API 的使用方法以及基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群。
二、Hive
- 简介及核心概念。
- Linux环境下 Hive的安装部署。
- CLI 和 Beeline命令行的基本操作。
- 常用DDL操作、分区表和分桶表的应用，视图与索引的概念介绍。
- 数据查询详解以及常用DML操作。
三、Spark
包括 Spark Core, Spark SQL等组件的学习。
五、Flink
概述核心概念后，详细介绍开发环境搭建过程。涵盖Data Source（数据源）、Data Transformation（数据转换）和 Data Sink（数据输出）的使用方法，窗口模型及其状态管理与检查点机制，并指导如何进行 Standalone集群部署。
六、HBase
从简介开始介绍系统架构及数据结构，接着是基本环境搭建步骤以及集群环境搭建指南。还涉及常用 Shell命令的学习和Java API的应用实例分析，特别强调过滤器详解部分的内容展示。
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