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尚硅谷大数据技术资料.zip

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简介:
该资料集为尚硅谷教育机构出品的大数据技术学习资源包,包含视频教程、实战项目及各类文档等,适合初学者和进阶者系统性地掌握大数据核心技术。 我收集了大量关于Hadoop、Spark、Hive、Flume、Sqoop等方面的大数据学习文档,在这个充满活力的阶段,我们正值青春年少,意气风发,满怀激情地投入到知识的学习与探索中去。

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客服
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  • .zip
    优质
    该资料集为尚硅谷教育机构出品的大数据技术学习资源包,包含视频教程、实战项目及各类文档等,适合初学者和进阶者系统性地掌握大数据核心技术。 我收集了大量关于Hadoop、Spark、Hive、Flume、Sqoop等方面的大数据学习文档,在这个充满活力的阶段,我们正值青春年少,意气风发,满怀激情地投入到知识的学习与探索中去。
  • 中的ZooKeeper
    优质
    本课程详细讲解了ZooKeeper在尚硅谷大数据技术体系中的应用,涵盖安装配置、核心概念及API使用等,帮助学习者掌握分布式协调服务的关键技能。 尚硅谷大数据技术之Zookeeper包括教程PPT、思维图以及操作说明。
  • 中的Flume
    优质
    本课程为尚硅谷大数据系列之一,专注于讲解Apache Flume在日志收集与聚合中的应用。通过案例分析和实战演练,帮助学习者掌握Flume组件配置及高级特性优化技巧。 本段落介绍了尚硅谷大数据技术中的Flume。Flume是由Cloudera开发的一个高可用性、高可靠性和分布式的系统,用于大规模日志的采集、聚合与传输。它基于流式架构设计,具有灵活性和简易性特点。文章详细解释了Flume的概念及其组成结构,并提供了相关资料供下载使用。
  • 中的Kafka1
    优质
    本课程由尚硅谷精心打造,专注于讲解大数据技术中的核心组件之一——Apache Kafka。通过实例解析和实践操作,帮助学习者深入理解Kafka的工作原理及其在实时数据处理中的应用。 第 2 章 Kafka 快速入门 2.1 安装部署 2.1.1 集群规划 在进行集群规划前,请确保对Kafka的基本概念有充分的理解,以便能够合理地配置集群的各项参数。 2.1.2 Jar 包下载 为安装和运行Kafka系统做准备时,需要从官方渠道或可靠的第三方源获取所需的Jar包。请确认所下载的版本与您的项目需求相匹配,并检查其完整性及正确性。 2.1.3 集群部署 1)解压安装包 在完成上述准备工作后,接下来就是将已下载并验证过的Kafka安装文件进行解压缩操作,以便进一步执行集群配置和启动。
  • Kafka学习(含笔记、代码及源).rar
    优质
    该文件包含尚硅谷教育平台提供的全面Kafka学习资料,包括详细的学习笔记、实用的源代码示例以及丰富的教学资源,非常适合希望深入理解与应用Apache Kafka的大数据技术爱好者和开发者使用。 Kafka是一个开源的流处理平台,使用Scala和Java编写而成。它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,适用于大规模网站中的所有动作流数据处理。本课程涵盖的内容包括:Kafka架构原理、安装配置及使用方法、详细的数据写入与读取流程、新旧版本对比及其应用、分区副本机制详解以及内部存储策略等知识,并且还会介绍如何通过高级API直接消费数据等内容。
  • --完整视频教程
    优质
    本资源提供尚硅谷大数据全套视频教程及配套资料,内容涵盖Hadoop、Spark等技术体系,适合初学者系统学习。 资源内容包括:Linux, Hadoop, Zookeeper, Hive, YouTube项目, Sqoop, Flume, Kafka, HBase, Hadoop高可用性(HA), Oozie以及电信客服项目的相关课件。
  • 中的湖Iceberg-1.1.0.docx
    优质
    本文档深入探讨了尚硅谷大数据课程中涉及的数据湖技术,重点介绍了Apache Iceberg 1.1.0版本的功能、优势及其在数据管理中的应用。 ### 冰山(Iceberg)数据湖技术概览 #### 1.1 冰山(Iceberg)简介 - **背景介绍**: - **开发背景**:为解决数据存储与计算引擎之间的适配问题,Netflix 发起了 Iceberg 项目。 - **发展历程**:Iceberg 在2018年11月16日进入Apache孵化器,并于2020年5月19日正式毕业成为Apache的顶级项目。 - **定义**:Iceberg 是一种针对海量数据分析设计的开放表格式(Table Format),它位于计算框架(如Flink、Spark等)之下,数据文件之上,是一种元数据及数据文件的组织方式。 #### 1.2 冰山(Iceberg)特性详解 - **1.2.1 数据存储与计算引擎插件化**: - **插件化特点**:Iceberg 提供了一个灵活的架构,允许不同的数据存储系统(例如HDFS、S3等)和计算引擎(如Flink、Spark等)接入。 - **应用场景**:在生产环境中,用户可以根据实际需求选择不同的组件进行组合使用,甚至可以绕过计算引擎直接读取文件系统上的数据。 - **1.2.2 实时流批一体**: - **即时可读性**:上游组件完成数据写入后,下游组件即可立即读取并进行查询,支持实时场景需求。 - **统一接口**:Iceberg同时提供流批读接口和流批写接口,使得在一个流程内同时处理流数据和批数据成为可能,从而简化了ETL (Extract, Transform, Load) 链路。 - **1.2.3 数据表结构演变(Table Evolution)**: - **SQL 方式**:用户可通过 SQL 语句轻松对表结构进行调整,例如将按天分区的表转变为按小时分区。 - **低代价操作**:与其他系统不同的是,在 Iceberg 中进行此类操作无需复杂的迁移或数据重写过程。 - **1.2.4 模式演化(Schema Evolution)**: - **支持多种变化**:Iceberg 支持添加列、删除列、重命名列、更新类型以及改变列的顺序等操作。 - **无副作用**:所有模式演变操作都是独立的元数据操作,不会涉及数据文件的重写过程,保证了操作的安全性和高效性。 - **1.2.5 分区演化(Partition Evolution)**: - **灵活调整**:Iceberg 允许用户在现有表的基础上直接修改分区策略,而不会影响已有的数据分区。 - **新旧分区共存**:当分区策略发生变化时,原有数据仍然遵循旧的分区规则,新写入的数据则遵循新的分区策略,实现了新旧分区策略的同时存在。 ### 技术细节分析 #### 1.2.3 数据表结构演变 - **SQL 方式**:Iceberg 支持通过 SQL 直接进行表结构调整。例如: ```sql ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES (partitions = hour); ``` - **低代价操作**:这意味着用户可以在无需复杂的数据迁移或重写的情况下,轻松地更改表的分区方式。 #### 1.2.4 模式演化 - **具体操作**:Iceberg 支持以下几种模式演变操作: - **ADD**: 向表或嵌套结构中添加新列。 - **DROP**: 从表或嵌套结构中删除列。 - **RENAME**: 重命名表或嵌套结构中的列。 - **UPDATE**: 将复杂结构中的基本类型扩展为更高级的类型。 - **REORDER**: 改变列或嵌套结构中字段的排列顺序。 - **唯一 ID 定位**:在 Iceberg 中,每列都有一个唯一的ID,确保了即使列名重复或顺序变更也能准确识别每列。 #### 1.2.5 分区演化 - **新旧策略共存**:当对分区策略进行调整时,原有的数据分区不变,而新写入的数据则遵循新的分区策略。实现了一张表中两种分区策略的存在。 ### 结论 Iceberg作为一款开源的数据湖技术,不仅解决了传统数据处理中存在的诸多问题,还提供了丰富的功能支持,包括但不限于数据存储与计算引擎插件化、实时流批一体化处理、灵活的表结构演变、模式演化以及分区演化等功能。这些特性使得 Iceberg 成为了构建现代数据平台的理想选择之一。对于希望利用大数据技术提升业务效率的企业而言,深入了解并掌握Iceberg的工作原理和技术特性是十分必要的。
  • 系列之Kafka讲解.doc
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    本文档为《尚硅谷大数据技术系列》之一,专注于Apache Kafka的技术解析与应用实践,旨在帮助学习者深入理解并掌握实时数据处理的关键技能。 本教程特点如下: 1. 更适合零基础学员:从Java语言的起源开始讲解,循序渐进地剖析知识点,并在每章配备大量随堂练习题,帮助你逐步掌握知识并加深理解。 2. 课程内容新颖全面:基于JDK 11进行教学,涵盖了Java8、9、10和11的新特性。同时,在课程中使用了Eclipse和IDEA这两种主流开发环境。 3. 技术讲解深入且完整:整个课程共分为30天,包含715个知识视频小节,内容覆盖了数据结构、设计模式以及JVM内存结构等深度技术领域,并对企业的笔试面试题目进行源码级别的解析,避免死记硬背的学习方式。 4. 代码量大案例丰富贴近实战:Java语言基础阶段提供了超过一万两千行的代码练习和三个课堂实战项目;高级阶段同样包含大量实践内容与两套课后实战项目。此外还精选近百道企业面试真题进行精讲,帮助学员更好地应对实际工作中的挑战。