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Hadoop Spark生态系统的操作和实战指南

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简介：
本书为读者提供了深入理解及实践Hadoop与Spark生态系统中核心技术的操作指南，涵盖大数据处理、存储、分析等多方面内容。 Hadoop Spark生态系统操作与实战指南提供了一套全面的方法来理解和应用大数据技术的核心组件之一。该指南涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面，帮助读者掌握如何有效利用Spark进行数据处理、分析以及机器学习任务。通过丰富的案例和实践指导，此手册旨在使用户能够快速上手并精通Hadoop生态系统中的各种工具和技术，为解决复杂的数据问题提供强有力的支持。

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  • Hadoop Spark生态系统的操作和实战指南
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    本书为读者提供了深入理解及实践Hadoop与Spark生态系统中核心技术的操作指南，涵盖大数据处理、存储、分析等多方面内容。 Hadoop Spark生态系统操作与实战指南提供了一套全面的方法来理解和应用大数据技术的核心组件之一。该指南涵盖了从基础理论到实际操作的各个方面，帮助读者掌握如何有效利用Spark进行数据处理、分析以及机器学习任务。通过丰富的案例和实践指导，此手册旨在使用户能够快速上手并精通Hadoop生态系统中的各种工具和技术，为解决复杂的数据问题提供强有力的支持。
     
  • Spark实战指南.pdf
    优质
    《Spark实战指南》是一本深入浅出介绍Apache Spark大数据处理技术的应用书籍，适合数据工程师与分析师阅读，帮助读者掌握高效的数据分析和挖掘技能。 Apache Spark 是一个通用的数据处理框架，适用于各种计算任务。因此，任何关于 Apache Spark 的书籍都需要涵盖许多不同的主题。我们试图全面描述如何使用 Spark：从配置运行时选项、执行独立或交互式作业到编写批处理、流处理或机器学习应用程序。我们也尽量挑选一些可以在个人电脑上运行的示例和数据集，并确保这些例子易于理解且能很好地说明概念。希望这本书及其示例能够帮助你理解和运行 Spark，从而有助于你开发未来的生产级Spark应用。
     
  • Spark 实战开发指南
    优质
    《Spark实战开发指南》一书深入浅出地介绍了Apache Spark的核心概念、架构设计及编程技巧，并通过大量实践案例指导读者掌握大数据处理技术。 最近我在学习Apache Spark，并收集了一些资料（共5份文档）以供大家分享： 1. 《Spark实战高手之路-从零开始》 2. 《Spark开发环境配置及流程(Intellij_IDEA)》 3. 《spark官方文档中文版》 4. 《Spark 入门之 Scala 语言解释及示例讲解》 5. 《Scala编码规范》 总结：Hadoop MapReduce被新一代的大数据处理平台所取代是技术发展的必然趋势，而在这些新兴的数据处理方案中，Apache Spark目前获得了最广泛的认可和支持。
     
  • Hadoop和Spark环境构建指南.pdf
    优质
    本PDF文档为读者提供详细的指导，帮助其在计算机系统上成功搭建Hadoop与Spark开发环境。通过阅读此资料，可以掌握相关技术栈的基础配置及优化技巧，适用于初学者或专业人士参考学习。 在Linux环境下搭建Hadoop和Spark环境的步骤如下： 1. 设置固定IP（静态）。 2. 新增一个名为oracle的用户。 3. 配置让oracle用户拥有root用户的命令权限。 4. 设置网络映射，并关闭防火墙。 具体操作包括： - 编辑`/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0`文件，设置固定IP地址。例如： ``` DEVICE=eth0 HWADDR=00:0C:29:86:1B:2A TYPE=Ethernet UUID=5d721d4a-f95b-4268-b88d-bb7bcb537dd6 ONBOOT=yes NM_CONTROLLED=yes BOOTPROTO=static IPADDR=192.168.192.100 GATEWAY=192.168.192.2 DNS1=192.168.192.2 ``` - 使用`passwd oracle`命令更改oracle用户的密码，确保设置的密码足够复杂以满足系统要求。 ``` [root@hadoop100 ~]# passwd oracle 更改用户 oracle 的密码 。新的 密码：123456 无效的密码： 过于简单化/系统化 无效的密码： 过于简单 ``` - 编辑`/etc/sudoers`文件，允许oracle用户执行root用户的命令： ``` ## Allow root to run any commands anywhere root ALL=(ALL) ALL oracle ALL=(ALL) ALL ```
     
  • Hadoop原理及技术、Spark操作实验
    优质
    本课程深入解析Hadoop分布式处理架构的核心原理与技术，并通过实际操作练习掌握Spark大数据处理框架的应用技巧。 一、实验目的 1. 理解Spark编程思想。 2. 学会在Spark Shell中编写Scala程序。 3. 学会在Spark Shell中运行Scala程序。 二、实验环境 Windows 10 VMware Workstation Pro虚拟机 Hadoop环境 Jdk1.8 三、实验内容 （一）Spark基础知识 1. 输入start-all.sh启动hadoop进程及相关端口号。 2. 启动Spark分布式集群并查看信息。 3. 在网页端查看集群信息。 4. 启动spark-shell控制台，包括： 1) local模式启动； 2) 登录master服务器，在集群模式下启动。 5. 访问http://localhost:4040可以看到Spark Web界面。 6. 从本地文件系统中加载数据。 7. 从分布式文件系统HDFS中加载数据。 8. 调用SparkContext的parallelize方法，利用Driver中的已存在数组创建RDD。 （二）运行WordCount程序 1. 使用Scala编写WordCount应用程序。 2. 在spark-shell环境中执行编写的WordCount程序。
     
  • Hadoop实战入门指南
    优质
    《Hadoop实战入门指南》是一本全面介绍大数据处理技术Hadoop的基础教程，旨在帮助初学者快速掌握Hadoop的核心概念、安装配置及实际应用技巧。 Hadoop入门实战手册是一本详细介绍如何搭建Hadoop的指南。
     
  • 基于Hadoop、HBase、Spark和Hive的搭建指南
    优质
    本指南详细介绍了如何在大数据环境中构建Hadoop、HBase、Spark及Hive的集成框架，旨在为数据处理提供高效解决方案。 全套的Hadoop+Hbase+Spark+Hive搭建指导手册提供详细的步骤和指南，帮助用户顺利完成相关技术栈的安装与配置。
     
  • 大数据实战指南：Hadoop、Spark与Flink在离线和实时计算中的应用
    优质
    本书《大数据实战指南》深入浅出地讲解了Hadoop、Spark与Flink三大框架在离线与实时计算场景下的应用，适合数据工程师和技术爱好者阅读。 在大数据处理领域，Hadoop、Spark和Flink是三个核心框架，在离线计算与实时计算上具有显著的应用价值。本课程旨在深入探讨这些技术的实际应用，并帮助学习者掌握大数据处理的关键技能。 Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源框架，主要用于存储和处理大规模数据集。它包括两个主要组件：HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）。HDFS提供了高容错性的数据存储功能，而MapReduce则用于高效地生成和处理大数据集。通过将大型任务拆分为小任务并行执行，MapReduce极大地提高了计算效率。 Spark是另一个强大的框架，在优化了Hadoop的基础上特别适用于迭代计算与交互式数据分析场景。其核心优势在于内存计算能力，可以通过缓存数据于内存中来减少磁盘IO操作，并提高处理速度。此外，Spark支持多种工作负载类型，包括批处理、SQL查询、流处理以及机器学习等。 Flink是一个专为实时数据处理设计的框架，它能够精确地进行事件时间处理和状态管理。该框架采用连续计算模型，在接收新数据后立即对其进行处理以实现低延迟分析结果输出，并且与Hadoop生态系统兼容良好，可以无缝集成到诸如HDFS、YARN等组件中。 离线计算通常指的是批量处理操作，它在固定的时间窗口内完成所有所需的数据处理工作，适合历史数据分析场景。而实时计算则强调快速响应能力，适用于不断流入的新数据流的即时分析需求。Spark Streaming模块和Flink在这类应用场景下表现出色，能够提供高效的实时数据处理服务。 本课程将涵盖这三个框架的具体使用方法从安装配置到实际操作的各项环节，并详细介绍如何进行数据读取、转换、清洗及结果可视化等步骤。此外还将讨论不同业务场景下的计算模型选择策略以及性能优化技巧。 通过学习这一系列内容，学员们可以达到以下目标： 1. 理解Hadoop的架构和工作原理并掌握其核心组件如HDFS与MapReduce的基本操作。 2. 掌握Spark的主要功能及其使用方法，包括RDD、DataFrame及Spark SQL等工具的应用场景。 3. 学习Flink的基础概念以及如何利用事件时间和状态管理进行实时流处理任务开发。 4. 熟悉离线计算和实时计算的不同应用场景，并了解何时应选择Hadoop、Spark或Flink作为解决方案。 5. 运用所学知识解决实际的大数据问题，提高自身在该领域的技术水平。 建议结合《实战大数据+Hadoop+Spark+Flink+离线计算+实时计算》文件进行深入学习以更好地理解和应用这些技术。
     
  • 操作系统实用指南.pdf
    优质
    《操作系统实用指南》是一本全面介绍操作系统的使用与管理技巧的书籍，旨在帮助读者掌握各类系统操作技能，提升工作效率。 影印版的第三版本书着重讲述操作系统的概念和设计原理，旨在解释为什么需要操作系统、操作系统的构成方式以及其设计方法。全书共九章。第一章概论部分介绍了操作系统的定义、发展历程及其在计算机系统中的重要性；第二章则介绍用户如何通过界面与操作系统交互。从第三章到第七章主要讨论了操作系统的使用情况，而第八和第九章节则深入探讨了操作系统的安全性问题。
     
  • Idea项目实战操作指南.zip
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    《Idea项目实战操作指南》是一本详细的教程书籍，内容涵盖如何使用IntelliJ IDEA进行高效编程、调试及部署Java等项目的实用技巧和最佳实践。 该文档详细介绍了基于idea编辑的相关操作，并通过手把手截图教学的方式帮助读者学习idea的各项功能。整体感觉非常方便实用，同时提供了相关的项目搭建案例供参考，亲测效果很好，因此推荐给大家。