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Hadoop大数据开发实战教程大纲.pdf

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简介:
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。

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客服
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  • Hadoop.pdf
    优质
    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。
  • Hadoop项目与案例.pdf
    优质
    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的相关理论知识,并通过丰富的实战案例和项目实践帮助读者掌握实际操作技能。适合初学者入门及进阶学习使用。 适合新手学习Hadoop入门的资源虽然可以在其他地方下载到,但那些页面布局往往比较混乱。我下载后进行了整理和修改,现在这个版本带有目录,并且页面已经排版整齐。希望这份资料能帮助更多人更好地了解Hadoop。积分系统默认设置为5分不可更改,具体原因不明。
  • Hadoop & Spark——师系列》.pdf
    优质
    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。
  • 编码器初始化通信异常-Hadoop
    优质
    本课程专注于Hadoop大数据开发技术,涵盖编码器初始化及通信中常见的发送数据异常问题处理,提供系统性实战指导。 报警内容:编码器与伺服放大器的通信存在异常。 详细名称:发生原因 检查方法 调查结果 处理 16.1 编码器初始通信接收数据异常1 (1) 编码器电缆存在问题。 确认编码器电缆是否有断线或短路。 - 存在问题,请更换或维修电缆。 - 不存在问题,进行下一步检查。 (2) 伺服放大器故障。 更换伺服放大器并确认其是否重现该异常现象。 - 如果不出现异常,则需更换伺服放大器; - 若仍存在异常,继续下一步检查。 (3) 编码器故障。 换上新的伺服电机,并测试是否有同样的问题发生。 - 不再出现:请更换伺服电机; - 仍然存在问题,请进行下步确认: (4) 周围环境有异样。 对噪声、温度和震动等因素做相应检查。 - 若存在异常,则采取相应的措施解决。 16.2 编码器初始通信接收数据异常2 执行[AL. 16.1] 的步骤进行排查。 16.3 编码器初始通信接收数据异常3 (1) 编码器电缆被拔出。 确认编码器的连接是否正确。 - 如果未连接,请重新接好; - 若已连接,继续下一步检查: (2) 参数设置错误(指4线式)。 检查[Pr. PC22] 的参数设定值。 - 设置不准确:请修正此设置; - 设定无误,则进行下一环节确认。 (3) 编码器电缆存在异常。 确认编码器的连接线是否存在问题(断路或短接)。 - 如果有问题,请更换或修理该电缆; - 若没有问题,继续下一步检查: (4) 电源电压不稳定。 检查电源电压情况。 - 发生瞬时停电:请重新评估并改善供电环境; - 否则进行下步确认。 (5) 伺服放大器故障。 更换伺服放大器,并测试其是否重现该异常现象。 - 如果不出现,则需更换伺服放大器; - 若仍然存在,请继续下一步检查: (6) 编码器问题。 换上新的伺服电机,观察是否有同样的状况发生。 - 不再出现问题:请更换伺服电机; - 依然存在问题,请进行下步确认。 (7) 周围环境异常(噪声、温度或震动)。 对周围可能影响的因素做进一步检查。 - 如果存在异常,则采取相应的措施解决。 16.5 编码器初始通信发送数据异常1 执行[AL. 16.1] 的步骤进行排查。 16.6 编码器初始通信发送数据异常2 16.7 编码器初始通信发送数据异常3
  • Hadoop及项目
    优质
    本书深入浅出地介绍了Hadoop大数据开发的基础知识与实战技巧,并通过丰富具体的项目案例讲解了如何在实际应用中进行高效的数据处理和分析。适合初学者入门学习,也适用于具备一定经验的开发者提升技能。 Hadoop大数据开发案例教程与项目实战是一本专注于教授读者如何使用Hadoop进行大数据处理的书籍或课程材料。它通过实际案例和项目来帮助学习者掌握相关技能和技术,适合希望深入理解并实践Hadoop技术的专业人士阅读和参考。
  • 高薪训练营课.pdf
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    本《大数据开发高薪训练营课程大纲》详细规划了涵盖数据处理、分析及应用等领域的全面学习路径,旨在培养具备实战能力的大数据专业人才。 大数据开发高薪训练营课程大纲.pdf
  • JavaEE与Hadoop项目第19期视频.txt
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    本教程为JavaEE与Hadoop大数据实战项目的第19期视频课程,深入讲解了大数据处理技术及企业级应用开发,适合开发者学习实践。 JavaEE+hadoop大数据实战项目开发19期视频教程,包含视频、文档和源代码。
  • Hadoop及项目践(上)
    优质
    本书为《Hadoop大数据开发实例教程及项目实践》的上册,通过丰富的实例和项目案例详细介绍Hadoop框架及其在大数据处理中的应用技巧。适合初学者与进阶读者学习参考。 Hadoop学习参考书分为基础篇与提高篇两部分,适合广大爱好者学习。
  • 项目.pdf
    优质
    《大数据项目开发实践教程》是一本专注于指导读者掌握大数据项目开发的技术书籍。书中通过丰富的案例解析和实战操作,帮助读者深入理解Hadoop、Spark等核心技术框架,并应用于实际工作场景中,助力快速成长为专业的大数据开发者。 大数据项目开发实训 **实训要求** 使用Python编写爬虫程序从招聘网站上抓取数据,并将这些数据存储到MongoDB数据库中;对存入的数据进行清洗后进行数据分析,利用Flume采集日志并将其传输至HDFS中,再通过Hive进行分析。最后将Hive的分析结果用Sqoop技术导入MySQL数据库展示出来,并完成最终的结果可视化。 **爬虫搭建** 本次选取的目标网站是前程无忧网(51job.com),采用Scrapy框架来构建爬虫程序。以下为代码示例: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from wuyou.items import WuyouItem # 引入自定义的item类 import re import urllib.parse class WuyouSpider(scrapy.Spider): name = wuyou # 定义爬虫名称为“Wuyou” allowed_domains = [51job.com] # 允许访问前程无忧网站域名 start_urls = [ https://search.51job.com/list/000000,000000,0000,9,99,%2Bweb%2B,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=99&workyear=99&cotype=99°reefrom= 99 &jobterm= 99 &companysize= 99 &providesalary= 0 &lonlat =0%2C0&radius=-1&ord_field =0 &confirmdate = 30 &fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare=, ] def parse(self, response): items = [] # 爬取字段:职位名称、薪资水平、招聘单位、工作地点、工作经验、学历要求 # 工作内容(岗位职责)、任职要求(技能要求) for job in response.xpath(//div[@class=dw_table]//div[contains(@class, el) and contains(@class,tBody)]): item = WuyouItem() position_name = job.xpath(.//a/@title).extract_first() # 职位名称 salary_level = job.xpath(./span[1]/text()).get() # 薪资水平 company_info = job.xpath(.//span[contains(@class,t2)]/a/text()).get() if not company_info: item[company_name] = item[location] = else: item[company_name],item[location] = re.split(r \| , company_info, maxsplit=1) experience_requirement = job.xpath(./span[2]/text()).get() # 工作经验 education_level = job.xpath(.//div[contains(@class,t3)]/text()).extract_first().strip() position_description = .join(job.xpath(.//div[@class=job_msg]/p/text()).extract()) # 职位描述 skill_requirements = .join(job.css(span[class*=sp4]::text).getall()).replace(\xa0, ).strip() # 技能要求 item[position_name] = position_name, item[salary_level] = salary_level, item[company_name],item[location] = company_info.split( | ) if company_info else (,), item[experience_requirement] = experience_requirement item[education_level] = education_level item[position_description] = position_description item[skill_requirements] = skill_requirements items.append(item) return items ``` 注意:以上代码仅供参考,实际使用时需要根据网站的具体结构和需求进行调整。