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大数据技术（Hadoop、Spark、HBase、Zookeeper、Kafka、Scala、Ambari）全套视频课程（花费约3000...）

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简介：
这是一套全面介绍大数据核心技术的视频课程，涵盖Hadoop、Spark、HBase等主流框架及工具，并教授Scala编程语言和集群管理技术。适合大数据初学者与进阶者学习使用。 提供关于大数据技术的全套视频教程，涵盖Hadoop、Spark、HBase及Ambari等内容。这些付费资源适合深入学习相关知识和技术应用。

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  • 大数据技术（Hadoop、Spark、HBase、Zookeeper、Kafka、Scala、Ambari）全套视频课程（花费约3000...）
    优质
    这是一套全面介绍大数据核心技术的视频课程，涵盖Hadoop、Spark、HBase等主流框架及工具，并教授Scala编程语言和集群管理技术。适合大数据初学者与进阶者学习使用。 提供关于大数据技术的全套视频教程，涵盖Hadoop、Spark、HBase及Ambari等内容。这些付费资源适合深入学习相关知识和技术应用。
     
  • Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Zookeeper、Flume、Sqoop、Azkaban和Scala
    优质
    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。
     
  • Spark Streaming技术综述：结合Flume、Kafka、HBase和Hadoop...
    优质
    本文详细介绍了Spark Streaming技术，并探讨了它与Flume、Kafka、HBase及Hadoop等系统的集成应用，为实时数据处理提供了全面的技术综述。 本项目使用Scala与Java混合编程完成，并且涉及到Python脚本来自动生成日志文件。通过Linux的crontab调度工具定时执行这些脚本以生成实时的日志数据。生成的数据主要模拟某学习网站上视频课程访问量，其中以“/class”开头表示实战课程。 为了实现这一目标，采用流水线Flume和Kafka来收集实时日志，并使用Spark Streaming进行处理后存储在HBase中供后续分析使用。 所用的软件工具及环境配置如下： - Hadoop版本：hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 - HBase版本：hbase-1.2.0-cdh5.7.0 - Zookeeper版本：zookeeper-3.4.5-cdh5.7.0 - Spark版本: spark-2.2.0-bin-hadoop2.6
     
  • 尚硅谷大数据韩顺平Scala全套视频课程
    优质
    本课程由尚硅谷知名讲师韩顺平主讲，全面涵盖Scala编程语言的核心知识与实战技巧，适合希望深入学习大数据技术栈中Scala应用开发的技术爱好者和从业者。 我看过的一些Scala教程中，韩顺平老师的尚硅谷大数据之Scala视频教程是最好的，为老师点赞。
     
  • 基于Ambari整合的大数据组件版本（如Hadoop、Spark、HBase、Phoenix）管理
    优质
    本项目采用Apache Ambari实现大数据核心组件如Hadoop、Spark、HBase和Phoenix等的自动化部署与配置，确保各组件间的兼容性和高效协作。 使用Ambari整合的大数据组件版本包括Hadoop、Spark、HBase和Phoenix等。
     
  • [Hadoop+Storm+Spark] 大数据全套入门与实战视频教程-附件资源
    优质
    本套教程全面介绍Hadoop、Storm和Spark等大数据技术的基础知识及实际应用。通过理论讲解与案例分析相结合的方式，帮助学员快速掌握相关技能，并提供丰富的实践项目经验。 Hadoop+Storm+Spark全套入门及实战视频教程提供了一整套的学习资源，帮助学习者全面掌握大数据技术。
     
  • 大数据学习笔记，涵盖Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka、Flume、ZK等技术
    优质
    本笔记深入浅出地讲解了大数据领域的关键技术，包括Hadoop分布式计算框架、Spark内存处理系统、Flink流数据处理引擎、Hive数据仓库工具、Kafka消息队列、Flume日志收集以及Zookeeper协调服务等。适合初学者与进阶者参考学习。 大数据笔记涵盖了Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka、Flume以及Zookeeper等内容。
     
  • 基于大数据技术的电视收视率项目实践（Hadoop+Spark）.rar
    优质
    本项目运用Hadoop和Spark等大数据技术，深入分析电视收视数据，旨在优化节目编排与广告投放策略，提升用户体验。 基于大数据技术的电视收视率企业项目实战（Hadoop+Spark）视频教程分享。本课程通过一个实际案例来讲解如何使用大数据分析电视收视行为：以一家国内广电企业在非洲国家运营的情况为背景，利用用户收视数据作为基础信息，对频道和节目的多维度统计分析进行深入挖掘，从而揭示用户的观看习惯特点。 该课程旨在帮助学习者了解整个大数据开发流程，并通过一个具体的项目案例来展示不同技术间的协调运用。从收集原始数据、过滤无用或错误的数据点到数据分析与可视化最后再到调度使用的过程都将被详细讲解和演示。同时还将教授如何在Hadoop和Hive的基础上快速过渡至Spark，实现更高效的处理能力。 完成这门课程后，学员将能够对企业级大数据项目的整体流程有一个全面的认识，并能掌握关键的技术技能以支持实际工作中的应用需求。
     
  • 大数据资源整合，基于Cent的Spark+Hadoop+Hive+Scala+sbt+ZooKeeper无需担心版本兼容问题
    优质
    本项目整合了大数据处理技术栈（Spark、Hadoop、Hive、Scala），采用CentOS环境及sbt构建工具，并利用ZooKeeper确保组件间的协调与版本兼容，简化开发运维流程。 【内容概要】本方案集成了CentOS环境下的Spark、Hadoop、Hive、Scala、sbt和ZooKeeper,无需考虑版本兼容问题,可以直接用于大数据处理和分析。 【适合人群】需要在CentOS下搭建大数据处理平台的工程师。 【包含内容】 - Spark 3.1.2 - Hadoop 3.3.1 - Hive 3.1.2 - Scala 2.12.10 - sbt 1.3.13 - ZooKeeper 3.6.3 【特点】 - CentOS 7.9环境，主流稳定版本 - 组件版本兼容,无需单独调整 - 一键启动脚本,简化配置 【使用指南】 - 虚拟机或物理机安装CentOS - 下载资源包解压 - 修改配置文件 - 启动所有服务 - Shell交互和IDE开发