Hadoop应用架构

Hadoop.Application.Architectures.1491900083

Get expert guidance on architecting end-to-end data management solutions with Apache Hadoop. While many sources explain how to use various components in the Hadoop ecosystem, this practical book takes you through architectural considerations necessary to tie those components together into a complete tailored application, based on your particular use case. To reinforce those lessons, the book’s second section provides detailed examples of architectures used in some of the most commonly found Hadoop applications. Whether you’re designing a new Hadoop application, or planning to integrate Hadoop into your existing data infrastructure, Hadoop Application Architectures will skillfully guide you through the process. This book covers: Factors to consider when using Hadoop to store and model data Best practices for moving data in and out of the system Data processing frameworks, including MapReduce, Spark, and Hive Common Hadoop processing patterns, such as removing duplicate records and using windowing analytics Giraph, GraphX, and other tools for large graph processing on Hadoop Using workflow orchestration and scheduling tools such as Apache Oozie Near-real-time stream processing with Apache Storm, Apache Spark Streaming, and Apache Flume Architecture examples for clickstream analysis, fraud detection, and data warehousing Table of Contents Part I. Architectural Considerations For Hadoop Applications Chapter 1. Data Modeling In Hadoop Chapter 2. Data Movement Chapter 3. Processing Data In Hadoop Chapter 4. Common Hadoop Processing Patterns Chapter 5. Graph Processing On Hadoop Chapter 6. Orchestration Chapter 7. Near-Real-Time Processing With Hadoop Part II. Case Studies Chapter 8. Clickstream Analysis Chapter 9. Fraud Detection Chapter 10. Data Warehouse Appendix A. Joins In Impala

Hadoop Application Architectures.pdf

Hadoop Application Architectures.pdf ，Hadoop应用程序架构，讲述Hadoop一般编程方法

hadoop2.7汇总：新增功能最新编译64位安装、源码包、API、eclipse插件下载

hadoop2.7汇总：新增功能最新编译64位安装、源码包、API、eclipse插件下载

Hadoop 技术内幕：深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理

Hadoop 技术内幕：深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理

Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理 (大数据技术丛书).mobi

Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common 和HDFS 架构设计与实现原理 (大数据技术丛书) 原版书籍，非扫描版，使用kindle可以打开，也可以转换为epub使用ibooks打开

《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》

《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》内容简介：“Hadoop技术内幕”共两册...《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》适合Hadoop的二次开发人员、应用开发工程师、运维工程师阅读。

Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计i与实现原理

Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计i与实现原理Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计i与实现原理Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计i与实现原理Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计i与...

Hadoop技术内幕 深入理解MapReduce架构设计与实现原理 扫描版 带简单书签

文档仅包含 简单书签 ...最后从实际应用的角度深入讲解了Hadoop的性能优化、安全机制、多用户作业调度器和下一代MapReduce框架等高级主题和内容。《Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理》适合Hadoop的

Hadoop硬实战：Hadoop in Practice

Hadoop硬实战：Hadoop in Practice

Hadoop技术内幕：深入Yarn架构设计与实现原理

书籍字体清晰，欢迎各位感兴趣的人来下载。若资源积分困难户想下载，可以给我私聊下。我会适当的考虑。

Hadoop分布式系统：系统设计与架构

Hadoop分布式系统：系统设计与架构，源自Apache网站，对Hadoop的HDFS系统做了简单的介绍。

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计

项目源码：基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。

hadoop-3.3.4.tar.gz + winutils 安装环境

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

基于Hadoop的电影影评数据分析

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

基于大数据的音乐推荐系统（适合本科毕设）

主要是用于大家对于大数据的基本处理，适合大学生本科毕设的参考。

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载）

基于Hadoop+Spark招聘推荐可视化系统 大数据项目 毕业设计（源码下载） 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种利用Hadoop和Spark等大数据处理技术，实现招聘推荐和可视化展示的应用系统。以下是该系统的主要介绍： 数据采集：系统通过各种渠道（如招聘网站、社交媒体等）获取大量的招聘相关数据，包括职位信息、公司信息、求职者信息等。这些数据以结构化或半结构化形式存在。 数据存储与处理：系统利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储采集到的招聘数据，并使用Hadoop生态圈中的工具（如Hive、HBase等）进行数据处理和管理。Spark作为数据处理引擎，提供高性能的批处理和实时计算能力，对招聘数据进行清洗、转换和特征提取等操作。 招聘推荐：系统利用Spark的机器学习库（如MLlib）构建候选模型，通过对求职者的个人资料、工作经历、技能等特征进行分析，匹配合适的职位和公司。系统可以根据用户的偏好和需求，向其推荐最相关的招聘信息。 可视化展示：系统利用可视化工具（如matplotlib、Plotly等）将招聘数据以各种图表、图形等形式可视化展示。例如，

适用于hadoop 3.3.5 3.3.6版本的winutils

winutils文件合集，Hadoop3.3.5以及3.3.6可用 winutils.exe是在windows系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-3.3.5 hadoop-3.3.6

数据科学导论实验报告 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作

数据科学导论 实验1：常用Linux操作和 Hadoop操作 1、Linux虚拟机安装和操作 2、Hadoop安装和操作 1）创建Hadoop用户 2）SSH登录权限设置 3）安装Java环境 4）单机安装配置 5）伪分布式安装配置

淘宝用户行为数据集

3182257条数据，可做推荐系统，数据分析 它包含字段（id, uid,age,gender,item_id, behavior_type, item_category, date, province） //1.浏览、2.收藏、3.加购物车 4.购买 7.统计各省的前十热门关注产品（浏览+收藏+添加购物车+购买总量最多前10的产品） 8.统计各省的前十热门购买产品（销售最多前10的产品） 9.统计各省销售最好的产品类别前10（销售最多前10的产品类别） 10.统计各省男女用户数量（gender 0：男 1：女 2：未知）

中文官方教程_tableau_prep.pdf

数据分析，数据挖掘，ETL处理工程师等。

hadoop-3.1.3.tar.gz

[免费]hadoop-3.1.3官网的包 你们CSDN上的这些人是有多不要脸，这玩意还要积分，怎么滴，你们写出来的hadoop？

数据中台建设方案.docx

数据中台建设方案，word版本，可以用于各类技术方案编写，投标。

Hadoop 之 winutils

在windows上运行Hadoop相关程序时报错问题解决（比如Spark） 如果需要积分或者校验码，可以去百度网盘中下载，地址如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1RVpmbtjuQL3lbAEYfjr2EA 提取码：1234

winutils-master.zip

hadoop各版本hadoop.dll和winutils

cdh6需要的allkeys.asc

在安装cdh6.3.2时提示找不到allkeys.asc的问题解决办法，解压出来的文件放到/var/www/html/cm6下，此目录名cm6称根据你实际配置修改即可。此文件适合cdh6所有版本。提供免费下载，欢迎下载！ 把解压出来的文件allkeys.asc放到你自己目录即可

企业数据中台建设.pdf

DT 时代，很多公司包括传统型企业都纷纷加入到数字化转型的队伍中来，数据的价值变现显得越来越重要。那么如何挖掘更多的企业数据价值呢，数据中台就是目前的一个最主要手段，数据中台改变了企业原来利用数据的形式（传统数仓、BI），通过业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务业务化的四化良性高效闭环，加速了从数据资源到数据资产到价值变现的过程，提高了企业的业务响应力、创新力、价值力。通过降本增效，数据化智能运营，打造出数据驱动的智能化企业，从而更高效的为企业创造更多的价值。 本篇文章将从以下几个方面介绍整个数据中台建设的体系方案： 1. 为什么需要数据中台 2. 哪些企业适合做数据中台 3. 数据中台建设有哪些方法论和策略 4. 数据中台核心内容的建设方案 5. 业界一些数据中台建设分享资料

牛客大数据面试题集锦+答案，共523道，46W+字。大厂必备

大数据面试题V3.0完成了。共523道题，679页，46w+字，来源于牛客870+篇面经。 主要分为以下几部分： Hadoop面试题：100道 Zookeeper面试题：21道 Hive面试题：47道 Flume面试题：11道 Kafka面试题：59到 HBase面试题：36道 Spark面试题：97道 Flink面试题：40道 数仓面试题：25道 综合面试题：43道 数据库（MySQL）面试题：44道 面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。

基于Hadoop豆瓣电影数据分析实验报告

豆瓣用户每天都在对“看过”的电影进行“很差”到“力荐”的评价，豆瓣根据每部影片看过的人数以及该影片所得的评价等综合数据，通过算法分析产生豆瓣电影 Top 250。 为了分析电影产业的发展趋势，本次实验需要对这些信息做统计分析。 注意：豆瓣网站的数据形式为文本文件（必须将导入到hive中做处理）。也可以为CSV文件，例如下图： 针对本次实验，我们需要用到Hadoop集群作为模拟大数据的分析软件，集群环境必须要包括，hdfs，hbase，hive，flume，sqoop等插件，最后结合分析出来的数据进行可视化展示，需要用到Python（爬取数据集，可视化展示）或者echarts等可视化工具。

jdk1.8.0_201.rar

jdk1.8.0_201.rar

hadoop课后题带答案

Hadoop期末考试复习