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实战hadoop

《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》讲述了：作为谷歌云计算基础架构的模仿实现，Hadoop堪称业界最经典的开源云计算平台软件。《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》是原著的Hadoop编程技术书籍，是云计算专家刘鹏教授继《云计算》教材取得成功后，再次组织团队精心编写的又一力作，其作者均来自拥有丰富实践经验的云计算技术研发和教学团队。, 该书强调动手、强调实战，以风趣幽默的语言和一系列生动的实战应用案例，系统地讲授了Hadoop的核心技术和扩展技术，包括： HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、Cassandra、Chukwa和ZooKeeper等，并给出了3个完整的Hadoop云计算综合应用实例，最后介绍了保障Hadoop平台可靠性的方法。, 《实战Hadoop:开启通向云计算的捷径》读者对象为各类云计算相关企业、高校和科研机构的研发人员，亦适合作为高校研究生和本科生教材。

hadoop几个实例

网上很难找的hadoop代码，很适合初学或想从事大数据方向的程序猿，心动者赶紧下载。

hadoop 实战 中文版 韩冀中

《Hadoop实战》是一本系统且极具实践指导意义的hadoop工具书和参考书。内容全面，对hadoop整个技术体系进行了全面的讲解，不仅包括hdfs和mapreduce这两大核心内容，而且还包括hive、hbase、mahout、pig、zookeeper、avro、chukwa等与hadoop相关的子项目的内容。实战性强，为各个知识点精心设计了大量经典的小案例，易于理解，可操作性强。

hadoop的小例子,hadoop的小例子

小例子是自己写的，目的是让自己熟悉一下如何在集群上运行一个mapreduce项目，大家可以参考此例子学习hadoop，对入门很有帮助。小例子是自己写的，目的是让自己熟悉一下如何在集群上运行一个mapreduce项目，大家可以参考此例子学习hadoop，对入门很有帮助

Hadoop大数据开发案例教程与项目实战(上)

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。

基于MapReduce的学生平均成绩统计

利用MapReduce实现了求学生成绩的最大值，最小值，及成绩分布。结合我的博客“MapReduce之学生平均成绩”看，效果更好。

大数据mapreduce案例

大数据mapreduce案例介绍，包括代码解释，详解MRS工作流程

PageRank算法的mapreduce实现

PageRank算法的MapReduce实现

mapreduce实战

文档是我整理的所有关于mapreduce实战代码，里面所有的程序都是经过我自己全部运行验证通过的，现分享出供大家参考

Hadoop中MapReduce基本案例及代码（五）

前四节提供了几个小案例 下面详细介绍MapReduce中Map任务Reduce任务以及MapReduce的执行流程。 Map任务： 读取输入文件内容，解析成key,value对。对输入文件的每一行，解析成key,value对。每一个键值对调用一次map函数。 写自己的逻辑，对输入的key，value处理，转换成新的key,value输出。 对输出的key,value进行分区。 对相同分区的数据，按照key进行排序（默认按照字典排序）、分组。相同key的value放在一个集合中。 （可选）分组后对数据进行归约。 注意：MapReduce中，Mapper可以单独存在，但是Reducer不能存在。

Hadoop实战大数据大作业

一个基于Hadoop平台进行的单词统计系统，其中包含了伪分布架构，并且包含HDFS数据存储，结合Java后台利用Mapreduce架包进行单词的统计与分析。包含了完整的实践过程，内涵源代码，以及实验命令，内容丰富，实验过程...

MapReduce入门案例.rar

整理了MapRduce的几个入门案例，提供源数据 案例分为： 1、统计单词的个数 2、设置分区 3、统计json数据 4、统计并排序 5、mapReducer找朋友的使用

Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程（1）

Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程（1）

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。