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Hadoop学习文档.pdf

根据提供的文件信息，以下是一些Hadoop学习文档中的知识点： 云计算技术 1. 结构化数据与非结构化数据：介绍数据的类型，强调云计算需要处理的不仅仅是结构化数据，还包括大量的非结构化数据。 2. 云计算技术：讲解...

Hadoop入门实战手册.pdf

Hadoop入门实战手册.pdfHadoop入门实战手册.pdfHadoop入门实战手册.pdf

hadoop入门实战手册.pdf

6. Hadoop实战案例： 实战案例能够帮助读者加深对Hadoop的理解。可以介绍一些常见的Hadoop应用案例，如使用Hadoop进行日志文件分析、处理大规模的数据集、构建数据仓库等。通过这些案例，用户可以了解在实际工作中...

Hadoop与数据湖.pdf

数据湖资料

Hadoop面试题.pdf

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Hadoop题库.pdf

Hadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdfHadoop题库.pdf

Hadoop分布式文件系统.pdf

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Hadoop的安装.pdf

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Hadoop MapReduce.pdf

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Hadoop.pdf

珍藏好几年的无价之宝之hadoop详细介绍及笔记等等内容

第四章(Hadoop大数据处理实战)Hadoop分布式文件系统.pdf

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第二章(Hadoop大数据处理实战)搭建Hadoop分布式集群.pdf

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第五章(Hadoop大数据处理实战)Hadoop的IO操作.pdf

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Hadoop - v1.0.pdf

Hadoop，介绍hadoop的组成，详细的文档描述，适合入门者阅读

6.SparkSQL（下）--Spark实战应用.pdf

2.Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装.pdf 3.Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战.pdf 3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战.pdf 4.Spark运行架构.pdf 5.Hive（上）--Hive介绍及部署.pdf 5.Hive（下）-...

8.SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战.pdf

2.Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装.pdf 3.Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战.pdf 3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战.pdf 4.Spark运行架构.pdf 5.Hive（上）--Hive介绍及部署.pdf 5.Hive（下）-...

Hadoop知识.pdf

Hadoop知识.pdfHadoop知识.pdf

Hadoop地题目库.pdf

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初识Hadoop 2.x.pdf

Hadoop

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

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。

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。

本资源配套《Hadoop大数据技术应用综合训练》使用，包含项目源码及数据资源

本资源配套《Hadoop大数据技术应用综合训练》使用（https://blog.csdn.net/ppqq980532/article/details/144347272?spm=1001.2014），内容里包含了，该综合训练使用的源文件，包含数据及代码。供Hadoop初学者练习MapReduce并行计算框架使用，内也包含数据处理的源文件，也可以供学习Python数据分析初学者做练习使用。

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，

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

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

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）

大数据ETL工具软件kettle-spoon 9.4

数据交换，抽取-转换-加载，能实现同构表、异构表之间的数据抽取、转换、加载功能