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- 软件/插件大小:236MBAzkaban是一个用Java编写的开源工作流管理系统,旨在简化大数据处理过程中的任务调度和工作流程管理。它提供了一个直观的用户界面,允许用户轻松地定义、调度和监视工作流程。Azkaban的源代码包含了系统的各个组件,包括前端界面、后端服务以及与数据库交互的模块等。用户可以通过编译源代码来构建自定义的Azkaban部署,以满足其特定需求。 编译Azkaban源代码需要一些基本的开发工具,如Java Development Kit (JDK)、Apache Maven等。一旦配置好开发环境,用户可以使用Maven构建工具编译源代码。编译过程将会生成可执行的Jar文件和其他必要的依赖项,这些文件可以用于部署和运行Azkaban系统。 通过编译Azkaban源代码,用户可以实现对系统的定制和扩展,以满足特定的业务需求或性能优化要求。同时,编译源代码还有助于用户深入理解系统的工作原理和内部机制,从而更好地进行系统调优和故障排除。Azkaban是一个用Java编写的开源工作流管理系统,旨在简化大数据处理过程中的任务调度和工作流程管理。它提供了一个直观的用户界面,允许用户轻松地定义、调度和监视工作流程。Azkaban的源代码包含了系统的各个组件,包括前端界面、后端服务以及与数据库交互的模块等。用户可以通过编译源代码来构建自定义的Azkaban部署,以满足其特定需求。 编译Azkaban源代码需要一些基本的开发工具,如Java Development Kit (JDK)、Apache Maven等。一旦配置好开发环境,用户可以使用Maven构建工具编译源代码。编译过程将会生成可执行的Jar文件和其他必要的依赖项,这些文件可以用于部署和运行Azkaban系统。 通过编译Azkaban源代码,用户可以实现对系统的定制和扩展,以满足特定的业务需求或性能优化要求。同时,编译源代码还有助于用户深入理解系统的工作原理和内部机制,从而更好地进行系统调优和故障排除。0 13浏览会员免费
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- hadoop大小:770MB大数据Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。它由Apache基金会开发和维护,提供了可靠、可扩展和高效的数据处理能力。 Hadoop的核心组件包括: Hadoop分布式文件系统(HDFS):用于存储大规模数据集的分布式文件系统,具有高容错性和高可靠性。 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator):用于集群资源管理和作业调度的框架,可以有效地管理集群中的计算资源。 Hadoop MapReduce:一种分布式计算模型,用于将大规模数据集分解为多个小任务,并在集群中并行处理这些任务。 除了核心组件外,Hadoop生态系统还包括许多其他工具和组件,如Hive、Pig、Spark等,用于数据查询、数据分析和机器学习等任务。 Hadoop的优势在于其能够处理大规模数据集,并具有高容错性和可扩展性。它可以在廉价的硬件上构建大规模集群,并通过并行处理来加速数据处理过程。此外,Hadoop还支持数据冗余和自动故障恢复,以确保数据的可靠性和可用性大数据Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。它由Apache基金会开发和维护,提供了可靠、可扩展和高效的数据处理能力。 Hadoop的核心组件包括: Hadoop分布式文件系统(HDFS):用于存储大规模数据集的分布式文件系统,具有高容错性和高可靠性。 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator):用于集群资源管理和作业调度的框架,可以有效地管理集群中的计算资源。 Hadoop MapReduce:一种分布式计算模型,用于将大规模数据集分解为多个小任务,并在集群中并行处理这些任务。 除了核心组件外,Hadoop生态系统还包括许多其他工具和组件,如Hive、Pig、Spark等,用于数据查询、数据分析和机器学习等任务。 Hadoop的优势在于其能够处理大规模数据集,并具有高容错性和可扩展性。它可以在廉价的硬件上构建大规模集群,并通过并行处理来加速数据处理过程。此外,Hadoop还支持数据冗余和自动故障恢复,以确保数据的可靠性和可用性0 35浏览会员免费
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- 一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的Flink编程方法。 2. 掌握用IntelliJ IDEA工具编写Flink程序的方法。 二、实验内容和要求 1. Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04)。 2. IntelliJ IDEA。 3. Flink1.9.1。 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) 1.使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序 在Linux系统中安装IntelliJ IDEA,然后使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序,并打包成JAR文件,提交到Flink中运行。 在本次实验中,主要是学习掌握基本的Flink编程方法编写Flink程序的方法以及对大数据的基础编程技能进行巩固。并且还学习了Flink的基本原理和运行机制,还通过具体的代码实现,了解到Flink程序的编写步骤和注意事项。此外,还学会了如何使用IntelliJ IDEA工具进行Flink程序的编写和调试,加深了对开发工具的了解。0 228浏览会员免费
- 实验7 Spark初级编程实践 一、实验目的 1. 掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法 2. 掌握Spark应用程序的编写、编译和运行方法 二、实验平台 1. 操作系统:Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04); 2. Spark版本:2.4.0; 3. Hadoop版本:3.1.3。 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) 实验前期准备:0 417浏览会员免费
- 一、实验目的 1. 理解Hive作为数据仓库在Hadoop体系结构中的角色。 2. 熟练使用常用的HiveQL。 二、实验平台 1. 操作系统:Ubuntu18.04(或Ubuntu16.04)。 2. Hadoop版本:3.1.3。 3. Hive版本:3.1.2。 4. JDK版本:1.8。 三、数据集 由《Hive编程指南》(O'Reilly系列,人民邮电出版社)提供,下载地址: https://raw.githubusercontent.com/oreillymedia/programming_hive/master/prog-hive-1st-ed-data.zip 备用下载地址: https://www.cocobolo.top/FileServer/prog-hive-1st-ed-data.zip 解压后可以得到本实验所需的stocks.csv和dividends.csv两个文件。0 107浏览会员免费
- 一、实验目的 1. 通过实验掌握基本的MapReduce编程方法; 2. 掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题,包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04) 2. Hadoop版本:3.1.3 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) (一)编程实现文件合并和去重操作 对于两个输入文件,即文件A和文件B,请编写MapReduce程序,对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新的输出文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「Blossom i」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_60530224/article/details/1356322800 248浏览会员免费
- 实验4 NoSQL和关系数据库的操作比较 一、实验目的 1. 理解四种数据库(MySQL、HBase、Redis和MongoDB)的概念以及不同点; 2. 熟练使用四种数据库操作常用的Shell命令; 3. 熟悉四种数据库操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04); 2. Hadoop版本:3.1.3; 3. MySQL版本:5.6; 4. HBase版本:2.2.2; 5. Redis版本:5.0.5; 6. MongoDB版本:4.0.16; 7. JDK版本:1.8; 8. Java IDE:Eclipse; 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) (一) MySQL数据库操作 学生表如14-7所示。 表14-7 学生表Student Name English Math Computer zhangsan 69 86 77 lisi 55 100 88 1. 根据上面给出的Student表,在MySQL数据库中完成如下操作: (1) 在MySQL中创建Student表,并录入数据;0 223浏览会员免费
- 一、实验目的 1. 理解HBase在Hadoop体系结构中的角色; 2. 熟练使用HBase操作常用的Shell命令; 3. 熟悉HBase操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04); 2. Hadoop版本:3.1.3; 3. HBase版本:2.2.2; 4. JDK版本:1.8; 5. Java IDE:Eclipse。 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) (一)编程实现以下指定功能,并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务: (1) 列出HBase所有的表的相关信息,例如表名; 在本次实验中,我更加进一步理解了HDFS在Hadoop体系结构中的角色并能使用HDFS操作常用的Shell命令以及HDFS操作常用的Java API。 在本次实验的第一题是用编程Java API实现指定功能,并用Hadoop提供的HBase Shell命令完成相同任务。在本题中学习了列出HBase所有的表的相关信息,在终端打印出指定的表的所有记录数据,向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列,清空0 755浏览会员免费
- 实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、实验目的 1. 理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色; 2. 熟练使用HDFS操作常用的Shell命令; 3. 熟悉HDFS操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04); 2. Hadoop版本:3.1.3; 3. JDK版本:1.8; 4. Java IDE:Eclipse。 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) (一)编程实现以下功能,并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务: (1) 向HDFS中上传任意文本文件,如果指定的文件在HDFS中已经存在,则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件;(2) 从HDFS中下载指定文件,如果本地文件与要下载的文件名称相同,则自动对下载的文件重命名;(3) 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中;(4) 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息;0 437浏览会员免费
- 实验1 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 一、实验目的 Hadoop运行在Linux系统上,因此,需要学习实践一些常用的Linux命令。本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作,为顺利开展后续的其他实验奠定基础。 二、实验平台 (1)操作系统:Linux(建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04); (2)Hadoop版本:3.1.3。 三、实验步骤(每个步骤下均需有运行截图) 1.熟悉常用的Linux操作 1)cd命令:切换目录 (1) 切换到目录“/usr/local” (2) 切换到当前目录的上一级目录 (3) 切换到当前登录Linux系统的用户的自己的主文件夹0 306浏览会员免费
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- 林子雨大数据编程课程实验答案0 58浏览会员免费
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