![](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/no-data.51c5211b.png)
![](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/good-course.ff455529.png)
- Ambari搭建HadoopAmbari搭建Hadoop_.docxAmbari搭建HadoopAmbari搭建Hadoop_
0 6浏览
会员免费 - Hadoop应用开发-实验指导书.doc目录 目录 2 实验1 Hadoop环境准备及本地模式 1 1 实验目的 1 2.实验设备 1 3.实验内容 1 4.实验原理 1 6.实验操作步骤 2 7.练习题 7 实验2 Hadoop伪分布式集群模式 8 1 实验目的 8 2.实验设备 8 3.实验内容 8 4.实验原理 8 6. 实验操作步骤 9 7.练习题 16 实验3 Hadoop完全分布式集群模式 16 1 实验目的 17 2.实验设备 17 3.实验内容 17 4.实验原理 17 5.实验参考脚本 18 6. 实验操作步骤 18 7.练习题 23 实验4 HDFS Shell命令 24 1 实验目的 24 2.实验设备 24 3.实验内容 24 4.实验原理 24 5. 实验操作步骤 25 6.练习题 28 1 实验目的 29 2.实验设备 29 3.实验内容 29 4.实验原理 29 5.实验参考配置文件 30 6. 实验操作步骤 31 7.练习题 31 实验6 MapReduce入门案例wordcount 32 1 实验目的 32 2.实验设备 32 3.实验内容 32 4.实验原理 32 5.实验参考配置文
0 12浏览
会员免费 - MapReduce详解包括配置文件MapReduce是Hadoop提供的一套用于进行分布式计算的模型,本身是Doug Cutting根据Google的<MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters>仿照实现的。 MapReduce由两个阶段组成:Map(映射)阶段和Reduce(规约)阶段,用户只需要实现map以及reduce两个函数,即可实现分布式计算,这样做的目的是简化分布式程序的开发和调试周期。 在MapReduce刚开始的时候,会先对文件进行切片(Split)处理。需要注意的是,切片本身是一种逻辑切分而不是物理切分,本质上就是在划分任务量,之后每一个切片会交给一个单独的MapTask来进行处理。默认情况下,Split和Block的大小是一致的。 切片之后,每一个切片(Split)会分配给一个单独的MapTask来处理。而MapTask确定好要处理的切片之后,默认情况下会对切片进行按行处理。需要注意,不同的MapTask之间只是处理的数据不同,但是处理的逻辑是相同的。 MapTask处理完数据之后,会将数据交给ReduceTask进行汇总。Red
0 42浏览
会员免费 - Hadoop简介以及配置文件Hadoop本身是由Yahoo!公司开发的后来贡献给了Apache的一套开源的、可靠的分布式架构 Hadoop提供了简单的编程模型能够对大量的数据进行分布式处理(The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models.) Hadoop能够轻松的从一台服务器扩展到上千台服务器,并且每一台服务器都能够进行本地计算和存储(It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation and storage.) Hadoop本身提供了用于处理和探测异常的机制(Rather than rely on hardware to deliver high-availabi
0 19浏览
会员免费 - 大数据技术原理与应用-实验5MapReduce初级编程实践(林子雨)大数据分析
0 185浏览
会员免费 - 大数据商品推荐报告说明书实训项目
0 12浏览
会员免费 - 大数据技术原理与应用-实验4NoSQL和关系数据库的操作比较(林子雨)大数据分析
0 53浏览
会员免费 - 大数据技术原理与应用-实验3熟悉常用的HBase操作(林子雨)大数据分析
0 117浏览
会员免费 - 大数据技术原理与应用-实验2熟悉常用的HDFS操作(林子雨)大数据分析
0 70浏览
会员免费 - 大数据实验三-HBase编程实践一.实验内容 HBase编程实践: 1)在Hadoop基础上安装HBase; 2)使用Shell命令(create:创建表 、list:列出HBase中所有的表信息、put:向表、行、列指定的单元格添加数据等);使用HBase常用Java API创建表、插入数据、浏览数据。 二.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JavaAPI。 三.实验过程截图及说明 1、安装HBase (1)解压HBase文件到/usr/local目录下,并将目录改名为hbase:
0 248浏览
会员免费 - 大数据实验二-HDFS编程实践一.实验内容 HDFS编程实践: 1)使用HDFS文件操作的常用Shell命令; 2)利用Hadoop提供的Java API进行基本的文件操作。 二.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JavaAPI。 三.实验过程截图及说明 ...... 四. 实验总结及心得体会 实验总结: (1)在本实验中,我深入了解了HDFS在Hadoop体系结构中的角色,并熟练掌握了HDFS操作的常用Shell命令和Java API。 (2)首先,我们探讨了HDFS文件操作的常用Shell命令。通过使用`hdfs dfs -put`、`hdfs dfs -get`、`hdfs dfs -ls`、`hdfs dfs -rm`等命令,我能够方便地在本地文件系统和HDFS之间进行文件的导入、导出、列表和删除操作。此外,我还学习了如何使用`hdfs dfs -copyFromLocal`和`hdfs dfs -copyToLocal`命令在HDFS之间复制文件。 (3)其次,我利用Hadoop提供的Java AP
0 358浏览
会员免费 - 大数据实验一,Hadoop安装及使用一.实验内容 Hadoop安装使用: 1)在PC机上以伪分布式模式安装Hadoop; 2)访问Web界面查看Hadoop信息。 二.实验目的 1、熟悉Hadoop的安装流程。 2、熟悉Hadoop访问Web界等基本操作。
0 53浏览
会员免费 - CDH6.3.2集群部署手册CDH6.3.2集群部署手册是用于指导用户在其环境中部署Cloudera Distribution for Hadoop(CDH)版本6.3.2的文档。CDH是一个开源的大数据管理平台,旨在简化大数据的管理和操作,并提供各种工具和组件来处理和分析大规模数据集。 这份部署手册包含了一系列详细的步骤和指导,用于在集群中安装、配置和管理CDH版本6.3.2。它涵盖了各种方面,包括硬件和软件要求、环境准备、安装CDH服务和组件、配置集群、启动服务、故障排除等内容。通过按照手册提供的步骤逐步操作,用户可以顺利地搭建一个稳定、可靠的CDH集群,用于其大数据处理和分析需求。
0 60浏览
会员免费 - 大数据 Hadoop 框架大数据的特性 大量 (Volume) 大数据的“大”首先体现在数据量上。这意味着您需要处理海量、低密度的非结构化数据。这些数据的价值可能是未知的,例如 Twitter 数据流、网页或移动应用点击流,以及设备传感器所捕获的数据等等。在实际应用中,大数据的数据量通常高达数十 TB,甚至数百 PB。 高速 (Velocity) 大数据的“高速”指高速接收乃至处理数据 — 数据通常直接流入内存而非写入磁盘。在实际应用中,某些联网的智能产品需要实时或近乎实时地运行,要求基于数据实时评估和操作,而大数据只有具备“高速”特性才能满足这些要求。 多样化 (Variety) 多样化是指数据类型众多。通常来说,传统数据属于结构化数据,能够整齐地纳入关系数据库。随着大数据的兴起,各种新的非结构化数据类型不断涌现,例如文本、音频和视频等等,它们需要经过额外的预处理操作才能真正提供洞察和支持性元数据。 Hadoop 是用于处理大数据的工具之一。Hadoop 和其他软件产品通过特定的专有算法和方法来解释或解析大数据搜索的结果。
0 54浏览
会员免费 - 主要介绍大数据数据仓库的理论知识,hadoop和hive相关知识主要介绍大数据数据仓库的理论知识,hadoop和hive相关知识
0 16浏览
免费 - Redis.docxRedis
0 8浏览
会员免费 - hadoop-ms.docxhadoop-ms
0 8浏览
会员免费 - 解码超大bson文件,并上传到hdfs解决方案.doc解码超大bson文件,并上传到hdfs解决方案
0 20浏览
会员免费 - 向hdfs上传Excel文件.doc向hdfs上传Excel文件
0 29浏览
会员免费 - Centos7部署CDH6.3.2集群.docCentos7部署CDH6.3.2集群
0 9浏览
会员免费 - 决战大数据之巅-面试习题这份大数据面试题套装涵盖了从基础到高级的各个方面,旨在考察面试者在大数据领域的全面技能。准备迎接数据世界的挑战吧!
0 28浏览
会员免费 - 大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程师实习报告.docx大数据开发工程
0 60浏览
会员免费 - Hadoop集群部署及测试实验(三).docxHadoop集群部署及测试实验(三)
0 30浏览
会员免费 - Hadoop集群部署及测试实验(二).docxHadoop集群部署及测试实验(二)
0 30浏览
会员免费 - Hadoop集群部署及测试实验(一).docxHadoop集群部署及测试实验(一)
0 56浏览
会员免费 - CDH之ZK升级.docCDH之ZK升级
0 22浏览
会员免费 - CDH集成Flink.docCDH集成Flink
0 11浏览
会员免费 - CDH参数优化.docCDH参数优化
0 13浏览
会员免费 - CDH+切换用户失败+解决方案CDH+切换用户失败+解决方案
0 10浏览
会员免费 - hdfs开启高可用+hive报错hdfs开启高可用+hive报错
0 51浏览
会员免费 - 大数据技术原理及应用课实验8 :Flink初级编程实践一、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。
0 227浏览
会员免费 - 大数据技术原理及应用课实验7 :Spark初级编程实践实验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:
0 416浏览
会员免费 - 大数据技术原理及应用课实验6 :熟悉Hive的基本操作一、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。
0 105浏览
会员免费 - 大数据技术原理及应用课实验5 :MapReduce初级编程实践一、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/135632280
0 247浏览
会员免费 - 大数据技术原理及应用课实验4 NoSQL和关系数据库的操作比较 林子雨实验实验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 - 大数据技术原理及应用课实验3 熟悉常用的HBase操作 林子雨实验一、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
0 753浏览
会员免费 - 实验2 熟悉常用的HDFS操作实验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 - 大数据技术原理及应用课实验1 熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作 林子雨实验实验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 - 大数据面试宝典 .docx大数据面试宝典。在大数据领域的面试中,你可能会遇到一系列关于技术知识、项目经验、问题解决能力等方面的问题。以下是一些可能的大数据面试问题及其方向: 基础知识: 请解释什么是大数据以及大数据的五个V(体积、速度、多样性、真实性和价值)。 描述Hadoop和Spark的基本概念和用途。 谈谈MapReduce的工作原理。 技术深度: 描述你在使用Hadoop或Spark时遇到的一个技术挑战,以及你是如何解决的。 详述HDFS(Hadoop Distributed File System)的架构和工作原理。 比较和对比HBase与Cassandra的特点和用途。 数据处理和分析: 讲述一个你参与过的数据处理或分析项目,并解释你在其中扮演的角色。 描述如何使用SQL或HiveQL进行数据查询和分析。 讨论数据清洗和转换的重要性,以及你在过去项目中如何处理这些问题。 工具和平台: 你使用过哪些大数据工具和平台?请谈谈你对它们的看法。 描述如何使用Apache Kafka或Flume进行实时数据流处理。 你有使用过任何数据可视化工具吗?请举例并解释其重要性。 数据安全和隐私:
0 58浏览
免费 - 数据中台的集群规划和搭建数据中台的集群规划和搭建
0 12浏览
会员免费 - 详细介绍Hadoop家族中的MapReduce原理详细介绍Hadoop家族中的MapReduce原理
0 31浏览
会员免费 - Hadoop里的RPC机制过程Hadoop里的RPC机制过程,代码示例rpc调用过程
0 19浏览
会员免费 - 大数据平台技术期末大作业(2023-2024-1).doc某省份的交通管理部门希望借助大数据和人工智能相关技术,对辖区内的路网运营情况进行监管,提升交通管控智能化水平,促进人民群众便捷高效出行,推进“智慧交通”建设。随着前期数字化建设工作的推进,目前已在辖区所有路网关键位置部署了3000余个视频监控节点,RFID感知节点2000余个,基本实现了所有区域的视频监管全覆盖。另外,辖区内还建有城市轨道交通系统、巡游出租车管理系统、公交调度综合信息系统等,涵盖了公共交通的各种出行模式。然而,由于信息系统由多个服务商建设,各系统之间相互独立,没有实现数据集成与共享,也尚未实现大区域路网综合感知下的出行智能决策与个性化服务。 针对上述情况,交通主管部门希望分阶段地实现如下功能: 1)实现辖区内所有交通出行相关数据集成,形成区域内数据的统一安全管理,突破数据孤岛壁垒。 2)实现面向行政管理机构多层级用户的综合管理,根据不同权限,具有差异化的智能交互和决策辅助。 3)实现辖区内公众出行智能推荐,包含多种公共交通出行规划与实时信息推送。
0 33浏览
免费 - 工作流调度平台DolphinScheduler简介及使用详解Apache DolphinScheduler是一个分布式、易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。本文档介绍角色的主要作用,演示常见的使用之外,还做了进阶讲解,探讨了工作流传参的相关技巧,依赖资源的引用方式,如何完成邮件告警,以及如何做到工作流失败重跑等。
0 60浏览
会员免费 - 一键安装大数据平台CDH本教程将有助于提升大数据平台CDH的搭建速度
0 10浏览
会员免费 - 大数据实验 实验五:MapReduce 初级编程实践大数据实验 实验五:MapReduce 初级编程实践
0 424浏览
会员免费 - 大数据实验 实验四:NoSQL 和关系数据库的操作比较大数据实验 实验四:NoSQL 和关系数据库的操作比较
0 35浏览
会员免费 - NiFi实时离线数据采集工具本文档主要介绍什么是NiFi、NiFi的架构、NiFi的特性、Nifi单点及集群部署、NiFi 处理器、NiFi集群页面的组件工具栏、NiFi集群页面的添加、配置处理器操作、数据来源和变量及表达式、NiFi案例应用,帮助你快速上手NiFi
0 99浏览
免费 - 大数据技术原理与应用 课程实验报告 熟悉HDFS常用操作 word文件大数据技术原理与应用 课程实验报告 实验二 熟悉HDFS常用操作 word文件
0 258浏览
会员免费 - 大数据实验 实验一:熟悉常用的 Linux 操作和 Hadoop 操作大数据实验 实验一:熟悉常用的 Linux 操作和 Hadoop 操作
0 372浏览
会员免费 - HDFS的API操作(通过springboot实现)HDFS的API操作(通过springboot实现)
0 27浏览
会员免费 - hadoop安装与配置hadoop安装与配置
0 1618浏览
会员免费 - Hadoop开发工程师简历模板大数据Hadoop开发工程师简历模板
0 43浏览
会员免费 - 数据工程综合课设报告-创建广电用户画像资源内含:大数据环境搭建,数据集分析,数据存储,数据探索与预处理,用户画像标签计算,SVM预测用户是否挽留. 《数据工程综合课设》是继《分布式计算基础》、《大数据应用开发》课程的后续实践课程,本次课程设计围绕Hadoop、Hive、Spark等教学内容,搭建大数据集群环境,通过挖掘分析用户相关数据,对用户数据进行标签化,建立一个用户画像模型,利用SVM算法建立分类模型,预测用户是否值得挽留,并将预测结果作为用户画像的一个标签。通过本课程的学习与实践,掌握Spark工具进行数据统计分析的方法和步骤.
0 171浏览
会员免费 - CDH集群YARN动态资源池的规划与管理.docx1 YARN动态资源池 2 CDH集群上YARN的动态资源池配置 2.1 参数配置 2.1.1 yarn.admin.acl 2.1.2 yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools 2.2 资源池配置 2.3 放置规则设置 2.4 计划模式 2.5 用户限制 3 集群动态资源池规划 3.1 动态资源池规划样例1 3.2 动态资源池规划样例2 在Yarn中有三种调度器可以选择:FIFO Scheduler ,Capacity Scheduler,FairS cheduler。 FIFO Scheduler把应用按提交的顺序排成一个队列,这是一个先进先出队列,在进行资源分配的时候,先给队列中最头上的应用进行分配资源,待最头上的应用需求满足后再给下一个分配,以此类推。 FIFO Scheduler是最简单也是最容易理解的调度器,也不需要任何配置,但它并不适用于共享集群。大的应用可能会占用所有集群资源,这就导致其它应用被阻塞。在共享集群中,更适合采用Capacity Scheduler或Fair Scheduler
0 117浏览
免费 - 云应用系统开发第二次项目(mapreduce)云应用系统开发第二次项目(mapreduce)
0 21浏览
免费 - 0323大数据面试题SQL.docx【数据集0323大数据面试题SQL.docx
0 44浏览
会员免费 - linux的大数据存储与处理技术很全
0 37浏览
会员免费 - 大数据基础实战理论知识总结大数据基础实战理论涵盖了大数据的定义和特征、数据存储与管理、数据处理与分析、大数据平台与工具、大数据安全与私保护等多个面。通过深入了解和应用这些理论知识可以帮助我们更好地利用数据进行业务分析决策支持。 首先,大数据的定义和特征是理解大数据础的起点。大数据以其数据量大、数据类型复杂、处理速度快以及数据价值高的特征而被关注。了解并识出何为大数据,于构建适合大数据处理和分析的解决方案至关要。 其次,数据存储与管理是大数据战中的重要环节。面海量数据的存储需求和管理挑战,分布式文件系统、NoSQL数据库以数据湖等技术被提出和广应用。这些技术工具能够帮助我们高效地存储、管理和检索大规模数据,并对数据进行有效的备份和恢复。 第,数据处理与分析是大数据基础实战的核心。数据清洗和预处理数据转换与集成数据挖掘与机器学习以实时数据处理与流式分析等技术和方法,可以帮助我们从复杂和混乱的大数据中提取用的信息。这些和分析的步骤是为了更地理解和利用,挖掘数据背后的潜在规律和模式。 同时,大平台与工具是实践中不可或缺的一分。Hadoop生态系统、Spark与link平台以及数据流和批处理工具等大数据平台和工具
0 85浏览
会员免费 - Centos7+CDP7.1.1安装部署Centos7+CDP7.1.1详细安装部署过程及报错信息汇总
0 126浏览
会员免费