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Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会开发和支持。它允许分布式处理大规模数据集，主要应用于大数据分析领域。Hadoop的设计目标是可靠、高效、可伸缩，并且能够运行在由普通商用硬件构成的集群上。 主要组件： Hadoop分布式文件系统（HDFS）： HDFS是Hadoop的核心组件之一，为Hadoop提供高吞吐量的数据存储解决方案。 它将大文件分割成固定大小的数据块，并分布在集群中的多个节点上。 HDFS采用主从架构，包含一个NameNode（管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问）和多个DataNode（存储实际的数据块）。 YARN（Yet Another Resource Negotiator）： YARN是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的计算资源，并调度运行在Hadoop集群上的应用程序。 它允许不同类型的数据处理引擎（如MapReduce、Spark等）在Hadoop集群上运行。 MapReduce： MapReduce是Hadoop的原生计算框架，用于大规模数据处理。 它将计算任务分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。

【hadoop基础教程】 1.1、centos相关 VM虚拟机和Centos系统安装 linux常用命令讲解 shell脚本编写入门 1.2、maven相关 安装部署基础概念 依赖聚合与继承 搭建管理与应用 2、大数据教程 2.1、hdfs教程 内部结构与读写原理 故障读写容错与备份机制 HA高可用与Federation联邦 2.2、mapreduce教程 执行过程详解 MR原理解析 分片混洗详解

Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架，它主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题。作为一个分布式应用程序协调服务软件，Zookeeper为分布式应用提供了一致性服务，包括配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。其目标是将复杂易出错的关键服务封装好，提供给用户简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统。 Zookeeper本质上是一个分布式的小文件存储系统，提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储，并可以对树中的节点进行有效管理。它支持Java和C的接口，并包含了分布式独享锁、选举、队列等功能的实现。在分布式系统中，Zookeeper的应用场景非常广泛，如配置管理、命名服务、分布式锁、分布式队列、分布式协调、分布式选举、分布式通知和事件触发等。 Zookeeper以Fast Paxos算法为基础，通过选举产生Leader来确保集群事务处理的顺序性和数据的一致性。在集群中，每个Server都保存一份相同的数据副本，客户端无论连接到哪个Server，展示的数据都是一致的。同时，Zookeeper还提供了高可靠性和顺序性的保证，确保数据更新的原子性和实时性。

【项目简介】 Hadoop性能调优 主要涉及hdfs、yarn、mapreduce、hive等的调优，同时也包括一些linux系统产生调优 Hadoop常见故障处理 记录工作中所遇到的以及搜索时所看到的常见故障解决办法 Spark性能调优 Spark常见故障处理-记录工作中所遇到的以及搜索时所看到的常见故障解决办法 Sqoop常见故障处理 用sqoop时所遇到的问题的一个总结

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在当今数字化时代，数据已成为驱动企业决策和创新的关键因素。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理技术已无法满足需求。Hadoop 和 Spark 作为两大主流的大数据处理框架，为企业提供了强大的工具，帮助他们从海量数据中挖掘价值。 Hadoop，以其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce闻名，为大规模数据的存储和处理提供了坚实的基础。HDFS 能够将数据分布存储在多个节点上，确保数据的高可用性和容错性。而 MapReduce 作为一种分布式计算模型，通过将数据处理任务拆分为“Map”和“Reduce”两个步骤，高效地处理大规模数据集，使其成为批量数据处理的理想选择。 与此同时，Apache Spark 提供了一种更加灵活和高效的处理方式。Spark 不仅继承了 Hadoop 的强大存储能力，还进一步优化了数据处理速度，尤其适用于需要实时分析和交互式查询的应用场景。Spark 的核心特性在于内存计算，这使得它能够在处理大规模数据时比传统磁盘I/O更快。此外，Spark 还提供了一系列高级工具，如 Spark SQL、Spa

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基于CH32的空地智能消防系统。该系统主要由消防小车和巡逻无人机组成，无人机外接OPENMV图像处理模块与LoRa无线通信模块实现探查火源并发送区域代号给消防小车，小车外接红外传感器，根据区域代号前往现场，通过OPENMV图像处理识别火源，L9110风扇模块进行灭火工作。

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（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

通过使用hadoop中的mapReduce功能实现的简单数据分析项目

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主要研究内容 1)数据采集与清洗：系统需要能够从百度热搜中获取数据，并进行必要的清洗和预处理，以消除噪音和异常值，确保数据的质量和准确性。 2)数据处理与分析：在获取到数据后，系统需要利用Spark的大规模数据处理能力，对数据进行深入分析。这可能包括对关键词的频率分析、趋势预测、语义分析等。 3)数据存储与检索：对于处理后的数据，系统需要提供高效的存储和检索机制。涉及到数据持久化（如HBase或HDFS）进行数据的分布式存储，以及利用Phoenix或Spark SQL进行快速的数据查询。 4)数据可视化：为了更好地理解数据和分析结果，系统需要提供丰富的可视化工具。包括词云、时间序列图、柱状图、散点图等，用户可以直观地查看和分析数据。 5)实时性：由于热搜数据是实时变化的，因此系统需要能够实时或近实时地处理和分析数据，为用户提供最新的信息。还需要确保用户界面的友好性。这意味着系统应易于使用，并提供直观的导航和操作界面。 6)性能优化：为了提高系统的性能，可以考虑采用一些性能优化技术，如数据分区、缓存、压缩等。

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使用hadoop进行数据分析 【开发环境】 IDEA 2018.3 Hadoop 2.7.2 Zookeeper 3.4.10 Hive 1.2.1 HBase 1.3.1 Echarts 5.1.1 【项目简介】 从现阶段发展来看，旅游大数据在系统了解旅游市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况，保证品牌市场个性化方面以及在统计分析消费者行为、兴趣偏好和产品的市场口碑，有针对性地制订旅游产品和营销计划方面;在帮助企业管理者掌握旅游行业潜在的市场需求推进旅游行业收益管理等方面得到了有效应用，大数据分析技术在定制旅游上的应用更是逐渐发展成为一种全新的旅游生产方式。 本文通过分析国内旅游市场现状、大数据的应用特点以及现有定制旅游网站产品服务的模式及特征，试图通过某种方式理解旅游用户的真正需求，从而帮助实现定制旅游网站的产品及服务设计最优。

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七章实验内容及报告全部包含其中

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赛项以大数据技术与应用为核心内容和工作基础，重点考查参赛选手基于Spark、Flink平台环境下，充分利用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术的特点，综合软件开发相关技术，解决实际问题的能力，具体包括： 掌握基于Spark的离线分析平台、基于Flink的实时分析平台，按照项目需求安装相关技术组件并按照需求进行合理配置； 掌握基于Spark的离线数据抽取相关技术，完成指定数据的抽取并写入Hive分区表中； 综合利用Spark Core、Spark SQL等技术，使用Scala开发语言，完成某电商系统数据的离线统计服务，包括销量前5商品统计、某月的总销售额统计、每个月的销售额统计、每个用户在线总时长统计，并将统计结果存入MySQL数据库中； 综合利用Flume、Flink相关技术，使用Scala开发语言，完成将某电商系统的用户操作日志抽取到Kafka中，消费Kafka中的数据并计算商城在线人数,并统计该电商系统的UV与PV；

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简单易用 可视化配置流水线 监控流水线 查看流水线日志 检查点功能 流水线调度 扩展性强: 支持自定义开发数据处理组件 性能优越： 基于分布式计算引擎Spark开发 功能强大： 提供100+的数据处理组件 包括Hadoop 、Spark、MLlib、Hive、Solr、Redis、MemCache、ElasticSearch、JDBC、MongoDB、HTTP、FTP、XML、CSV、JSON等 集成了微生物领域的相关算法

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大数据开发是一个涉及多个领域和技术的复杂过程，但通过系统性的学习和实践，你可以逐步掌握相关的技能和知识。以下是一个大数据开发的入门学习教程，帮助你了解大数据开发的基本概念、技术和工具。 一、了解大数据基础 定义与特点：首先，了解大数据的定义和特点，包括数据量大、类型多样、处理速度快等。 核心价值：理解大数据在业务决策、市场趋势预测、个性化推荐等方面的应用价值。 二、掌握大数据技术栈 数据存储与管理：学习分布式文件系统（如HDFS）和数据库技术（如HBase、Cassandra等），了解它们在大数据存储和管理方面的优势。 数据处理与分析：熟悉批处理框架（如Apache Spark）和流处理框架（如Apache Flink），了解它们在不同场景下的应用。 数据挖掘与机器学习：学习数据挖掘算法和机器学习技术，如分类、聚类、回归分析等，以发现数据中的模式和价值。

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大数据开发是指利用一系列技术和工具对大规模数据集进行收集、存储、处理、分析和可视化，以提取有价值的信息，支持业务决策、产品优化、市场洞察、风险评估等应用场景。以下是大数据开发的关键组成部分和相关流程： ### **大数据开发工作内容与职责** 1. **数据采集与存储**： - 设计并实施数据采集策略，从各种源头（如传感器、日志文件、API、社交媒体、数据库等）获取数据。 - 选择和配置合适的数据存储系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖（如Hadoop HDFS）、云存储服务等，以高效、安全地存储海量数据。 2. **数据清洗与预处理**： - 对采集到的数据进行质量检查，识别并处理缺失值、异常值、重复数据等质量问题。 - 进行数据转换，如标准化、归一化、编码等，以适应后续分析和建模的需求。 - 使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或编写脚本进行数据清洗和整合，准备可供分析的数据集。 3. **数据建模与分析**： - 根据业务需求，选择合适的统计分析、数据挖掘或机器学习算法对数据进行深度分析。

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