①列举你使用的常用指令？ ②怎么查看服务是否开启？后面的参数都是什么意思？ ③怎么查看服务器内存使用情况？ ④日志查看指令？ ⑤跨机房怎么传输文件？
1、scala 语言有什么特点，相比java有什么优点? 2、什么是Scala的伴生类和伴生对象? 3、spark有什么特点，处理大数据有什么优势? 4、Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有
本文为大数据基础系列 4：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤及易错点分析，以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例。本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
在学大数据的时候，会自己搭建一个小型集群做测试使用，经常会在某台机器上配置好，然后依次分发到其他机器上。
我们从这节课开始，讲Spark的内核，英文叫做Spark Core，在讲Spark Core之前我们先讲一个重要的概念，RDD， image.png 我们Spark所有的计算，都是基于RDD来计算的，
大数据基础学习四：伪分布式 Hadoop 在 Ubuntu 上的安装流程完整步骤、易错点分析及需要注意的问题（以 ubuntu-18.04.3、hadoop-3.2.1-tar.gz 为例），本系列的其他文章可以移步本人大数据专栏进行查看。对于本篇文章，我个人是很有自信的，一篇文章掌握一门课程核心技术点。
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目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
数据迁移或备份是任何一个公司都有可能到遇到的一件事，有关hbase数据迁移，官网也给出了几种方案，这里比较推荐使用hadoop distcp这种方式迁移。比较适合大数据量或者跨版本集群之间的数据迁移服
目录 · 机器学习、大数据相关岗位的职责 · 面试问题 · 答题思路 · 准备建议 · 总结 各个企业对这类岗位的命名可能有所不同，比如推荐算法/数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，或简称算法
1、什么是Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询功能（HQL） 2、Hive的意义（最初研发的原因） 避免了去写MapReduce，提供快速开发的能力，减少开发人员的学习成本。 3、Hive的内部组成模块，作用分别是什么 元数据：Metastore 元数据包括：表名、表所属的数据库（默认是default）、表的拥有者、列/分区字段、表的类型（是否是外部表）、表的数据所在目录等； 默认存储在自带的derby数据库中，
自从2015年花了2个多月时间把Hadoop1.x的学习教程学习了一遍，对Hadoop这个神奇的小象有了一个初步的了解，还对每次学习的内容进行了总结，也形成了我的一个博文系列《Hadoop学习笔记系列》。其实，早在2014年Hadoop2.x版本就已经开始流行了起来，并且已经成为了现在的主流。当然，还有一些非离线计算的框架如实时计算框架Storm，近实时计算框架Spark等等。相信了解Hadoop2.x的童鞋都应该知道2.x相较于1.x版本的更新应该不是一丁半点，最显著的体现在两点：
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
现在大数据这么火，各行各业想转行大数据，那么问题来了，该往哪方面发展，哪方面最适合自己？
Hadoop这个名字并不是什么具有实际意义的单词，而是Hadoop项目作者的孩子给一个棕黄 色大象玩具的命名
Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop的分布式协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。
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.
零基础学习hadoop，没有想象的那么困难，也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有Linux基础，虚拟机化和java基础，其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程，给大家一个参考。
Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop是什么：Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Appach的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。 Hadoop框架中最核心设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。
问题导读 1.你认为map函数可以做哪些事情？ 2.hadoop中map函数与Scala中函数功能是否一致？ 3.Scala中reduce函数与hadoop中reduce函数功能是否一致？ spark用的Scala编写的。因此这里的map和reduce，也就是Scala的map和reduce。scala 有很多函数，而且很方便。这里想写下map和reduce函数，也是看到一篇帖子，感觉Scala非常有意思。 map函数 map函数，你可以往里面放一些，在其它语言中的匿名函数。 源数据：（“人名”，
摘 要 当今大数据最火爆的一个名词就是Hadoop，那么Hadoop是什么呢？ Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会的发布的开源的，可靠的，可扩展的，分布式的运算存储系统。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop可以解决什么问题 海量数据的存储（HDFS） 海量数据的分析（MapReduce） 资源管理调度（YARN） Hadoop来源与历史 Hapdoop是Google的集群系统的开源实现 -Google集群系统:
Mesos 其实我不是非常熟悉，所以有些内容可能会有失偏颇，带有个人喜好。大家也还是需要有自己的鉴别能力
Zookeeper的数据模型是什么样子呢？它很像数据结构当中的树，也很像文件系统的目录。
spark工作原理 spark运行原理 Spark Streaming Storm的ack是干嘛的 kalfka干嘛的 job提交到yarn上的工作流程 10x+5y+z = n，x+y+z的最小值 ArryList、LinkedList、vector的区别 hashMap HashTable的区别 垃圾回收机制 JVM的工作原理 Hbase的垃圾回收工具 for循环LinkedList 遍历HashMap的并且把某一个值删除 线程 进程 Java中Runnable和Thread的区别Callable C
我不是任何这些引擎的专家，但已经使用了其中的一些（Airflow和Azkaban）并检查了代码，对于其他一些产品，我要么只阅读代码（Conductor）或文档（Oozie / AWS步骤函数），由于大多数是OSS项目，我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误，我很乐意更新。
安装过 hadoop 集群的人都应该清楚，hadoop 生态从安装、配置到后期运维是一个非常艰辛的过程，一般来说安装 hadoop 可能就需要几天时间，运维一个小型集群同样需要几个人。ambari 和 cloudera Manager 这两个系统，目的就是简化 hadoop 生态集群的安装、配置，同时提高 hadoop 运维效率，以及对 hadoop 集群进行监控。
问题导读 1.如何配置 Hadoop HTTP web-consoles 所需要的用户身份验证? 2.哪个配置文件可以配置 Hadoop HTTP认证？ 3.hadoop.http.authenti
MapReduce是一种编程模型，其理论来自Google公司发表的三篇论文（MapReduce，BigTable，GFS）之一，主要应用于海量数据的并行计算。
要想搭建一个最简单的Redis集群，那么至少需要6个节点：3个Master和3个Slave。为什么需要3个Master呢？如果你了解过Hadoop/Storm/Zookeeper这些的话，你就会明白一般分布式要求基数个节点，这样便于选举（少数服从多数的原则）。
现在社会处于互联网飞速发展的时代，互联网技术的不断发展也让现在社会中信息传播速度越来越快，每个人随时随地都可以使用手机或者电脑访问互联网，在互联网上面会接触到各种各样的数据，无论是对于个人还是企业来说数据量都是非常庞大的，庞大的数据保存就是非常麻烦的问题，数据除了可以保存在各种存储硬件上面之外，现在还引入了数据湖的概念，那么数据湖是什么意思？数据湖有哪些价值？
在租用高防服务器的过程中，我们经常会看到这两个名词：单机防御和集群防御。 这两个名词通俗易懂，但是在理解的过程中，有些朋友对它们有一些误解。 今天就跟着小编一起来了解一下高防服务器中的单机防御和集群防御。
问题导读 1.hadoop有哪些工具？ 2.hadoop流的作用是什么？ 3.hadoop集群负载如何模拟？ 4.hadoop数据提取和分析工具是哪个？ 1.Hadoop 流 文档简介
这两天真的是被《啥是佩奇》这支广告片刷屏了。佩奇明明是个喜剧角色，却把所有人都给看哭了！
一、为什么需要hadoop？ 在数据量很大的情况下，单机的处理能力无法胜任，必须采用分布式集群的方式进行处理，而用分布式集群的方式处理数据，实现的复杂度呈级数增加。所以，在海量数据处理的需求下，一个通
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
RDBMS Hadoop Data Types RDBMS relies on the structured data and the schema of the data is always known. Any kind of data can be stored into Hadoop i.e. Be it structured, unstructured or semi-structured. Processing RDBMS provides limited or no processing capabilities. Hadoop allows us to process the data which is distributed across the cluster in a parallel fashion. Schema on Read Vs. Write RDBMS is based on ‘schema on write’ where schema validation is done before loading the data. On the contrary, Hadoop follows the schema on read policy. Read/Write Speed In RDBMS, reads are fast because the schema of the data is already known. The writes are fast in HDFS because no schema validation happens during HDFS write. Cost Licensed software, therefore, I have to pay for the software. Hadoop is an open source framework. So, I don’t need to pay for the software. Best Fit Use Case RDBMS is used for OLTP (Online Trasanctional Processing) system. Hadoop is used for Data discovery, data analytics or OLAP system. RDBMS 与 Hadoop
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎，相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果需要使用Spark，需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
第二部分：数据集成 请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思，还有为什么我觉得它很重要，之后我们再来看看它和日志有什么关系。 数据集成就是将数据组织起来，使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单，但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注：ETL，Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但
1）client 客户端发送上传请求，通过 RPC 与 namenode 建立通信，namenode 检查该用户是否有上传权限，以及上传的文件是否在 hdfs 对应的目录下重名，如果这两者有任意一个不满足，则直接报错，如果两者都满足，则返回给客户端一个可以上传的信息
XX公司大数据笔试题（A) 大数据基础（HDFS/Hbase/Hive/Spark〉 1.1. 对出Hadoop集群典型的配置文件名称，并说明各配置文件的用途。 1.2 怎么往HDFS上传文件和目
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
2011年的时候我们在百度搜索Hadoop相关的问题每天只有零星几个，2015年再去百度搜索Hadoop已经有800多万个问题，而如今已然已经过亿了，Hadoop已成为大数据必备的基础设施了。Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。近年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。那么到底什么是Hadoop？它有什么作用？它的基础架构是怎么样的？今天就Hadoop的这些基本概念来做一次简单的梳理。
今天趁着端午节的最后一天假期，把想看的视频看了下。也走了一遍Hadoop的安装步骤。总的来说流程也明白了很多。这次文章简单的介绍知识点。具体安装步骤大家可以先看网上的。后面有时间的时候在补一篇。 我们的文章是建立在Hadoop已经安装好的情况下。请大家注意再练习的时候首先把环境安装好。 HDFS 简介 在HDFS的学习中，我们首先应该明白他具体是什么，为什么会有这个系统。优点和缺点是什么。 HDFS是什么呢？HDFS即Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed Filesyste
摘要：MapReduce是Hadoop的又一核心模块，从MapReduce是什么，MapReduce能做什么以及MapReduce的工作机制三方面认识MapReduce。
直接拷贝虚拟机文件； 使用对应版本的VMware虚拟机来打开它； 不知道选择“我已复制该虚拟机”; 知道选择“我已移动该虚拟机”(免设置网络IP)一定要选这个！！！ 如果需要修改IP地址，要做以下内容：
Cutting 的第一份工作是在 Xerox 做实习生，为激光扫描仪上的操作系统开发屏幕保护程序，这也是他最早的“平台”级的作品。
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