入门大数据---Anaconda安装】的更多相关文章

1. 什么是Anaconda? Anaconda是一个开源的Python发行版本,python是一个编译器,如果不使用Anaconda那么安装起来会比较痛苦,各个库之间的依赖性就很难连接的很好.Anaconda可以看做Python的一个集成安装,里面集成了很多关于python科学计算的第三方库,安装它后就默认安装了python.IPython.集成开发环境Spyder和众多的包和模块,包含了conda(conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统.).P…
大数据软件安装之Hadoop(Apache)(数据存储及计算) 一.生产环境准备 1.修改主机名 vim /etc/sysconfig/network 2.修改静态ip vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 DEVICE=eth0 TYPE=Ethernet ONBOOT=yes BOOTPROTO=static NAME="eth0" IP…
一.安装部署 1.Zookeeper正常部署 (见前篇博文大数据软件安装之ZooKeeper监控 ) [test@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [test@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [test@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start 2.Hadoop正常部署 (见前篇博文大数据软件安装之H…
1.要求和支持的版本 (PS:我使用的环境,都用加粗标识了.) 1.1 支持的操作系统版本 操作系统 版本 RHEL/CentOS/OL with RHCK kernel 7.6, 7.5, 7.4, 7.3, 7.2,6.10, 6.9 , 6.8 Oracle Linux (OL) 7.4, 7.3, 7.2 (UEK default) SUSE Linux Enterprise Server SLES 12 SP4, 12 SP3, 12 SP2 Ubuntu Ubuntu 16.04 L…
第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高吞吐,低延迟,高性能. 1. Flink 是什么? 1) Flink 的发展历史 在 2010 年至 2014 年间,由柏林工业大学.柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合发起名为"Stratosphere:Information Management on the Cloud"研究项目,该…
作业来源于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1. 简述Hadoop平台的起源.发展历史与应用现状. 列举发展过程中重要的事件.主要版本.主要厂商: 国内外Hadoop应用的典型案例. (1)Hadoop起源 Hadoop最早起源于Nutch.Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎,包括网页抓取.索引.查询等功能,但随着抓取网页数量的增加,遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问…
作业要求来自:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3161 1.安装Mysql 使用命令  sudo apt-get install mysql-server                  sudo apt isntall mysql-client                  sudo apt install libmysqlclient-dev 然后使用命令 sudo netstat -tap | grep…
hadoop集群搭建--CentOS部署Hadoop服务 在了解了Hadoop的相关知识后,接下来就是Hadoop环境的搭建,搭建Hadoop环境是正式学习大数据的开始,接下来就开始搭建环境!我们用到环境为:VMware 12+CentOS6.4 hadoop安装步骤大纲: 1.准备硬件(一台虚拟主机) 2.虚拟机装linux系统(这里我们装的是CentOS) 3.准备网络连接 4.配置linux系统 5.安装jdk和hadoop 下面详细介绍环境的搭建: 1)准备linux环境 运行 Vm w…
一.简介 Apache Flume 是一个分布式,高可用的数据收集系统,可以从不同的数据源收集数据,经过聚合后发送到分布式计算框架或者存储系统中.Spark Straming 提供了以下两种方式用于 Flume 的整合. 二.推送式方法 在推送式方法 (Flume-style Push-based Approach) 中,Spark Streaming 程序需要对某台服务器的某个端口进行监听,Flume 通过 avro Sink 将数据源源不断推送到该端口.这里以监听日志文件为例,具体整合方式如…
一.简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景. CSV JSON Parquet ORC JDBC/ODBC connections Plain-text files 注:以下所有测试文件均可从本仓库的resources 目录进行下载 1.2 读数据格式 所有读取 API 遵循以下调用格式: // 格式 DataFrameReader.format(...).option("key"…