实验环境 CentOS镜像为CentOS-7-x86_64-Everything-1804.iso 虚机配置 节点名称 IP地址 子网掩码 CPU/内存 磁盘 安装方式 master 192.168.204.101 255.255.255.0 1核心/4GB 100GB GNOME Desktop slave1 192.168.204.111 255.255.255.0 1核心/2GB 100GB Minimal Install slave2 192.168.204.112 255.255.25…

一.所需环境 ·Java 8 二.Hadoop下载 http://hadoop.apache.org/releases.html 三.配置环境变量 HADOOP_HOME: C:\hadoop- Path: C:\hadoop-\bin 四.命令行检验 hadoop 五.报错 Error: JAVA_HOME is incorrectly set. Please update C:\hadoop-\conf\hadoop-env.cmd 1.打开C:\hadoop-2.7.7\etc\hadoo…

前期准备 操作系统 hadoop目前对linux操作系统支持是最好的,可以部署2000个节点的服务器集群:在hadoop2.2以后,开始支持windows操作系统,但是兼容性没有linux好.因此,建议在MAC OS或者linux(CentOS或者Unbuntu)操作系统上安装. 安装java hadoop2.6以前的版本,需要jdk1.6以上的版本:从hadoop2.7开始,则需要jdk1.7以上的版本. 我们可以使用jdk1.8,下载地址   对于linux操作系统用户 下载jdk-8u16…

所需环境 jdk 8 Hadoop下载 http://hadoop.apache.org/releases.html 配置环境变量 HADOOP_HOME: C:\hadoop-2.7.7 Path: C:\hadoop-2.7.7\bin 命令行检验 hadoop 报错 Error: JAVA_HOME is incorrectly set. Please update C:\hadoop-2.7.7\conf\hadoop-env.cmd 打开C:\hadoop-2.7.7\etc\hado…

一.所需环境 · Java 8 · Python 2.6+ · Scala · Hadoop 2.7+ 二.Spark下载与解压 http://spark.apache.org/downloads.html 按照以下截图提示,点击下载Spark的tgz压缩包. 下载完成后将Spark用7zip工具解压,放到一个不带空格的根目录下,我将起放在C盘的spark文件夹下:C:\spark\spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 三.环境变量配置 SCALA_HOME: C:\spark\s…

一.Java 8下载 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 下载之后直接运行exe文件进行安装,选择你想要存放的路径即可. 二.配置环境变量 JAVA_HOME: C:\Program Files\Java\jdk1..0_202 Path: C:\Program Files\Java\jdk1..0_202\bin Path: C:\Program Files\J…

一.所需环境 ·Java 8   二.下载Scala https://www.scala-lang.org/download/ 三.配置环境变量 SCALA_HOME: C:\scala Path: C:\scala\bin 四.命令行检验 scala 至此,我们已经成功在windows环境下搭建起scala开发环境,可以使用scala愉快地继续自己的大数据之旅了!…

1.使用python fabric进行Linux基础配置 使用python,可以让任何事情高效起来,包括运维工作,fabric正式这样一套基于python2的类库,它执行本地或远程shell命令提供了操作的基本套件(正常或通过sudo)和上传/下载文件,如提示用户输入运行辅助功能,或中止执行. 用Python3开发的部署工具叫fabric3:fabric3,和fabric一样最大特点是不用登录远程服务器,在本地运行远程命令,几行Python脚本就可以轻松部署. 典型用途包括创建一个包含一个或多个…

一直在忙Android FrameWork,终于闲了一点,利用空余时间研究了一下Hadoop,并且在自己和同事的电脑上搭建了分布式集群,现在更新一下blog,分享自己的成果. 一 .环境 1.操作系统:Ubuntu 12.04 LTS 64位 2.Java版本:openjdk-7-jdk 3.Hadoop版本:2.6.0 4.结点信息: 机器名 IP hostname 作用 master 10.13.14.83 rdcdz140395 NameNode and JobTracker slave-…

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他…

Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 开发环境搭建详解 PaulTsao 说明:本文由作者原创,仅供内部参考学习与交流,转载引用请注明出处,用于商业目的请联系作者本人. Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 开发实例,共有三篇教程: 第一篇:Win10系统搭建Python+Django+Nginx+MySQL 开发环境搭建(完美版) 第二篇:Win10+Python+Django+Nginx+MySQL 中,用Python连通操作MySQL 第…

1.Hadoop数据仓库架构设计 如上图. ODS(Operation Data Store)层:ODS层通常也被称为准备区(Staging area),它们是后续数据仓库层(即基于Kimball维度建模生成的实时表和维度表层,以及基于事实表和明细表 加工的汇总层数据)加工数据的来源,同时ODS层也存储着历史的增量和或全量数据. 数据仓库层(DW:Data Warehouse): 是Hadoop数据平台的主体内容.数据仓库层的数据是ODS层数据经过ETL清洗.转换.加载生成的.Hadoop数据仓…

转载:https://blog.csdn.net/yjx2323999451/article/details/53200243/ pycharm+python+Django之web开发环境的搭建(windows) 最近在学习python,总感觉网上写的一些东西对新手(python方面的程序员)来说不是太友好.有些文章写得不是太详细,有些又写得比较高升.对于新手的我来说不是太适合.于是就写下自己在学习中遇到的问题和解决的步骤.(说明:文章只是供自己学习,复习自用.) pycharm:一款非常好用的…

如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序员为什么要学编程! 大数据技术是未来科技的必备技能,在外行看来大数据就是噱头,华而不实,对于大数据技术来说"先是看不见,再是看不上,最后是跟不上".做技术的一定要跟上时代,做精当下,看见未来! 大数据,人工智能,可以说绝对是未来十年社会发展的风向标.生存法则变了, 你再不懂这些就彻底晚了!…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

点击上方 蓝字关注我们 作者 | 宋哲琦 ✎ 编 者 按 在不久前的 Apache  DolphinScheduler Meetup 2021 上,有赞大数据开发平台负责人 宋哲琦 带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache  DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践. 这位来自浙江杭州的 90 后年轻人自 2019 年 9 月加入有赞,在这里从事数据开发平台.调度系统和数据同步组件的研发工作.刚入职时,有赞使用的还是同为 Apache 开源项目的 Airf…

阿里云学生服务器搭建网站(2)-Ubuntu16.04安装php开发环境  优秀博文:https://www.linuxidc.com/Linux/2016-10/136327.htm https://blog.csdn.net/lhf_tiger/article/details/44024139 目的描述:我要在Ubuntu 16.04  64位服务器上安装LAMP环境(也就是PHP开发环境). LAMP(Linux- Apache-MySQL-PHP)网站架构是目前国际流行的Web框架,该框…

详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术   架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告 大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用…

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数…

综合研究:      在这部分内容中,将启示我们如何进行独立研究和深度思考(一定要注意这一点,相应的调整自己的学习思想).同时使我们:          (1)认识到汇编语言对于深入理解其他领域知识的重要性.          (2)对前面所学习的汇编语言知识进行融会.          (3)对用研究的方法进行学习进行体验.  研究实验1_搭建一个精简的C语言开发环境:  在运行过程中如果需要使用TC 2.0中的相关文件,就会出现文件找不到的错误,我们根据提示信息,就可以知道  找不到的是哪个…

做了三年多的JavaEE开发了,在平时的JavaEE开发中,为了能够用最快的速度开发项目,一般都会选择使用Struts2,SpringMVC,Spring,Hibernate,MyBatis这些开源框架来开发项目,而这些框架一般不是单独使用的,经常是Struts2+Spring3+Hibernate.SpringMVC+Spring+Hibernate.SpringMVC+Spring+Mybatis这几种组合中的一种,也就是多个框架配合起来使用.今天来总结一下如何使用Maven搭建Struts…

Vvio总共就一轮技术面+一轮HR面,技术面总体而言,比较宽泛,比较看中基础,面试的全程没有涉及简历上的东西(都准备好跟他扯项目了,感觉是抽取的题库...)具体内容如下: 1.熟悉Hadoop哪些组件? 答:hdfs.yarn.MapRedue.Hive 2.讲一讲yarn的调度过程? 答:blabla... 3.yarn的调度器有哪些? 答:FIFO.多队列分开调度.CapacityScheduler.FairScheduler...(当时没答全) 4.讲讲Hive内部表和外部表的区别? 答:…

一. HDFS和MapReduce优缺点 1.HDFS的优势 HDFS的英文全称是 Hadoop Distributed File System,即Hadoop分布式文件系统,它是Hadoop的核心子项目.实际上,Hadoop中有一个综合性的文件系统抽象,它提供了文件系统实现的各类接口, 而HDFS只是这个抽象文件系统 的一种实现,但HDFS是各种抽象接口中应用最为广泛和最广为人知的一个. HDFS被设计成适合运行在通用和廉价硬件上的分布式文件系统.它和现有的分布式文件系统有很多共同点,但他和其…

1.介绍 本节主要利用Stream SQL进行实时开发实战,回顾Beam的API和Hadoop MapReduce的API,会发现Google将实际业务对数据的各种操作进行了抽象,多变的数据需求抽象为三类: 离线的Map.Shuffle.Reduce以及 实时的ParDo.GroupByKey.Combine,这些抽象其实也对应了SQL的操作.SQL开发有如下几类: select操作:包括过滤.投影.表达式等. join操作:关联操作,包括和维度表关联以及窗口操作等. 聚合操作:全局group…

1.流计算SQL原理和架构 流计算SQL通常是一个类SQL的声明式语言,主要用于对流式数据(Streams)的持续性查询,目的是在常见流计算平台和框架(如Storm.Spark Streaming.Flink.Beam等)的底层API上, 通过使用简易通用的的SQL语言构建SQL抽象层,降低实时开发的门槛. 流计算SQL的原理其实很简单,就是在SQL和底层的流计算引擎之间架起一座桥梁---流计算SQL被用户提交,被SQL引擎层翻译为底层的API并在底层的流计算引擎上执行.比如对Storm 来说,…

Storm是一个分布式.高容错.高可靠性的实时计算系统,它对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义.Hadoop提供了Map和Reduce原语.同样,Storm也对数据的实时处理提供了简单的 spout和bolt原语.Storm集群表面上看和Hadoop集群非常像,但Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而Storm上面运行的是topology(拓扑),它们非常不一样,比如一个MapReduce的Job最终会结束, 而一个Storm topology永远运行(除非显式杀…

1.Hive 表 DDL 1.1.创建表 Hive中创建表的完整语法如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS]  table_name [ (col_name data_type [COMMET col_comment], . . .)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], . . . )] [CLUSTERED BY (c…

1.Hive出现背景 Hive是Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的.它是建立在Hadoop体系架构上的一层SQL抽象,使得数据相关人员使用他们最为熟悉的SQL语言就可以进行海量数据的处理.分析和统计工作, 而不是必须掌握Java等编程语言和具备开发MapReduce程序的能力.Hive SQL实际上先被SQL解析器进行解析然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划,并按照该计划生成MapReduce任务后交给Hadoop集群处理. 由于Hive SQL是翻译为Map…

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…

webdriver实用指南是本人编写的系列丛书,包括ruby版.python版和java版.在线版是免费的,之前是放在我的github上,但是很多同学总不记得地址,现在转到我的博客上,方便大家阅读. 安装python及webdriver的开发环境 场景 工欲善其事必先利其器,搭建开发环境对于初学者来说往往是非常困难和无从下手的.因此这里有必要叙述一下python及webdriver开发环境的搭建方法. 安装视频 如果你对下面的文字不感兴趣,或者你对所有文字都不感兴趣,那么推荐你观看这个视频 安装…