5.关闭防火墙和SELinux6.修改时区并配置自动时间同步7.设置快照保存状态8.下一篇HDFS集群部署1.设置三台Linux虚拟机的主机名和固定IP忘了记录，原视频链接在这：2023新版黑马程序员大数据入门到实战教程

网易云课堂《大数据技术原理与应用》课程Chapter1学习笔记01大数据是什么？大数据，不仅仅是数据量大，还具有多样化、快速化、价值密度低等特征。（1）大数据的4V特征数据量大：根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数据摩尔定律），预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量。多样化：大数据是由结构化和非结构化数据组成的，其中10%为结构化数据，

本节内容参考：【2023新版黑马程序员大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive，云平台实战项目全套一网打尽-哔哩哔哩】阿里云VPC配置1、注册账户登陆2、构建云上虚拟局域网virtualprivatecloud

目录一、最快的SQL引擎二、Impala架构三、核心组件一、最快的SQL引擎Impala是一个MPP（大规模并行处理）SQL查询引擎：是一个用C++和Java编写的开源软件；用于处理存储在Hadoop集群中大量的数据；性能最高的SQL引擎（提供类似RDBMS的体验），提供了访问存储在Hadoop分布式文件系统中的数据的最快方法。

官网首页1简介名字的由来Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者，DougCutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义，并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”介绍2应用搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务搜索引擎，从海量的数据中筛选出用户所需要的

一、环境安装【大数据入门核心技术-Spark】（三）Spark本地模式安装【大数据入门核心技术-Spark】（四）SparkStandlone模式安装【大数据入门核心技术-Spark】（五）SparkOnYarn

目录一、核心架构1、RelationalDatabase(Mysql)2、AzkabanWebServer3、AzkabanExecutorServer二、三种运行模式

写在前面的话标题党一回，加了“最全”二字。敲出此二字时，脸上有点热乎乎地。突然想起了马老师的视频，人活着就是要脸皮厚，不要这也不好意思，那也不好意思。你怎么好意思活着呢？概述近期计划整理一系列文章作为内部培训的讲稿，主要分享如何从0到1一步一步完成企业级大数据平台搭建，初步梳理提纲如下：大数据平台组件思维导图大数据平台框架及架构大数据平台组件选型方法及思路大数据平台规模评估及硬件配置大数据平台部署

HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用!HDFS是大数据开发入门必备掌握知识，今天给大家介绍下hadoop一些常用的命令点击链接，从零开始学习大数据1.查看hadoop版本hadoopversion2.创建hdfs文件夹hadoopfs-mkdir-phdfs路径hadoopfs-mkdir-p/tmp/hdfs3.本

2023新版《大数据入门到实战》教程上线了！！！

今天的大数据入门分享，我们就来讲讲Scala函数式编程。提到Scala，首先会提到的一个概念，就是函数式编程，这也是Scala语言区别与其他编程语言的典型特征。

大数据主要解决海量数据（TB、PB或EB）的存储和海量数据的分析计算问题大数据的特点：Volume（大量）Velocity（高速）Variety（多样）Value（低价值密度）大数据部门组织结构HadoopApache基金会开发的分部式系统基础架构GFS--->HDFSMap-Reduce--->MRBigTable--->HBaseHadoop三大发行版本Apache：最基础的版本，对入门学习最

【知乎】五万字|Hive知识体系保姆级教程大数据入门概念及应用场景一、入门概念1.1大数据的4V1.2大数据处理的最佳工具--Hadoop1.3Hadoop的核心架构二、一些重要的知识点2.1HDFS2.1.1HDFS

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:1.大数据工程师2.数据分析师3.大数据科学家4.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）由于本人曾是大数据工程师的角色，我就这个方向做一些介绍本回答目录:一、大数据工程师的技能要求二、大数据学习路径三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）一、大数据工程师的技能要求附上二份比较权威的大数据工程师技能图图总结如下:必须技能10

大数据入门知识总结一、大数据部门及流程二、数据仓库1、数据仓库的基本概念2、数据仓库的主要特征3、数据仓库与数据库区别5、数据仓库——ETL三、Hadoop——HDFS分布式存储系统1、Hadoop简介

文章目录大数据入门学习框架前言一、大数据基础二、大数据必学Java基础三、ZooKeeper四、大数据环境搭建五、Hadoop六、Hive七、HBase八、Kafka九、Scala十、Spark十一、Flink

注意本文非广告，阅读时间四分钟左右，适合大数据入门级读者阅读大数据需要学习什么？很多人问过我这个问题。每一次回答完都觉得自己讲得太片面了，总是没有一个合适的契机去好好总结这些内容，直到开始写这篇东西。

目录前言:常识:Mysql关键字:DDL:DML:DQL:内连接:开窗函数约束:DQL:SQL语句执行顺序:SQL语句细节:多表操作:ETL(extract,transform,load)Kettlekettle问题解决:Superset:重点案例:电商案例数据库JDBC前言:大数据不是Java,技术细节不是最重要的,关键还是分析问题和解决问题的能力个人笔记会经常更新关于大数据MySQL更多细节操

1.鸢尾花数据分析；基于HIQ的应用本文内容：大数据入门经典：鸢尾花数据基本分析扩展应用：利用量子神经网络对鸢尾花进行分类部分代码来自于官方示例：通过量子神经网络对鸢尾花进行分类TheIrisDataset

二、Hive三、oozie四、Flume五、Hbase六、Kafka七、Spark八、shell九、Redis十、zookeeper总结前言目前博主在实习，做大数据相关，从头开始学大数据，遂整理了一波大数据入门的工具都是什么的整理

一、Hadoop三大发行版本Hadoop三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。Apache版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。Cloudera在大型互联网企业中用的较多。Hortonworks文档较好。1、ApacheHadoop官网地址：http://hadoop.apache.org/releases.html下载地址：https://archive.

目录一、Spark集群三种部署模式1、Local模式2、SparkStandalone模式3、SparkonYARN模式二、准备工作1、Hadoop环境安装2、下载spark三、安装spark1、解压2、配置环境变量3、修改配置文件4、分发文件5、启动spark6、测试安装是否成功四、运行测试spark1、读取HDFS文件五、常见问题一、Spark集群三种部署模式1、Local模式运行在一台计算机

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:01.大数据工程师02.数据分析师03.大数据科学家04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）一、大数据工程师的技能要求二、大数据学习路径三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）一、大数据工程师的技能要求推荐一个大数据学习群142973723每天晚上20:10都有一节【免费的】大数据直播课程，专注大数据分析方法,大数据编

在大数据实时处理框架上，Spark和Flink都有着强大的数据处理能力，因此也就常常被人拿来做对比。Spark和Flink在处理数据上都能实现流式计算、实时分析，那么两者之间有何异同呢？下面我们来做一个简单的Flink和Spark对比。Spark来自Apache基金会，从2014年开始，逐步受到青睐，在常见数据处理常见当中，Spark都能起到很好的处理效果，比如批处理、流处理、交互式查询和机器学习

目录一、什么是Elasticsearch?二、核心概念1.倒排索引（InvertedIndex）2.节点&集群（Node&Cluster）3.索引（Index）4.文档（Document）5.类型（type）6.文档元数据（Documentmatadata）7.字段（Fields）一、什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful风格的搜索和数据分析

一、什么是AmbariApacheAmbari是一种基于Web的工具，支持ApacheHadoop集群的供应、管理和监控。Ambari已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。ApacheAmbari支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeepr、Sqoop和H

目录一、整体架构图二、Ambari-Server三、Ambari-Agent一、整体架构图二、Ambari-Serverambari-server端负责接收rest请求，再向agent端发送命令，发送命令的格式是json，内部包涵部署脚本执行命令(安装/开始/停止服务)所需要的配置信息，这里所指的配置信息一般是手动部署集群需要配置的xml文件，例如hadoop-site.xml文件，在bluepr

Phoenix部署（1）上传并解压tar包tar-zxvf/opt/software/apache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gz-C/opt/modulemvapache-phoenix-5.0.0-HBase-2.0-bin.tar.gzphoenix（2）配置环境变量#phoenixexportPHOENIX_HOME=/opt/module/phoen

目录一、部署规划二、部署版本三、MySQL安装四、单机Hive安装1、下载解压2、配置环境变量3、修改配置hive-env.sh.template4、配置Metastore5、修改配置文件hive-site.xml6、mysql创建root用户密码7、运行Hive--初始化数据库五、测试1、上传数据到hdfs2、hive操作建表3、导入数据5、hive命令行下查询操作一、部署规划Hadoop3.*

目录一、部署规划二、部署版本三、集群规划四、MySQL安装五、Hive安装1、下载解压2、配置环境变量3、修改配置4、metastore配置5、下载mysql驱动包6、初始化MYSQL7、分发文件8、启动metastore9、hiveserver2配置10、启动hiveserver211、连接测试一、部署规划Hadoop3.*高可用集群部署参考：https://blog.csdn.net/fore

查看创建表结构语句9、插入数据到表中10、查询表中数据10、从hdfs文件中导入数据到hive表11、修改表名称12、添加新的列13、删除表14、退出hive一、准备工作1、Hive环境安装部署参考【大数据入门核心技术

今天的大数据入门分享，我们就来讲讲HDFS数据副本存放策略。

今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS数据读写机制。HDFS在数据存储上，具备高可靠性，提供容错机制，为整个Hadoop框架的数据处理提供了更稳固的底层支持。

21世纪，世界已经进入数据大爆炸的时代，大数据时代已经来临。从商业公司内部的各种管理和运营数据，到个人移动终端与消费电子产品的社会化数据，再到互联网产生的海量信息数据等，每天世界上产生的信息量正在飞速增长。2009年数据信息量达到8000亿GB，而到2011年达到1.8ZB。图灵奖获得者JimGray提出的“新摩尔定律”：“每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和”，已经得到验证。

目录一、Impala介绍二、Impala优势三、Impala主要功能一、Impala介绍Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据。已有的Hive系统虽然也提供了SQL语义，但由于Hive底层执行使用的是MapReduce引擎，仍然是一个批处理过程，难以满足查询的交互性。相比之下，Impala的最大特点

目录一、Spark概述二、为什么要学习Spark三、Spark四大特性1、速度快2、易用性3、通用性4、兼容性一、Spark概述ApacheSpark™isaunifiedanalyticsengineforlarge-scaledataprocessing.spark是基于内存计算的大数据处理框架，由于基于内存计算，处理数据非常快。这里仅仅只涉及到数据的计算，并没有涉及到数据的存储，后期就需要对

一、Spark核心模块1、SparkCore实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。SparkCore中还包含了对弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataSet，简称RDD)的API定义。2、SparkSQL是Spark用来操作结构化数据的程序包。通过SparkSql，我们可以使用SQL或者ApacheHive版本的SQL方言(

目录一、大数据应用概述二、细分行业一、大数据应用概述大数据应用广泛，涵盖金融保险、医疗、基础电信、交通管理、物流零售、文化娱乐、能源、旅游、农业、工业等。随着政府和公用事业服务意识的不断增强和转变，以及更智能的执政和管理理念的带动，对数据管理和分析的需求日益增强，大数据将广泛应用于政府/公用事业。二、细分行业制造业：利用工业大数据提高制造业水平，包括产品故障诊断预测、工艺流程分析、生产工艺改进、生

一、大数据分析的五个基本方面1、可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。2、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被

今天的大数据入门分享，我们来讲讲SpringMVC框架原理。事实上，MVC是一种软件设计模式，Spring并非唯一的MVC框架。但是在这些年的发展当中，SpringMVC确实提供了非常不错的实践。一、

文章目录博客精品栏目介绍一、大数据入门核心技术二、数据湖基础+湖仓一体电商项目三、大数据OLAP技术体系四、客快物流大数据项目五、大数据进阶知识六、大数据调度系统七、数据治理博客精品栏目介绍一、大数据入门核心技术大数据入门核心技术栏目里集合

今天的大数据入门分享，我们就来讲讲FLink的几个核心概念。

第一部分：了解大数据平台架构大数据有非常大的价值，不管是从帮助企业创造营收还是从提高效率、节省企业成本角度。大数据要是做好了，将会是一个企业增长的发动机，推动业务突飞猛进的发展。要实现大数据的价值，真正让大数据为企业创造贡献，首先必须要积累有大数据，把日常的业务和用户行为数据收集起来。有些数据是可再生资源，但更多的数据是不可再生资源，这就需要我们搭建一个平台负责数据的采集、规整、运算、存储、应用、

0基础我们该怎么进行大数据入门学习呢？一、大数据是什么?大数据，bigdata，《大数据》一书对大数据这么定义，大数据是指不能用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

目录大数据入门系列文章1.大数据入门-大数据是什么一、概念二、技术详解1.基础架构：Hadoop2.分布式文件系统：HDFS3.数据仓库：Hive4.存储引擎：Kudu5.分布式数据库：HBase6.实时框架

今天的大数据入门分享，我们就来讲讲HadoopHDFS存储原理。1、什么是HDFS？

前言：最近做需求的时候，涉及到了数仓相关的知识。简单介绍下数仓的一些基本概念。以及，了解下大数据开发的一些基本流程。一、什么是数仓？数据仓库，由数据仓库之父比尔·恩门（BillInmon）于1990年提出的。1991年，他写了一本书，叫《BuildingtheDataWarehouse》（建立数据仓库），书中提出的：数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOrient

大数据是个很庞大的概念，设计的方方面面很多，自我感觉大数据入门有几方面必须要掌握的1、对于第一代大数据平台Hadoop的概念要了解，都有哪些模块，每个模块做什么的，以及了解hadoop的不足之处。

大数据入门，需要学习以下这些知识点：1、Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，

今天我们就来谈谈学习大数据入门语言的选择。当然并不只是我个人之见，此外我搜集了各路大神的见解综合起来跟大家做个讨论。java和python的区别到底在哪里？