1.1开发环境二、系统介绍2.1图片展示三、部分代码设计3.1.部分代码如下：**总结****大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦****有问题评论区交流**一、开发介绍1.1开发环境技术栈：spark+hadoop

摘要：翟周伟，资深Hadoop技术专家，《Hadoop开源云计算平台》、《Hadoop核心技术》作者。

为什么不能像操作分布式数据库或者hadoop那样，增加一个中央节点，让它去代理所有事情。所以就开发了这个tai

1.Hadoop基本命令1.1查看版本信息hadoopversion用于检查Hadoop的版本信息以及编译信息。

一、HDFS原理HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般，是最基础的一部分

NameNodemaster192.168.1.101DataNode1slave1192.168.1.102DataNode2slave2192.168.1.1032.软件要求操作系统：CentOS7或Ubuntu20.04JavaJDK：Hadoop

配置主机Host在三台服务器上添加主机名与IP的映射，以方便在局域网内进行主机间的快速访问和后续的文件配置；配置方法：vi/etc/hosts为方便配置：我的三台主机取名为HadoopMaster、HadoopSlave01

Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce进行交互。

基于Hadoop的海量图像检索“MassiveImageRetrievalBasedonHadoop:AStudyinSoftwareEngineering”完整下载链接:基于Hadoop的海量图像检索文章目录基于

一、数据中台关键技术汇总语言框架：Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集：Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储：HadoopHDFS离线批处理计算：MapReduce、Spark

Kylin提供了一个Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力，能够支持大规模数据，处理TB乃至PB级别的分析任务，并且能够在亚秒级查询巨大的Hive表。

在阿里云目前的活动中，属于内存型实例规格的云服务器有内存型r7、内存型r8a、内存型r8y这几个实例规格，相比于活动内的经济型e和通用算力型u1等实例规格来说，这些实例规格等性能更强，适用于数据分析与挖掘，Hadoop

Hadoop集群搭建准备环境hadoop-3.3.6.tar.gz，jdk-8u421-linux-x64.tar.gz根据自己的使用下载对的hadoop和jdk版本hadoop下载地址：ApacheHadoopJDK

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集大众点评美食数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术：springbootvue.jspythonechartsspar

开发技术hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP

任务描述“数据生产”的程序启动后，会持续向callLog.csv文件中写入模拟的通话记录。接下来，我们需要将这些实时的数据通过Flume采集到Kafka集群中，然后提供给HBase消费。Flume：是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据

它是Google的Chubby项目的开源实现之一，并且是Hadoop和HBase等项目的重要组成部分。ZooKeeper提供的功能包括配置维护

应用：Hadoop、Spark等大数据框架优势：高

1.什么是大数据数据体量巨大：数据量规模庞大，通常以PB（拍字节）或EB（艾字节）来衡量，远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中，非结构化数据占据了相当大的比例，如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低：在大量的数据中，真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此，如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理

曾经负责过一款底层存储系统的测试工作，最近看hdfs的文章发现，从架构上真心没啥特别大的区别。

框架示例ApacheHadoop：以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark：可以整合进Hadoop，取代MapReduce的框架

HiveSQL（HiveSQL）是ApacheHive所使用的SQL方言，专门用于在Hadoop上进行大规模数据处理。以下是一些常见的HiveSQL函数及其使用方法：1.聚合函数COUNT统计记录数。

一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些：command：Linuxshell命令行任务gobblin：通用数据采集工具hadoopJava：运行hadoopMR任务java：原生java

前提环境：已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL

HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive

风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语

1.生成密钥ssh-keygen-trsa所有节点都要执行2.所有节点执行ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名1@主机名1ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名2@主机名2ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名3@主机名33.目录授权chmod700~/.sshchmod600~/.ssh/authorized_

启动hadoop命令（未配环境变量）：进入hadoop安装目录输入.

命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录（或主文件夹）。

一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0

简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv

1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|

hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。

（一）HDFS简介及其基本概念  HDFS（HadoopDistributedFileSystem）是hadoop生态系统的一个重要组成部分，是hadoop中的的存储组件，在整个Hadoop中的地位非同一般

大数据开发（Hadoop面试真题）1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点？如何解决这些问题？

zookeeper介绍zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，它是开源的Hadoop项目中的一个子项目，并且根据google发表的论文来实现的，接下来我们首先来安装使用下这个软件，然后再来探索下其中比较重要一致性算法

在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Hivecount(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

目录系统平台（Hadoop、CDH、HDP）监控管理（CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle）文件系统（HDFS、GPFS、Ceph、Gluster

概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据，存储单位是Region，底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库

读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="

一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置，具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:

看看这个参数如何运用：我们的spark-sql版本：[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__

$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64(64位操作系统)$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-i386-32（32位操作系统）文件夹中的libhadoop.so

1.hadoop启动报错1.1.问题1util.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable

准备工作：1、需要安装配置好hive，如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark，如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置（单机版）3、需要安装配置好Hadoop

一、源码下载下面是hadoop官方源码下载地址，我下载的是hadoop-3.2.4，那就一起来看下吧Indexof/dist/hadoop/core二、上下文在我的博客中的ContainerLaunchprepareForLaunch

首先需要确保有hadoop102，hadoop103，hadoop104三台虚拟机并且都安装成功且配置成功了zookeeper。

理论知识DockerDocker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口，容器性能开销极低。Docker能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助Docker，开发者可以与管