Hadoop+Spark 大数据开发项目实践_光环大数据培训

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全面的Hadoop大数据专业课程有哪些_光环大数据

全面的Hadoop大数据专业课程有哪些_光环大数据大数据一词听起来模糊懵懂，很多想要学习Hadoop大数据的学员都想知道，最全面的Hadoop大数据专业课程有哪些。

下面，就光环大数据的Hadoop大数据培训班所开始的课程对学员的问题作出解答。

大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！课程一阶段-JavaSE开发学习内容：JavaSE实战开发学习目标：Java面向对象、访问权限、抽象类与接口、异常处理、I/O流与反射、Java 网络编程。

完成项目：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。

课程二阶段-JavaEE开发学习内容：JavaEE实战开发学习目标：Mysql数据库，JDBC，JavaWeb开发、Servlet JSP、Java三大框架核心框架开发完成项目：京东电商网站项目、2048游戏项目、智能图书管理系统课程三阶段-并发编程实战开发学习内容：并发编程实战开发学习目标：掌握Socket编程模型、NIO与AIO编程模型Buffer API与通信框架Netty。

完成项目：类QQ聊天室、RPC模拟实现课程四阶段-Linux精讲学习内容：Linux精讲学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，增大网站并发访问量，保证服务不间断。

完成项目：公司网络拓扑实战、构建企业网站和邮件应用平台、构建服务器管理监控系统。

课程五阶段-Hadoop生态体系学习内容：Hadoop生态体系学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

完成项目：微博数据大数据分析项目、用户行为分析项目、精准广告投放项目。

课程六阶段-Python实战开发学习内容：Python实战开发学习目标：能够编写网络爬虫、Python进行网络编程PythonWeb全栈开发、Python机器学习。

光环大数据培训_ spark学习 spark应用案例现场分享

光环大数据培训_spark学习 spark应用案例现场分享光环大数据培训机构，近日，风靡西雅图、旧金山的Datapalooza登陆上海，来自IBM的顶尖数据分析专家和中国业界数据分析带头人齐聚上海交通大学，以精彩的演讲和深度解析为我们打开了Spark世界的大门!以下为来自上海交通大学OMNILab实验室的王海洋博士现场分享的Spark应用案例。

今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。

我将分以下4部分为大家进行介绍。

首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spark与hadoop的关系。

接下来介绍如何使用spark RDD进行数据分析。

之后分享spark与大数据分析的关系，以及spark在大数据分析中所起到的作用。

最后，为大家分享一下我与四位小伙伴基于去年的SODA开放的交通数据做的案例：大型活动大规模人群的检测与疏散。

spark是一个快速易用的大规模数据计算框架，具有速度快、易使用、功能全的特点，并且可以与Hadoop很好地集成。

那么我们什么时候需要使用spark呢?首先，当我们需要处理的数据量超过了单机尺度(比如我们的计算机有4GB的内存，而我们需要处理100GB以上的数据)这时我们可以选择spark集群进行计算。

有时我们可能需要处理的数据量并不大，但是计算很复杂，需要大量的时间，这时我们也可以选择利用spark集群强大的计算资源，并行化地计算。

spark可以提供了丰富的数据处理操作，包括在线的流式数据处理、离线的批量数据处理、即席查询、机器学习。

spark也提供了多种编程API接口，供具有不同开发经验的数据分析者使用。

spark与Hadoop是什么关系呢? Hadoop有两个核心模块，分布式存储模块HDFS 和分布式计算模块Mapreduce。

spark本身并没有提供分布式文件系统，因此spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS。

spark培训课程内容—光环大数据spark培训机构

大数据spark培训光环大数据spark培训简介1.大数据工具—Spark实时分析Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。

spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。

近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。

其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题，但是在效率和代码维护方面并不理想，现已转向Spark框架。

淘宝技术团队使用Spark实现了多次迭代的机器学习算法和一些高计算复杂度的算法，并将其运用在推荐系统上；同时还利用Spark中的一系列组件解决了基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等许多生产问题。

此外，腾讯也是最早使用Spark的应用之一，借助Spark快速迭代的优势，腾讯提出了大数据精准推荐，并采用“数据+算法+系统”这套技术方案支持每天上百亿的请求量。

2.大数据处理—Spark基于内存Spark运行速度如此之快，主要得益于以下两方面：一方面，Spark中的运算大多是基于内存的。

Spark提出了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（RDD，Resilient DistributedDatasets）。

RDD支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。

RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

另一方面，Spark从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。

DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。

Hadoop--快速搭建大数据开发环境_光环大数据培训

Hadoop--快速搭建大数据开发环境_光环大数据培训最近自己电脑的磁盘坏了，导致数据也没了。

安装好系统之后就是各种弄环境了，之前的博客也写过hadoop环境搭建Hadoop，Hive，HBase，Kafka，Spark，MySQL，Redis等等一系列的。

之前记录的目的也是为了方便自己吧，但整个流程下来还是的花费几个小时。

从前面的博客找到从虚拟机的网络配置，下载软件上传在修改配置挺麻烦的。

这里再次做个汇总，以后做这个过程或者升级就更加方便（主要便捷是后面会给出一个Virtual Box的包直接导入就有这些所有环境了）。

准备∙软件下载安装linux1.安装virtual box（略，这个没什么好说的，一直下一步就ok！）2.安装Linux虚拟机注意（选择第一个）3.添加虚拟机后网络配置环境准备∙规划1.创建一个data目录所有东西都放在那儿：mkdir /data2.再在data目录下创建一个data目录用来保存一些数据，比如hdfs,kafka等：mkdir /data/data∙上传软件准备1.关闭防火墙：[[email protected] ~]# service iptables stop [[email protected] ~]# c hkconfig --list | grep iptables2.修改主机名：修改[[email protected] ~]# vi /etc/sysconfig/network## 修改为：HOSTNAME=xi aoxiaomo3.绑定hosts Name：[[email protected] ~]# vi /etc/hosts## 添加192.168.56.102 xiaoxiaomo4.设置ssh：[[email protected] ~]# ssh-keygen -t rsa #生成rsa格式的ssh私钥和公钥[[email protected] ~]# ssh-copy-id -i xiaoxiaomo #把公钥复制到对方节点(这里我复制到自己的主机xiaoxiaomo01上)[[email protected] ~]# ssh xiaox iaomo01 #验证5.安装国内的yum镜像参考：/2016/02/11/Linux-Yum%E6%BA%90%E7%A0%8 1%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%85%8D%E7%BD%AE/6.安装JDK 参考，这里我们安装jdk1.8 ：##解压到/data && 修改名称[[email protected] ~]# tar -zxvf /opt/jdk-8u1 44-linux-x64.tar.gz -C /data[[email protected] ~]# mv /data/jdk1.8.0_ 144/ /data/jdk##配置环境变量[[email protected] ~]# vi /etc/profileexpo rt JAVA_HOME=/data/jdkexport PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH参考：/2016/04/09/Hadoop-%E5%AE%89%E8%A3%85%E5%89 %8D%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%87%86%E5%A4%87/安装Hadoop∙解压&&重命名&&配置环境变量[[email protected] ~]# tar -zxvf /opt/hadoop-2.7.2.tar.gz -C /data/ [[email protected] ~]# mv /data/hadoop-2.7.2/ /data/hadoop[[email pro tected] ~]# mkdir -p /data/data/hdfs/name ##需要创建一个目录不然启动会报错[[email protected] ~]# vim /etc/profile ##添加如下export HADOOP_HO ME=/data/hadoopexport PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:## 【**备注后面的环境变量就略了，参考附录中的环境变量**】∙配置1.配置core-site.xml<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://xiaoxiaomo:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/data/data/hdfs/tmp</v alue> </property> </configuratio n>2.配置hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/data/jdkexport HADOOP_LOG_DIR=/data/data/hdfs/logs3.配置hdfs-site.xml<configuration> <property> <name>.dir</name> <value>file:///data/data/hdfs/name</value> </property><property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>fi le:///data/data/hdfs/data</value> </property> <property> <name>node.checkpoint.dir</name> <value>file:// /data/data/hdfs/namesecondary</value> </property> <property> <name>node.secondary.http-address</name> <v alue>xiaoxiaomo:9001</value> </property> <property> <name> dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <prop erty> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.permissions</name><value>false</value> </property> </configu ration>4.配置log4j.propertieshadoop.log.dir=/data/data/hdfs/logs5.配置log4j.properties<configuration> <property> <name></ name> <value>yarn</value> </property> <property> < name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>xiaoxiaomo:100 20</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhist ory.webapp.address</name> <value>xiaoxiaomo:19888</value> < /property> <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-d ir</name> <value>/history</value> </property> <proper ty> <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name> <value> ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value> </proper ty> <property> <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done -dir</name> <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/histor y/done_intermediate</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.log.level</name> <value>DEBUG </value> </property> <property> <name>mapr educe.reduce.log.level</name> <value>DEBUG</value> </property></configuration>6.配置slaves##localtion修改为xiaoxiaomo7.yarn-env.shexport JAVA_HOME=/data/jdkexport YARN_LOG_DIR=/data/data/hdfs/logsex port YARN_ROOT_LOGGER=DEBUG,DRFA8.配置yarn-site.xml<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-servi ces</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>xiaoxiaomo</value> </property> <pr operty> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value> xiaoxiaomo:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>xiaoxiaomo:803 0</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanag er.resource-tracker.address</name> <value>xiaoxiaomo:8031</val ue> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.adm in.address</name> <value>xiaoxiaomo:8033</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>xiaoxiaomo:8088</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property></configuration>启动测试## 格式化数据目录[[email protected] ~]# hdfs namenode -format## 启动hd fs[[email protected] ~]# start-dfs.sh ##访问：http://xiaoxiaomo:50070# # 启动yarn[[email protected] ~]# start-yarn.sh ##访问：http://xiaoxiao mo:8088安装zookeeper[[email protected] ~]# tar -zxvf /opt/zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /data/ [[email protected] ~]# mv /data/zookeeper-3.4.9/ /data/zookeeper## 配置环境变量略[[email protected] ~]# vi /etc/profile ## 添加：export ZK_HOME=/ data/zookeeper[[email protected] ~]# cd $ZK_HOME/conf[[email protected] conf]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg[[email protected] conf]# vi zoo.cfg ##参考：/2016/05/05/Zookeeper-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E6 %90%AD%E5%BB%BA/安装HBase[[email protected]xiaoxiaomo ~]# tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /da ta/[[email protected]xiaoxiaomo ~]# mv /data/hbase-1.3.1/ /data/hbase修改配置1.vi $HBASE_HOME/conf/hbase-env.shexport JAVA_HOME=/data/jdkexport HBASE_LOG_DIR=/data/data/hbase/logs export HBASE_ROOT_LOGGER=INFO,DRFA2.vi $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml<property> <name>hbase.tmp.dir</name> <value>/data/data/hbase/tmp</ value></property><property> <name>hbase.rootdir</name><value>hdfs:/ /xiaoxiaomo:9000/hbase</value></property><property> <name>hbase.clu ster.distributed</name> <value>true</value></property><pro perty> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>xiaoxiaomo</value> </property><property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/data/data/hbase/zk</value></property>3.vi $HBASE_HOME/conf/log4j.propertiehbase.log.dir=/data/data/hbase/logs ##修改为统一目录4.启动## 启动hbase[[email protected] ~]# start-hbase.sh安装MySQL[[email protected] opt]# rpm -qa|grep mysql #如有就卸载[[email protected] opt]# tar -xvf mysql-5.7.9-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar [[email protecte d] opt]# rpm -ivh mysql-community-common-5.7.9-1.el6.x86_64.rpm [[email protected] opt]# rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.9-1.el6.x86_64.rpm [[email protected] opt]# rpm -ivh mysql-community-client-5.7.9-1.el6.x86 _64.rpm [[email protected] opt]# yum install -y mysql-community-server-5.7.9-1.el6.x86_64.rpm [[email protected] opt]# mysqld --initialize #初始化[[email protected] opt]# cat /var/log/mysqld.log #可以获取初始密码[[email protected] opt]# chown -R mysql:mysql /var/lib/mysql #授权[[email pro tected] opt]# /etc/init.d/mysqld start #启动[[email protected] opt]# mys ql -uroot -p #登录（通过默认的初始密码）##登录进去后要重设密码mysql>SET PASS WORD = PASSWORD('root');##mysql启动&&停止[[email protected] opt]# /etc/i nit.d/mysqld start ##启动服务[[email protected] opt]# service mysqld star t ##启动服务[[email protected] opt]# /etc/init.d/mysqld stop ##启停止服务[[email protected] opt]# service mysqld stop ##停止服务安装Hive[[email protected] opt]# tar -zxvf apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz -C /data /[[email protected] opt]# mv /data/apache-hive-1.2.1-bin/ /data/hive##配置环境变量略[[email protected] opt]# cd $HIVE_HOME[[email protected] hi ve]# cp conf/hive-env.sh.template conf/hive-env.sh[[email protected] hiv e]# cp conf/hive-default.xml.template conf/hive-site.xml修改配置1.hive-env.sh[[email protected] hive]# vim conf/hive-env.sh ##添加如下配置export JA VA_HOME=/data/jdkexport HIVE_HOME=/data/hiveexport HADOOP_HOME=/data /hadoop2.hive-env.sh[[email protected] hive]# vim conf/hive-env.sh ##修改如下配置<property> <name>hive.querylog.location</name> <value>/data/data/hive/tmp</va lue></property><property> <name>hive.exec.local.scratchdir</name> < value>/data/data/hive/tmp</value></property><property> <name>hive.d ownloaded.resources.dir</name> <value>/data/data/hive/tmp</value></ property><property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8</value></property><property> <name>javax.jdo.option.Connectio nDriverName</name> <value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property>< property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value></property><property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>root</value></property>3.复制mysql驱动jar包到$HIVE_HOME/lib/目录下4.启动。

Hadoop基础之初识大数据与Hadoop_光环大数据培训

从大量客户中快速识别出金牌客户。
使用点击流分析和数据挖掘来规避欺诈行为。
2.4、大数据的系统架构(整体架构)
2.5、大数据处理平台
2.6、大数据中的几个概念
1)集群(Cluster)：服务器集群就是指将很多服务器集中起来群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，
1)对于“大数据”(Big data)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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
2)麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
光环大数据--大数据培训&人工智能培训 Hadoop 基础之初识大数据与 Hadoop_光环大数据培训
我将一步一步的分享大数据相关的知识，其实很多程序员感觉大数据很难学，其实并不是你想象的这样，只要自己想学，还有什么难得呢?
学习 hadoop 有一个 8020 原则，80%都是在不断的配置配置搭建集群，只有 20%写程序!
6)机器学习(MachineLearning)：当数据被处理完，用来获取所处理的信息。从数据集中获取信息。
7)云计算(CloudComputing)：通过
互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源
三、Hadoop 概述
3.1、什么是 Hadoop
1)Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。
1)Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。

Hadoop和Spark _光环大数据spark培训

Hadoop和Spark _光环大数据spark培训光环大数据是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构，多年来专注大数据人才培养，携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才，专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务，助力他们高薪名企就业。

Hadoop和SparkHadoop这项大数据处理技术大概已有十年历史，而且被看做是首选的大数据集合处理的解决方案。

MapReduce是一路计算的优秀解决方案，不过对于需要多路计算和算法的用例来说，并非十分高效。

数据处理流程中的每一步都需要一个Map阶段和一个Reduce阶段，而且如果要利用这一解决方案，需要将所有用例都转换成MapReduce模式。

在下一步开始之前，上一步的作业输出数据必须要存储到分布式文件系统中。

因此，复制和磁盘存储会导致这种方式速度变慢。

另外Hadoop解决方案中通常会包含难以安装和管理的集群。

而且为了处理不同的大数据用例，还需要集成多种不同的工具（如用于机器学习的Mahout和流数据处理的Storm）。

如果想要完成比较复杂的工作，就必须将一系列的MapReduce作业串联起来然后顺序执行这些作业。

每一个作业都是高时延的，而且只有在前一个作业完成之后下一个作业才能开始启动。

而Spark则允许程序开发者使用有向无环图（DAG）开发复杂的多步数据管道。

而且还支持跨有向无环图的内存数据共享，以便不同的作业可以共同处理同一个数据。

Spark运行在现有的Hadoop分布式文件系统基础之上（HDFS）提供额外的增强功能。

它支持将Spark应用部署到现存的Hadoopv1集群（withSIMR–Spark-Inside-MapReduce）或Hadoopv2YARN集群甚至是ApacheMesos之中。

我们应该将Spark看作是HadoopMapReduce的一个替代品而不是Hadoop的替代品。

Hadoop入门培训—光环大数据培训

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Hadoop生态系统和Google架构比较
• 技术架构的比较
– 并行计算模型：MapReduce->MapReduce – 分布式文件系统：HDFS->GFS – 数据结构化管理组件：Hbase->BigTable – 分布式锁服务Zookeeper->Chubby
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一、Hadoop简介
• Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。 • 2006年2月从Nutch项目中分离出来,正式成为Apache顶级项目之一。 • 作者:Doug Cutting • 官方网站 • 产品Logo
Map/Reduce HDFS Other FS
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谁在用Hadoop
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问:为什么要用Hadoop?
答：都是数据惹的祸: (1).海量数据存储用Mysql?Oracle?各种水平、垂直扩展？ (2).海量数据计算用性能卓越的单台机器？ (3).上述问题的容错性
对于Reduce的输入为: <Bye,1> <Goodbye,1> <Hadoop,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hello,1> <World,1> <word,1>
整个map的输出是： < Hello,1> < World, 1> < Bye, 1> < World, 1> < Hello, 1> < Hadoop, 1> < Goodbye, 1> <Hadoop,1> Reduce的输出为 < Bye, 1> < Goodbye, 1> < Hadoop, 2> < Hello, 2> < World, 2>

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

Hadoop大数据技术案例_光环大数据培训

Hadoop大数据技术案例_光环大数据培训让Hadoop和其他大数据技术如此引人注目的部分原因是，他们让企业找到问题的答案，而在此之前他们甚至不知道问题是什么。

包括谷歌，Facebook、LinkedIn还在内的诸多巨头，都在帮助Hadoop改善运营效率。

具体包括包括：情感分析：Hadoop与先进的文本分析工具结合，分析社会化媒体和社交网络发布的非结构化的文本，包括Tweets和Facebook，以确定用户对特定公司，品牌或产品的情绪。

分析既可以专注于宏观层面的情绪，也可以细分到个人用户的情绪。

风险建模：财务公司、银行等公司使用Hadoop和下一代数据仓库分析大量交易数据，以确定金融资产的风险，模拟市场行为为潜在的“假设”方案做准备，并根据风险为潜在客户打分。

欺诈检测：金融公司、零售商等使用大数据技术将客户行为与历史交易数据结合来检测欺诈行为。

例如，信用卡公司使用大数据技术识别可能的被盗卡的交易行为。

客户流失分析：企业使用Hadoop和大数据技术分析客户行为数据并确定分析模型，该模型指出哪些客户最有可能流向存在竞争关系的供应商或服务商。

企业就能采取最有效的措施挽留欲流失客户。

用户体验分析：面向消费者的企业使用Hadoop和其他大数据技术将之前单一客户互动渠道(如呼叫中心，网上聊天，微博等)数据整合在一起，以获得对客户体验的完整视图。

这使企业能够了解客户交互渠道之间的相互影响，从而优化整个客户生命周期的用户体验。

8、在最终用户驱动下，自助数据预处理走向主流Hadoop数据如何走进企业用户，是当下最大的挑战之一。

自助服务分析平台的兴起改善了这一过程。

但企业用户希望进一步简化数据分析的流程，尤其在处理多种数据类型和格式时，这一诉求更加明显。

敏捷的自助服务数据预处理工具不仅可以在源处预处理Hadoop数据，而且还使数据作为快照来用，从而进行简易便捷的进一步处理。

我们已经看到了的一大批面向终端用户的大数据预处理创新，Alteryx、Trifacta和Paxata。

光环大数据开发培训课程表_光环大数据培训

光环大数据开发培训课程表_光环大数据培训光环大数据开发培训课程表。

光环大数据了解到，大数据已经成为企业或机构的无形资产，将成为企业参与市场竞争的新武器，在移动互联网和大数据时代，每一个企业日常运营中所产生的大数据都将成为企业最为重要的无形资产。

光环大数据开发培训课程表光环大数据开发培训课程表如下：光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段：第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容学习目标：掌握数据类型与运算符，数组、类与对象；掌握IO流与反射、多线程、JDBC。

完成目标：Java多线程模拟多窗口售票，Java集合框架管理。

第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容学习目标：Mysql数据基础知识，Jdbc基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Javascript 核心语法完成目标：京东电商网站项目、2048小游戏。

第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed学习目标：搭建负载均衡、高可靠的服务器集群，可大网站并发访问量，保证服务不间断完成目标：Linux环境搭建、shell脚本小游戏贪吃蛇。

第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie光环大数据开发培训课程表学习目标：掌握HDFS原理、操作和应用开发，掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。

完成目标：微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标：掌握Storm程序的开发及底层原理，具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。

完成目标：实时处理新数据和更新数据库，处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。

第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习学习目标：熟练使用Scala快速开发Spark大数据应用，挖掘出其中有价值的数据。

hadoop培训_ Hadoop安装_光环大数据培训

hadoop培训_ Hadoop安装_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的hadoop培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。

光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。

集群架构hadoop的安装其实就是HDFS和YARN集群的配置，从下面的架构图可以看出，HDFS的每一个DataNode都需要配置NameNode的位置。

同理YARN中的每一个NodeManager都需要配置ResourceManager的位置。

NameNode和ResourceManager的作用如此重要，在集群环境下，他们存在单点问题吗？在Hadoop1.0中确实存在，不过在2.0中已经得到解决，具体参考：https:///docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithNFS.htmlhttps:///developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-nam e-node/index.html配置因为每台机器上的配置都是一样的，所以配置时一般是配置好一台服务器，然后复制到其他服务器上。

JAVA_HOME在hadoop-env.sh文件中配置JAVA_HOME.core-site.xml配置hdfs文件系统，通过fs.defaultFS配置hdfs的NameNode节点。

<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://{hdfs-name-node-server-host}:9000</value></property>通过hadoop.tmp.dir配置hadoop运行时产生文件的存储目录<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-data/tmp</value></property>hdfs-site.xml配置文件副本数量和 second namenode ：<property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value></property> <property> <name>dfs.secondary.http.address</name><value>{second-namenode-host}:50090</value></property>yarn-site.xml配置YARN的ResourceManager：<property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>{resource-manager-host}</value></property>和reducer获取数据的方式：<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value></property>最后记得把hadoop的bin和sbin目录添加到环境变量中：export HADOOP_HOME=/user/local/hadoop-2.6.5export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin格式化namenodehdfs namenode -format (hadoop namenode -format)启动Hadoop先启动HDFS的NameNode：hadoop-daemon.sh start datanode在集群的DataNode上启动DataNode：hadoop-daemon.sh start datanode查看启动结果[[email protected] ~]# jps2111 Jps2077 NameNode如果启动成功，通过http://server1:50070，可以看到类似下面的页面：再启动YARN[[email protected] sbin]# start-yarn.shstarting yarn daemonsstarting resourcemanager, logging to/usr/local/hadoop-2.6.5/logs/yarn-root-resourcemanager-vcentos1.outvcentos3: starting nodemanager, logging to/usr/local/hadoop-2.6.5/logs/yarn-root-nodemanager-vcentos3.outvcentos2: starting nodemanager, logging to/usr/local/hadoop-2.6.5/logs/yarn-root-nodemanager-vcentos2.out[[email protected] sbin]# jps2450 ResourceManager2516 Jps2077 NameNodehadoop下的sbin目录下的文件是用来管理hadoop服务的：hadoop-dameon.sh：用来单独启动namenode或datanode；start/stop-dfs.sh：配合/etc/hadoop/slaves，可以批量启动/关闭NameNode和集群中的其他DataNode；start/stop-yarn.sh：配合/etc/hadoop/slaves，可以批量启动/关闭ResourceManager和集群中的其他NodeManager；bin目录下的文件可以提供hdfs、yarn和mapreduce服务：[[email protected] bin]# hadoop fs Usage: hadoop fs [generic options] [-appendToFile <localsrc> ... <dst>] [-cat [-ignoreCrc] <src> ...] [-checksum <src> ...] [-chgrp [-R] GROUP PATH...] [-chmod[-R] <MODE[,MODE]... | OCTALMODE> PATH...] [-chown [-R] [OWNER][:[GROUP]] PATH...] [-copyFromLocal [-f] [-p] [-l]<localsrc> ... <dst>] [-copyToLocal [-p] [-ignoreCrc] [-crc]<src> ... <localdst>] [-count [-q] [-h] <path> ...] [-cp[-f] [-p | -p[topax]] <src> ... <dst>] [-createSnapshot<snapshotDir> [<snapshotName>]] [-deleteSnapshot <snapshotDir><snapshotName>] [-df [-h] [<path> ...]] [-du [-s] [-h]<path> ...] [-expunge] [-get [-p] [-ignoreCrc] [-crc]<src> ... <localdst>] [-getfacl [-R] <path>] [-getfattr[-R] {-n name | -d} [-e en] <path>] [-getmerge [-nl] <src><localdst>] [-help [cmd ...]] [-ls [-d] [-h] [-R][<path> ...]] [-mkdir [-p] <path> ...] [-moveFromLocal<localsrc> ... <dst>] [-moveToLocal <src> <localdst>] [-mv <src> ... <dst>] [-put [-f] [-p] [-l] <localsrc> ... <dst>] [-renameSnapshot <snapshotDir> <oldName> <newName>] [-rm [-f][-r|-R] [-skipTrash] <src> ...] [-rmdir[--ignore-fail-on-non-empty] <dir> ...] [-setfacl [-R] [{-b|-k}{-m|-x <acl_spec>} <path>]|[--set <acl_spec> <path>]] [-setfattr{-n name [-v value] | -x name} <path>] [-setrep [-R] [-w] <rep><path> ...] [-stat [format] <path> ...] [-tail [-f] <file>] [-test -[defsz] <path>] [-text [-ignoreCrc] <src> ...] [-touchz <path> ...] [-usage [cmd ...]]为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。

大数据分析实训课程学习总结利用Hadoop和Spark进行大规模数据处理的技巧与策略

大数据分析实训课程学习总结利用Hadoop 和Spark进行大规模数据处理的技巧与策略近年来，随着信息时代的发展，大数据成为了各行各业不可忽视的重要资源。

为了充分利用大数据的价值，我报名参加了一门名为“大数据分析实训”的课程。

在这门课程中，我们学习了如何使用Hadoop和Spark这两个强大的工具来进行大规模数据处理，并掌握了一些技巧与策略。

在接下来的内容中，我将对这门课程所学知识进行总结和回顾。

首先，在课程的初期，我们对Hadoop进行了学习和实践。

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以处理大规模数据集并将其分成若干个小任务进行处理。

在使用Hadoop进行大规模数据处理时，我们需要了解和掌握以下一些技巧和策略。

第一，合理的数据切分策略。

Hadoop适合处理大规模的数据，但是如果数据集过大，会严重影响计算性能。

因此，我们需要将数据集合理地切分成小块，以便能够并行地进行处理。

在切分数据时，可以考虑根据关键字段进行划分，使得同一组数据能够被分到同一个节点上进行计算，提高效率。

第二，数据本地性原则。

Hadoop的一个核心思想就是将计算移动到数据所在的节点上，以减少数据的传输和网络带宽的开销。

因此，在编写Hadoop程序时，我们要尽量保证数据和计算在同一节点上进行，尽量避免跨节点的数据传输。

第三，合理配置和调优。

Hadoop的性能和稳定性很大程度上取决于其配置和参数设置。

我们需要根据数据集的规模和计算需求，对Hadoop集群进行合理的配置和调优，以获得更好的性能和效果。

接下来，我们学习了Spark这个快速、通用的大数据处理引擎。

相比于Hadoop，Spark具有更高的计算速度和更强大的内存管理能力，可以用于实时数据处理、机器学习、图计算等多种场景。

在使用Spark进行大规模数据处理时，我们需要注意以下几点技巧和策略。

首先，合理选择RDD和DataFrame。

RDD是Spark的基本数据结构，而DataFrame则是Spark 2.0之后新引入的数据结构，相比于RDD，DataFrame具有更高效的内存管理和优化能力。

大数据技术 Hadoop+Spark+MongoDB+MySQL+C#_光环大数据培训

大数据技术 Hadoop+Spark+MongoDB+MySQL+C#_光环大数据培训随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。

目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。

为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。

二、hadoop&Spark目前大数据处理领域的框架有很多。

从计算的角度上看，主要有MapReduce框架(属于Hadoop生态系统)和Spark框架。

其中Spark是近两年出现的新一代计算框架，基于内存的特性使它在计算效率上大大优于MapReduce框架; 从存储角度来看，当前主要还是在用Hadoop生态环境中的HDFS框架。

HDFS的一系列特性使得它非常适合大数据环境下的存储。

1HadoopHadoop不是一个软件，而是一个分布式系统基础架构，是由Apache基金会主持开发的一个开源项目。

Hadoop可以使用户在不了解分布式底层实现的情况下，开发分布式程序，从而充分利用电脑集群的威力，实现高速运算和大规模数据存储。

Hadoop主要有HDFS、MapReduce、Hbase等子项目组成。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且使用可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop假设数据处理和存储会失败，因此系统维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。

Hadoop通过并行工作，提高数据处理速度。

Hadoop能够处理PB级数据，这是常规数据服务器所不能实现的。

此外，Hadoop依赖于开源社区，任何问题都可以及时得到解决，这也是Hadoop的一大优势。

Hadoop建立在Linux 集群上，因此成本低，并且任何人都可以使用。

大数据培训班_光环大数据分享大数据学习路线图

大数据培训班_光环大数据分享大数据学习路线图任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。

大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，有一个合理的大数据学习路线图帮忙理清思路就显得尤为必要。

一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。

掌握程度：精通。

二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。

掌握程度：熟练。

三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。

掌握关系型数据库的范式。

通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。

熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。

掌握程度：熟练。

四、LINUX操作系统全面了解LINUX。

详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。

掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。

掌握程度：精通。

五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。

掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。

掌握Hadoop 的核心源码及实现原理。

掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。

掌握程度：精通。

六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。

精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE 等工具进行海量数据的存储于检索。

掌握程度：精通。

七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。

精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。

内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。

hadoop培训_ Hadoop环境搭建_光环大数据培训

hadoop培训_ Hadoop环境搭建_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的hadoop培训的机构，聘请专业讲师面对面授课，与时俱进及时更新课程体系，为保障学员就业与多家单位进行合作，保障学员就业。

光环大数据所有项目都由阿里云真实项目数据，光环大数据成为阿里云授权认证中心，毕业通过相关考试就可以获得阿里云的证书。

一、环境选择1，服务器选择阿里云服务器:入门型(按量付费)操作系统:linux CentOS 6.8Cpu：1核内存：1G硬盘:40Gip:39.108.77.250大数据2，配置选择JDK:1.8 （jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz)3，下载地址官网地址:JDK：/technetwork/java/javase/downloads Hadopp:/dyn/closer.cgi/hadoop/common百度云:链接： /s/1pLqS4kF 密码：yb79二、服务器的相关配置在配置Hadoop之前，应该先做以下配置1，更改主机名首先更改主机名，目的是为了方便管理。

输入:hostname查看本机的名称然后输入:vim /etc/sysconfig/network修改主机名称将HOSTNAME 的名称更改为你想要设置的名称注:主机名称更改之后，要重启(reboot)才会生效。

输入vim /etc/hosts添加主机IP 和对应的主机名称，做映射。

注:在配置文件中使用主机名的话，这个映射必须做！2，关闭防火墙关闭防火墙，方便外部访问。

CentOS 7版本以下输入:关闭防火墙service iptables stopCentOS 7 以上的版本输入：systemctl stop firewalld.service3，时间设置输入:date查看服务器时间是否一致，若不一致则更改更改时间命令date -s ‘MMDDhhmmYYYY.ss’三、Hadoop环境安装1，下载jdk、hadoop将下载下来的 jdk、hadoop 解压包放在home 目录下并新建java、hadoop文件夹3.1.1解压文件输入:tar -xvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gztar -xvf hadoop-2.8.2.tar.gz解压jdk和hadoop ,分别移动文件到java和hadoop文件下，并将文件夹重命名为jdk1.8和hadoop2.82，JDK环境配置首先输入java -version查看是否安装了JDK，如果安装了，但版本不适合的话，就卸载3.2.1 profile 文件更改编辑 /etc/profile 文件输入:vim /etc/profile整体的配置文件:export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8export JRE_HOME=/home/java/jdk1.8/jreexportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/ libexport PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:$PATH注: JAVA_HOME的路径是 JDK的路径使用vim 编辑之后记得输入source /etc/profile使配置生效配置完后，输入 java -version 查看版本信息3，Hadoop 环境配置3.3.1 profile 文件更改编辑 /etc/profile 文件输入:vim /etc/profile整体的配置文件:export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop2.8export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexportHADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"exportPATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH输入:source /etc/profile使配置生效修改配置文件3.3.2新建文件夹在修改配置文件之前，现在root目录下建立一些文件夹。

光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训

光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，如果您的hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。

有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。

如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。

具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。

项目一：数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。

这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。

有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。

“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。

未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。

销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。

真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。

许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。

许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。

项目二：专业分析许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。

这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。

在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。

大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护

大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。

光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。

然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。

信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。

由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。

一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。

同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。

数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。

如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。

在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。

Spark 超越Hadoop MapReduce _光环大数据培训

Spark 超越Hadoop MapReduce _光环大数据培训和 Hadoop 一样，Spark 提供了一个 Map/Reduce API（分布式计算）和分布式存储。

二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。

1大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。

此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。

Apache Spark 与 Hadoop 类似，数据分布式存储在服务器的集群或者是“节点”上。

不同的是，Spark 将数据保存在内存（RAM）中，Hadoop 把数据保存在磁盘（机械硬盘或者 SSD 固态硬盘）中。

定义：在图和集群计算方面，“节点”这个词有两种截然不同的意思。

图数据由顶点和边组成，在这里“节点”与顶点的意思相近。

在集群计算方面，组成集群的物理机器也被称为“节点”。

为避免混淆，我们称图的节点为顶点，这也是 Spark 中的专有名词。

而本书中的“节点”这个词我们严格定义为集群中的单个物理计算节点。

2大数据因为数据量大单机无法处理。

Hadoop 和 Spark 都是把数据分布在集群节点上的分布式框架中。

Spark 把分布式数据集存放在内存中，所以比Hadoop 把数据存放在磁盘中处理速度要快很多。

除了将要计算的数据保存的位置不同（内存和磁盘），Spark 的 API 比Hadoop的 Map/Reduce API 更容易使用。

Spark 使用简洁且表达力较好的 Scala 作为原生编程语言，写 Hadoop Map/Reduce 的 Java 代码行数与写 Spark 的Scala 的代码行的数量比一般是 10:1。

虽然本书主要使用 Scala，但是你对 Scala 不熟悉也不用担心，我们在第 3 章提供了快速入门，包括怪异、晦涩和简练的 Scala 语法。

基于Hadoop大数据分析应用场景与实战_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

基于Hadoop大数据分析应用场景与实战_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金为了满足日益增长的业务变化，京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上，采用了Hadoop等热门的开源大数据计算引擎，打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。

Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。

它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。

目前主流的三大分布式计算系统分别为：Hadoop、Spark和Strom：⊙Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。

可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

⊙Spark采用了内存计算。

从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。

Spark构建在HDFS上，能与Hadoop 很好的结合。

它的RDD是一个很大的特点。

⊙Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。

为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能。

Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。

Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。

Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。

Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下：⊙场景1：数据分析，如京东海量日志分析，京东商品推荐，京东用户行为分析;⊙场景2：离线计算，(异构计算+分布式计算)天文计算;⊙场景3：海量数据存储，如京东的存储集群。

基于京麦业务三个实用场景：⊙京麦用户分析⊙京麦流量分析⊙京麦订单分析都属于离线数据，决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎，后续会根据业务的发展，会增加Storm等流式计算的计算引擎，下图是京麦的北斗系统架构图：图1 京东北斗系统浅谈Hadoop的基本原理Hadoop分布式处理框架核心设计：⊙HDFS ：(Hadoop Distributed File System)分布式文件系统;⊙MapReduce：是一种计算模型及软件架构。

Hadoop学习笔记—光环大数据培训

Hadoop是什么？先问一下百度吧：【百度百科】一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发。

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实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

Hadoop主要用于一些分布式计算。

在这个大数据年代，那这个的确是一个很不错的工具。

所以很有必要来学一学。

如何开展这个学习呢，不管怎样，学习一样新东西，我喜欢这样的顺序：先依葫芦画瓢，一步一步行将其运行起来，再来分析一些应用场景及运行的情况，然后深入看一下其高级应用，最后由于这个是一个开源产品，正好来借此机会来读一读大牛们的代码，学学其精华。

好了，开始行动：安装直接在目录下运行./jdk-6u24-linux-i586.bin即可。

然后配置jdk目录：先进入安装目录 cd jdk-6u24-…然后输入 PWD 就可以看到java安装目录,复制下来：命令行执行：sudo gedit /etc/profile在打开的文件里，追加：export JAVA_HOME=/home/administrator/hadoop/jdk1.6.0_27 //这里要写安装目录export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH执行source /etc/profile 立即生效验证是否安装完成，那比较容易了，在命令行下运行java -version ant svn ssh 看是否找不到命令，如果都能找到，说明OK了。

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