《Spark大数据分析实战》——2.5节本章小结-低调大师

《Spark大数据分析实战》——2.5节本章小结

2017-05-01 617

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章，第2.5节本章小结，作者高彦杰　倪亚宇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看

2.5　本章小结
本章首先介绍了Spark应用程序的开发流程以及如何编译和调试Spark程序。用户可以选用对Scala项目能够很好支持的Intellij IDE。如果用户想深入了解Spark，以及诊断问题，建议读者配置好源码阅读环境，进行源码分析。
通过本章的介绍，读者可以进行Spark开发环境的搭建，以及程序的开发，后续将介绍Spark的生态系统BDAS。

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《Hadoop MapReduce实战手册》一1.5 安装HDFS

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第1章，第1.5节，作者：【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者：杨卓荦责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 安装HDFS Hadoop MapReduce实战手册HDFS是Hadoop的分布式文件系统。MapReduce任务使用HDFS读取和写入数据。HDFS部署包括一个NameNode和多个DataNode，如图1-3所示。要想安装HDFS，需要先配置NameNode和DataNode，然后在slave文件中指定DataNode列表。当我们启动NameNode时，启动脚本将自动启动这些DataNode列表。准备工作无论使用的是单台机器还是多台机器，本节都适用。如果你用的是多台机器，则应该选择一台机器作为主节点来运行HDFS NameNode。如果你使用的是单台机器，则可以用它既作NameNode，又作DataNode。在用于安装HDFS集群的所有机器上安装Java。如果你使用的是Windows机器，则需要在每一台机器...

2017-05-02

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前言 Hadoop实战手册本书能帮助开发者更方便地使用Hadoop，从而熟练地解决问题。读者会更加熟悉Hadoop相关的各种工具从而进行最佳的实践。本书指导读者使用各种工具解决各种问题。这些工具包括：Apache Hive、Pig、MapReduce、Mahout、Giraph、HDFS、Accumulo、Redis以及Ganglia。本书提供了深入的解释以及代码实例。每章的内容包含一组问题集的描述，并对面临的技术挑战提出了解决方案，最后完整地解决了这些问题。每节将单一问题分解成不同的步骤，这样更容易按照步骤执行相关操作。本书覆盖的内容包括：关于HDFS的导入、导出数据，使用Giraph进行图分析，使用Hive、Pig以及MapReduce进行批量数据分析，使用Mahout进行机器学习方法，调试并修改MapReduce作业的错误，使用Apache Accumulo对结构数据进行列存储与检索。本书的示例中涉及的Hadoop技术同样也可以应用于读者自己所面对的问题。目录第1章 Hadoop分布式文件系统——导入和导出数据 1.1 介绍1.2 使用Hadoop shell命令导...

2017-05-02

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Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。