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大数据开发学习路线图

入门知识 推荐书籍 1、舍恩伯格的《大数据时代》; 2、巴拉巴西的《爆发》; 3、涂子沛的《大数据》; 4、吴军《智能时代》; 5、《大数据架构商业之路:从业务需求到技术方案》 工具技能 1、hadoop: 常用于离线的复杂的大数据处理 2、Spark:常用于离线的快速的大数据处理 3、Storm:常用于在线的实时的大数据处理 4、HDFS:Hadoop分布式文件系统。HDFS有着高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。 5、Hbase:是一个分布式的、面向列的开源数据库。该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是...

Hadoop Hive概念学习系列之hive里的HiveQL——查询语言(十五)

Hive的操作与传统关系型数据库SQL操作十分类似。 Hive主要支持以下几类操作: DDL 1、DDL:数据定义语句,包括CREATE、ALTER、SHOW、DESCRIBE、DROP等。  详细点,就是 Hive支持大量SQL数据定义语言(Data Definition Language,DDL)中的现有功能,包括以下各种语句: CREATE DATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW,FUNCTION,INDEX DROP DATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW,INDEX TRUNCATE TABLE ALTER DATABASE/SCHEMA,TABLE,VIEW MSCK REPAIR TABLE (or ALTER TABLE RECOVER PARTITIONS) SHOW DATABASES/SCHEMAS,TABLES,TBLPROPERTIES,PARTITIONS,FUNCTIONS,INDEX[ES] DESCRIBE DATABASE,table_name,view_name 具体,见 Hive的数据类型和DDL见 http...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。

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