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2019新手如何进入大数据领域,入门到精通:资深程序员规划让你熟知学习路线

简介人类正在从IT时代走向DT(Data Technology)的时代。以互联网、云计算、大数据和人工智能为代表的技术革命正在渗透至各行各业,改变着我们的生活。 本文主要针对从事大数据开发的程序员们整理了整套的大数据学习相关的路线图和知识材料,希望能帮助到大家 大数据相关技术· MapReduce 本来自于谷歌一款名为MapReduce的编程模型包,通过把一个应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算节点运行非常巨大的数据集 · HDFS 一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),大数据学习扣qun74零零加【4 1三八一】简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,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。 · Yarn 一种新的 Hadoop 资源管理器,它是一个通用资源管理系统,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处 · Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据...

基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建

0 相关源码 1 Spark环境安装 ◆ Spark 由scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM ◆ 官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译 ◆ Spark安装不难,配置需要注意,并且不一定需要Hadoop环境 下载 解压 tar zxvf spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz 2 Spark配置 ◆ 在配置前尽量先阅读官方文档,避免直接从网上找配置教程 ◆ 要为节点设 置好使用的内存,否则可能导致节点利用率低; ◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException [官网配置]() 应用默认配置 配置文件 复制两份模板,开启自行配置 单机环境配置 本地IP shell进行验证 bin/spark-shell 3 Spark shell ◆ Spark shell是一个bash脚本,在

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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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