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dataguru访问地址:http://f.dataguru.cn/?fromuid=99611 课程优惠码:C4B6  这段时间一直在dataguru(炼数成金)上学习<hadoop数据分析平台(第十四期)>,说说我对炼数成金的印象. 最开始听说dataguru是通过它的广告邮件中的链接,发送的对象是itpub会员,如果你也是itpub会员,应该也会收到这么一封邮件. 后来才知道dataguru的前身是是ITPUB培训,ITPUB的创始人正是dataguru的主讲师-黄志洪(同时也是分布式系…
一.hadoop视频学习(入门到精通) 二.数据挖掘(入门到精通) 三.Hadoop学习路线 1.开发前期准备 首先,如果你没有Java和Linux基础,建议你先简单学一下这两门课程,此宝贝里面都为你准备好了. 2.云计算前期了解 当你初步掌握了Java和Linux基础后,你就可以进入大数据的学习了,我们可以先对云计算有一个前期的了解,在前期了解云计算这个文件夹中,包含了6套云计算相关的视频,你不用全部听完,建议听前两个. 4.storm学习 本宝贝为大家准备3套Storm的学习视频,第一套是传…
学习大数据是必须掌握一定Linux知识的,工欲善其事,必先利其器.在学习之前,首先需要搭建Linux系统,本节将讲解VMware Workstation的安装和CentOS 7系统的安装. 1.2.1 VMware Workstation安装 (1)在VMware 官网地址(https://www.vmware.com/cn.html)处下载虚拟机安装包(VMware-workstation-full-14.1.1.28517.exe),双击该安装包,进入安装向导界面,如图1.1所示. 图1.1…
大数据技术的学习,逐渐成为很多程序员的必修课,因为趋势也是因为自己的职业生涯.在各个技术社区分享交流成为很多人学习的方式,今天很荣幸给我们分享一些大数据基础知识,大家可以一起学习! 1.集群机器监控 这通常用于那种对集群中机器状态,机器在线率有较高要求的场景,能够快速对集群中机器变化作出响应.这样的场景中,往往有一个监控系统,实时检测集群机器是否存活.过去的做法通常是:监控系统通过某种手段(比如ping)定时检测每个机器,或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”. 这种做法可行,但是存在两…
一.Linux lucene: 全文检索引擎的架构 solr: 基于lucene的全文搜索服务器,实现了可配置.可扩展并对查询性能进行了优化,并且提供了一个完善的功能管理界面. 推荐一个大数据学习群 142974151每天晚上20:10都有一节[免费的]大数据直播课程,专注大数据分析方法,大数据编程,大数据仓库,大数据案例,人工智能,数据挖掘都是纯干货分享, 二.Hadoop HDFS: 分布式存储系统,包含NameNode,DataNode.NameNode:元数据,DataNode.Data…
HBase的命令行工具,最简单的接口,适合HBase管理使用,可以使用shell命令来查询HBase中数据的详细情况.安装完HBase之后,启动hadoop集群(利用hdfs存储),启动zookeeper,使用start-hbase.sh命令开启hbase服务,最后在shell中执行hbase shell就可以进入命令行界面. habse shell的help对语法的介绍很全,hbase shell的操作分为10类,本文只介绍前4类常用的,分别是:gerneral,ddl,namespace,d…
今天给大家带来的技术分享是——Hadoop集群同步. 一.同步方式 选择一个机器,作为时间服务器(这里选择hadoop01),所有的机器与这台集群时间进行定时的同步,比如,每隔十分钟,同步一次时间. 二.所需工具 时间同步服务器有两个:ntpd和ntpdatp.虽然使用二者都能达到时间同步的目的,但是使用之前得弄清楚一个问题,ntpd与ntpdate在更新时间时有什么区别.ntpd不仅仅是时间同步服务器,它还可通过客户端与标准时间服务器进行时间同步,而且是平滑同步,并非ntpdate立即同步,在…
从一个初级程序员到高级程序员的经历 你好!我是谦先生,我是茫茫程序猿中的一猿,平凡又执着. 刚入行的时候说实话,啥都不懂,就懂点皮毛的java,各种被虐狗的感觉.又写js又写css又写后台...慢慢被虐出来了-开始掌握一些好多前端框架比如jqury.jquery ui.easyui.datagrid.zTree.extjs.boostrap.echart...各种各样的(XoX),后端也因为外包的项目各种各样,主流的框架如struts2.hibernate.mybatis.spring都要熟悉使…
大数据与云计算的关系是什么,Hadoop又如何参与其中,Nosql在什么位置,与BI又有什么关系?以下这篇文字讲他们的关系讲的非常清楚.  在谈大数据的时候,首先谈到的就是大数据的4V特性,即类型复杂,海量,快速和价值.IBM原来谈大数据的时候谈3V,没有价值这个V.而实际我们来看4V更加恰当,价值才是大数据问题解决的最终目标,其它3V都是为价值目标服务.在有了4V的概念后,就很容易简化的来理解大数据的核心,即大数据的总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析.类型复杂和海量由数据存储层解决…