大数据技能分享Hadoop技能分享360超大规模HBase集群的改进共43页.pdf

大数据技能分享Hadoop技能分享淘宝HBase技能共14页.pptx

Hbse对象包包含hbase中各种增删改查

此案例使用的是IDEA开发工具，项目属于maven项目该案例中次要使用MapReduce作为处理组件进行数据处理，实现的案例有如通过javaapi实现hbase数据写入hdfs、hbase表数据复制到另一个表中等操作对应（《HBase分布式存储系统应用》胡鑫喆张志刚著）教材中案例

Kettle是一种开源的ETL处理方案，书中介绍了如何使用PDI来实现数据的剖析、清洗、校验、抽取、转换、加载等各类常见的ETL类工作。
除了ODS/DW类比较大型的应用外，Kettle实际还可以为中小企业提供灵活的数据抽取和数据处理的功能。
Kettle除了支持各种关系型数据库、HBase、MongoDB这样的NoSQL数据源外，它还支持Excel、Access这类小型的数据源。
并且通过插件扩展，Kettle可以支持各类数据源。
本书详细介绍了Kettle可以处理的数据源，而且详细介绍了如何使用Kettle抽取增量数据。
Kettle的数据处理功能也很强大，除了选择、过滤、分组、连接、排序这些常用的功能外，Kettle里的Java表达式、正则表达式、Java脚本、Java类等功能都非常灵活而强大，都非常适合于各种数据处理功能。
本书也使用了一些篇幅介绍Kettle这些灵活的数据处理功能。

大数据视频课程分享下载，包括Hadoop，spark，hive，HBASE，flink等内容，非常片面

详细引见了hbase的框架结构，运行原理，环境搭建，shell命令，java开发和接口集成。
循序渐进，由浅入深，描述非常清晰，非常适合Hbase爱好者构建基础知识体系。
内容包括四大部分：1.HBase组件和运行原理2.环境搭建3.shell命令和java开发。
4.Hbase集成篇：与hive集成，与sqoop集成

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。