主要介绍Hadoop,Spark,Sqoop,Hbase,kafka等大数据相关组件，以及Apache原生集群以及CDH一键安装方式，最后介绍作者所在公司的应用场景
2025/2/10 15:34:52
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apache-atlas-1.1.0源码编译成品，包括如下文件：apache-atlas-1.1.0-bin.tar.gzapache-atlas-1.1.0-server.tar.gzapache-atlas-1.1.0-falcon-hook.tar.gzapache-atlas-1.1.0-sources.tar.gzapache-atlas-1.1.0-hbase-hook.tar.gzapache-atlas-1.1.0-sqoop-hook.tar.gzapache-atlas-1.1.0-hive-hook.tar.gzapache-atlas-1.1.0-storm-hook.tar.gzapache-atlas-1.1.0-kafka-hook.tar.gz
2025/1/12 4:41:52
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资源内容：linux/hadoop/zookeeper/hive/youtub项目/sqoop/flume/kafka/hbase/hadoop-ha/oozie/电信客服项目/相关课件
2024/12/15 17:20:41
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包含常见大数据技术的资料和视频，例如hadoop2.x、hive、hbase、flume、storm、spark等，以及mongodb、redis数据库资料等。
资源需要下载，解压密码见文件名
资源需要下载，解压密码见文件名
2024/12/4 14:57:02
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博客《分布式数据库HBase实践指南》案例代码，对Java技术感兴趣的朋友可以关注一下我，我在csdn为您准备了很多Java干货。
2024/11/7 14:14:05
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第一阶段：这一阶段会学习MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得数据开发、数据挖掘、机器学习等职位必备的基本开发能力。
第二阶段：这一阶段会学习FLume、Kafka、SparkStreaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术，以及大数据体系内的数据采集和数据仓库理论思想和技术实现。
通过项目实践，你能快速掌握这些技术，获得完整的大数据架构开发能力。
第三阶段：这一阶段会学习NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等应用与开发技术，整体认识商业项目-音乐推荐系统。
使用海量真实数据对大数据平台和算法进行应用实践，快速掌握大数据行业具有巨大价值的核心技术。
第四阶段：这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习，深化前3阶段技术能力，初入机器学习领域。
通过对机器学习核心算法的强化练习，你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。
2024/10/13 15:34:27
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课程简介:某购物电商网站数据分析平台，分为收集数据、数据分析和数据展示三大层面。
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
其中数据分析主要依据大数据Hadoop生态系统常用组件进行处理，此项目真实的展现了大数据在企业中实际应用。
课程内容（1）文件收集框架Flume①Flume设计架构、原理（三大组件）②Flume初步使用，实时采集数据③实际案例：使用Flume监控数据，实时收集存储HDFS中（2）大数据分析平台架构①数据平台三大模块让技术产生价值!②分析平台业务数据③大数据平台技术选型和搭建配置测试（3）数据分析平台七大业务分析①具体的七大业务分析，针对不同的数据②将数据收到HDFS/Hive/HBase，使用MapReduce和Hive离线分析，其中涉及地域分析、用户相关信息分析及外链分析等。
③依据业务深入MapReduce使用④数据处理时，针对不同问题如何优化调整等
2024/10/9 9:38:49
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springboot集成phoenix+hbase整合，完整demo。
springboot集成phoenix+hbase完整demo！！！！！！！springbootphoenixhbase
springboot集成phoenix+hbase完整demo！！！！！！！springbootphoenixhbase
2024/9/15 6:08:38
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找不到或无法加载主类org.jruby.Main。
原因是/usr/local/hbase/lib目录下没有jruby-complete-1.7.19.jar文件.，下载本文件，解压缩后将jar文件直接添加到/usr/local/hbase/lib目录下。
原因是/usr/local/hbase/lib目录下没有jruby-complete-1.7.19.jar文件.，下载本文件，解压缩后将jar文件直接添加到/usr/local/hbase/lib目录下。
2024/9/13 8:05:17
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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。
2024-04-09 15:03
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