2016年，Hadoop迎来了本人十周岁生日。
过去的十年，Hadoop雄霸武林盟主之位，号令天下，引领大数据技术生态不断发展壮大，一时间百家争鸣，百花齐放。
然而，兄弟多了不好管，为了抢占企业级市场，各家都迭代出本人的一套访问控制体系，不管是老牌系统(比如HDFS、HBase)，还是生态新贵(比如Kafka、Alluxio)，ACL(AccessControlList)支持都是Roadmap里被关注最高的issue之一。
历史证明跳出混沌状态的最好方式就是——出台标准。
于是，Hadoop两大厂Cloudera和Hortonworks先后发起标准化运动，分别开源了Sentry和Ranger，在cen

ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因而Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

本文来自于cnblogs,文章主要引见了什么是HDFS，命令行接口，Java接口，数据流，通过Flume和Sqoop导入数据，通过distcp并行复制等相关。
学习完Hadoop权威指南有一段时间了，现在再回顾和总结一下HDFS的知识点。
HDFS是什么：HDFS即Hadoop分布式文件系统（HadoopDistributedFilesystem），以流式数据访问模式来存储超大文件，运行于商用硬件集群上，是管理网络中跨多台计算机存储的文件系统。
HDFS不适合用在：要求低时间延迟数据访问的应用，存储大量的小文件，多用户写入，任意修改文件。
HDFS数据块：HDFS上的文件被划分为块大小的多个分块，作为

下载为百度网盘链接1.Hadoop的源起与体系引见2.Hadoop的源起与体系引见3.Hadoop的源起与体系引见4.实施Hadoop集群5.实施Hadoop集群6.实施Hadoop集群7.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战8.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战9.分布式文件系统HDFS，大数据存储实战10.Map-Reduce体系架构11.Map-Reduce体系架构12.Map-Reduce体系架构13.Map-Reduce数据分析之一，API实战14.Map-Reduce数据分析之一，API实战15.Map-Reduce数据分析之一，API实战16.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例17.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例18.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例19.Map-Reduce数据分析之二，Hadoop流，应用案例20.HBase体系架构与安装21.HBase体系架构与安装22.HBase体系架构与安装23.HBase体系架构与安装24.HBase数据分析与建模，实战案例剖析25.HBase数据分析与建模，实战案例剖析26.HBase数据分析与建模，实战案例剖析27.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例128.Hive体系架构安装与HiveQL，应用案例229.Pig安装与PigLatin语言，应用案例130.Pig安装与PigLatin语言，应用案例231.Pig安装与PigLatin语言，应用案例332.Pig安装与PigLatin语言，应用案例433.hadoop高级引见34.hadoop高级引见35.hadoop高级引见36.hadoop高级引见37.hadoop高级引见38.hadoop高级应用39.hadoop高级应用40.hadoop高级应用41.hadoop高级应用42.hadoop高级应用43.Hadoop集群安装44.HBASE分布式安装

flume想要将数据输出到hdfs，必需要有hadoop相关jar包。
本资源是hadoop2.7.7版本

Ranger和Atlas进行数据管理，对Yarn、HDFS、Hbase、Hive、Kafka的权限控制，最全的文档整理。

本书作者是国内较早接触Solr的技术专家之一，多年一直在Solr的研究、实践和布道的路上不遗余力、乐此不彼。
本书立足全球视野，综合Solr技术的发展和应用、从业人员的学习曲线，以及中英文资料的供给情况，给自己设定了一个极高的目标：力争在内容的全面性、系统性、深浅度和实战性上概括所有的同类书。
从完成的结果上来看，我们的目标接近完成，Solr的基础知识、核心技术、进阶知识和扩展知识悉数包括在内。
全书一共16章，分为上下两卷：上卷（第1~10章）全面、系统地讲解了Solr的基础知识和核心技术。
包括部署、配置、SolrCore、SolrDIH、全量导入、增量导入、索引、中文分词、查询组件、SolrFacet、高亮、查询建议，以及企业如何在真实的项目中使用Solr。
不仅讲解了基本概念和使用方法，而且还分析了各组件的内部工作机制。
下卷（第11~16章）细致、深入地讲解了Solr的高级知识和拓展知识。
高级知识部分包括：Solr的高级查询及其各种查询技巧，如函数查询、地理空间查询、Facet嵌套等；
SolrJ、SolrCloud、SpringDataSolr的使用详解和工作原理；
Solr的多种功能优化技巧，如索引的功能优化、缓存的功能优化、查询的功能优化、JVM和Web容器的优化，以及操作系统级别的优化。
拓展知识中首先讲解了Solr的一些比较生僻的知识点，如伪域、多语种索引支持、安全认证，以及Solr6.x中的SQL接口和Streaming表达式等；
然后讲解了Solr与MapReduce、HDFS、Hbase、Kafka、Flume、Storm、Spark等大数据技术的结合使用的集成方法。

Hadoop(2.X版本)管理与开发的文档指南，讲述了hadoop的背景、环境、结构、安装配置和案例，以及引见了HDFS和MapReduce。

hadoopweb项目的改进版，新增ajax技术。
ajax主要是在浏览器中输入hdfs路径时的后台检查和在监控任务执行形态时使用ajax去和后台交互，获取job信息。

实验1：Hadoop安装与配置管理 41.1【实验目的】 41.2【实验环境】 41.3【实验过程】 4Step1:基础设备. 5Step2:各服务器安装JDK 7Step3:各服务器的网络设置 8Step4:在namenode安装Hadoop 9Step5:修改Hadoop的配置文件 10Step6:SSH免密码登录 14Step7:启动/停止Hadoop集群 18Step8:Hadoop集群验证 21Step9:解决jps命令没有namenode或datanode 221.4【实验结果】 241.5【实验总结】 26实验2：HDFS实验 282.1【实验目的】 282.2【实验环境】 282.3【实验过程】 28Step1:启动Hadoop. 28Step2:学习HDFS基本命令 30Step3:HDFS实践 422.4【实验结果】 452.5【实验总结】 46实验3:VARN技术 483.1【实验目的】 483.2【实验环境】 483.3【实验过程】 48Step1:基础配置 48Step2:Distribu

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。