使用apache-maven-3.6及各种组件编译好的包，atlas是apache旗下的元数据管理软件，可以和大部分大数据组件集成，从而管理所有数据信息的元数据，方便后续数据资产的管理，官网只存在源码文件包，此处将源码在linux系统下完成编译，方便各位使用。
可单机，可集群，本人都成功搭建过，因为搭建atlas踩过好多坑，所以晓得其中不易。
包含内嵌Hbase和solr,和各种所需hook，绝对良心资源。

基于SpringMVC+Spring+HBase+Maven搭建的Hadoop分布式云盘系统。
使用HadoopHDFS作为文件存储系统、HBase作为数据存储仓库，采用SpringMVC+Spring框架实现，包括用户注册与登录、我的网盘、关注用户、我的分享、我收到的分享等五大功能模块。
其中我的网盘包括查看文件列表，多文件上传，创建文件夹，文件重命名、复制与挪动、下载、在线浏览、分享等诸多功能。
所使用的技术包括：SpringMVC框架、Spring框架、Maven项目管理工具、HadoopHDFS文件系统、HBase数据库、openoffice服务、pdf2swf文件格式转换工具、flexpaper插件等。

kerberos安全认证demo，内含spark、oozie、mr、kafka、hive、hdfs、hbase等认证代码，并有对应开辟文档等信息。
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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

HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高功能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。
这是Linux搭建hbase的所需的环境资源。
配合博主的hbase环境搭建更棒哦

这是最新的HBase书籍，其他的几个都是还在0.8版本的，2018年11月出版，自己扫面的，页面高清书签精准，制作不易。
内容很新，HBASE的版本是1.4.0。
分为8大章，第一章Hbase引见第二章Hbase模型和系统架构第三章Hbase数据读写流程第四章Hbase环境搭建第五章HbaseShell第六章Hbase程序开发第七章Hbase高级特性第八章MapReduceONHbase

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

用spring-hadoop-data操纵hbase的示例代码。

含有hbase的原理引见，从最基础讲起，一步步深入，基本设计了hbase的所有操作

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。

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。