一个自己写的HadoopMapReduce实例源码，网上看到不少网友在学习MapReduce编程，但是除了wordcount范例外实例比较少，故上传自己的一个。
包含完整实例源码，编译配置文件，测试数据，可执行jar文件，执行脚本及操作步骤。
学习完此例子后，你能掌握MapReduce基础编程，及如何编译Java文件，打包jar文件，编写shell执行脚本等。
后续学习还可以参看本人的CSDN博客，如有问题也可以在线为你解答，不过本人也学习Hadoop不足一年，现学现卖而已，也可能力不能及，有些难的也很有可能不懂。
希望能够帮助到学习MapReduce的朋友，另外稍微意思下，收取辛苦分1分啊，如果没有积分的就到本人博客下地址，看到后再发到朋友你的邮箱。

基于MapReduce的基于用户的协同过滤算法代码及其使用

Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等

随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、

该文档的目录如下：1.1实验目的1.2实验环境V1.3实验步骤1.3.1安装eclipse1.3.2安装Hadoop-EclipsePlugin1.3.3配置Hadoop-EclipsePlugin1.3.4在Eclipse中操作HDFS中的文件1.3.5在Eclipse中创建MapReduce项目附:查看HDFS文件系统数据的三种方法

网络日志的样本，可用于hadoop进行分析联系，对于练习hive、mapreduce等，可以方便的作为原数据

hadoop分布式网络爬虫的实现，采用mapreduce和java，能实现深度搜索

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。

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

目录软件下载2安装虚拟机管理器2新建虚拟机，安装Ubuntu3锐捷校园认证下虚拟机Ubuntu的联网设置11熟悉Ubuntu系统13安装SSH、配置SSH无密码登陆20安装Java环境22安装Hadoop24Hadoop伪分布式配置25启动Hadoop26运行Hadoop伪分布式实例30启动YARN35附加教程:配置PATH环境变量37使用Eclipse编译运行MapReduce程序（Hadoop-Eclipse-Plugin，建议）38使用Eclipse打包自己的MapReduce程序51不用Hadoop-Eclipse-Plugin编写MapReduce程序54Hadoop集群安装配置教程56HBase安装56HBase伪分布式配置57HBaseShell编程实践60HBaseJAVAAPI编程实践64安装MySQL68Hive安装70Redis安装和使用74MongoDB安装和使用83Neo4j安装和使用96安装Spark103使用SparkShell编写代码104Scala独立应用编程106Java独立应用编程109使用Eclipse编写Spark应用程序（scala+sbt）112使用Eclipse编写Spark应用程序（scala）（建议）121使用Eclipse编写Spark应用程序（java+maven）123使用Eclipse编写Spark应用程序（java）128Storm安装和使用130使用Eclipse编写Storm程序（maven）134Kafka安装142Flume安装151Sqoop安装159Hama安装165使用Eclipse编写Hama应用程序168参考文献：174

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。