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。
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2024/12/4 14:57:02 64B 大数据 hadoop2.x
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框架为Logstash+storm+kafka视频很详细,关于Storm的整合多个框架里面也有!包括源码!!!!
2024/11/1 17:03:26 64B Storm Kafka
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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。
2024/10/13 15:34:27 128B 大数据 机器学习 数据挖掘
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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
2024/9/27 1:24:07 17.37MB hadoop spark storm hbase
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storm从入门到精通,百度网盘下载。
涵盖storm的方方面面
2024/9/22 9:49:13 66B storm stom视频
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本文档主要是storm组件部署。
欢迎大家关注数据科学,本人不断为大家提供数据科学相关知识,如有疑问请随时沟通不断优化
2024/8/21 2:48:02 51KB storm
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Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架,它原来是由BackType开发,后BackType被Twitter收购,将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛,例如商品推荐,广告投放,它能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
2024/8/9 12:57:03 19.25MB storm 软件
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K天熟悉ApacheStorm(三)的示例代码,实时单词计数应用场景
2024/7/17 0:30:03 310KB storm
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适合初学者学习,基本理论讲解和实战。
Storm的安装,Storm的集群架构(Nimbus,Supervisos,Executor,Worker,zookeeper)
2024/7/14 20:42:07 1.55MB storm
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Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架,它原来是由BackType开发,后BackType被Twitter收购,将Storm作为Twitter的实时数据分析系统。
实时数据处理的应用场景很广泛,例如商品推荐,广告投放,它能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整。
1.信息流处理(StreamProcessing)Storm可以用来实时处理新数据和更新数据库,兼具容错性和可扩展性,它可以用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中。
2.连续计算(ContinuousComputation)S
2024/7/5 17:18:21 545KB storm-简介
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡