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Hive二相编码信号性能分析
用户行为的二相编码信号性能这一块，Hive 配合 SQL 来搞还是挺顺手的。尤其某天某商品的购买或者浏览比例，用behavior_type过滤一下，再按visit_date查，思路清晰。嗯，代码也不复杂，像下面这样：
select count(*)
from bigdata_user
where visit_date='2014-12-11'
and behavior_type='4';
数据搞清楚了，接下来怎么优化性能？下面这篇文章讲得挺细：《Hive 二相编码信号性能与问题总结》。讲了不少坑，比如信号冗余怎么、查询延迟怎么调优这些，适合你边看边试。
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2025-06-17
Ranger 2.0.0Kylin权限插件
ranger-2.0.0-SNAPSHOT-kylin-plugin 是个挺实用的小东西，是你在做 Kylin 权限这块，能帮你省不少事。Apache Ranger 的权限管理能力和审计功能，配上 Kylin 的 OLAP 查询性能，安全性一下子就上了一个台阶。插件装起来不算难，配个连接信息、调一下配置，基本就能跑起来，策略管理直接在 Ranger 的 Web 控台上操作，挺顺手的。多团队用一个 Kylin 集群？这插件还支持多租户，权限不冲突，清晰明了。，如果你想给 Kylin 加一道“防火墙”，它是个不错的选择。
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2025-06-17
视频监控保安监控系统1.0云数据中心建设方案
监控系统的云端部署方案，还挺适合现在这种远程管理多、设备分散的情况。整个系统覆盖建筑出入口、电梯、机房这些关键区域，画面实时、记录清晰，保安要查看也方便，遇到突发状况能第一时间反应。
监控点位覆盖全，像中心机房、电梯轿厢这种容易忽略的地方都没放过，细节考虑得蛮周全。设备接入也比较灵活，适合多场景扩展，不用担心部署环境限制。
后台系统响应快，界面还算清爽，数据调取也方便，适合做长期运维的基础平台。像那种需要定期调录像、查日志的操作，体验下来还不错。
你要是想深入了解监控系统怎么和数据中心搭着用，建议看看这几篇：
区域监控中心 LSC 功能解析
云数据中心建设方案解析
优化机房散热风
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2025-06-17
电商大数据分析平台架构设计与实现方案（详细版）
大数据平台的总体架构设计，挺适合做电商项目的参考资料。用户访问层到数据交换层，层次分明，模块拆得也比较细。像数据交换组件这种东西，在多系统对接的时候真的蛮重要的，少了它你就得自己各种格式转换，光编码就够头疼了。
用户行为数据、商品主题、协议主题这类主题数据区划分也比较清晰。用在客户、商品推荐场景里，还挺实用的。而且它不只是做用户层面的，还覆盖了供应链、财务、风控这些后台模块，适合做中后台系统架构参考。
平台提到了不少流程调度和数据管控的细节。说实话，这块多人容易忽略。你以为大数据平台只是跑任务、看报表，其实后面有一堆调度逻辑和监控告警在撑着。对了，它用的是多区分层思路，像实时数据区、贴源数据区
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2025-06-17
Hadoop 2.8.1+Zookeeper 3.4.6高可用集群部署指南
Hadoop-2.8.1 配 Zookeeper-3.4.6 的 HA 集群搭建指南，真的是一份比较实用的部署文档，尤其适合你刚开始折腾高可用环境的时候参考。它把各组件的兼容性、主机和目录规划都讲得挺细，照着配基本不会出大坑。
版本兼容性的那部分挺重要，比如用的CentOS 6.5、JRE 1.8.0_45，这些版本组合比较稳，少踩坑。而且也贴心地教你怎么确认操作系统版本、位数这些小细节。
主机规划这块你会看到 IP、主机名、服务分配都列清楚了。比如hadoop001上跑着NameNode、ResourceManager这些主要进程，都是 HA 模式，失效转移也有备份顶上。
目录结构那段建议你
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2025-06-17
Hadoop假数据推荐入门集
Hadoop 学习用的假数据，还挺好用的，适合入门推荐系统的朋友。movies.dat、ratings.dat、users.dat这三份文件基本能模拟一个完整的电影推荐流程。数据结构不复杂，字段也比较清晰。文件里的格式都比较统一，比如ratings.dat一行包含用户 ID、电影 ID、评分和时间戳，读起来不麻烦，用MapReduce或者Spark都挺顺的。你想搞平均分、热门电影统计，或者训练个推荐模型，数据都够用了。movies.dat里有电影 ID、标题、类型，拿来做内容也不错。你可以抓出科幻片、爱情片啥的，配合用户画像做个性推荐。而users.dat就记录用户基本信息，比如年龄、性别这些
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2025-06-17
Hadoop入门指南
Hadoop 的入门，建议你看下这个 PDF，讲得还挺通透的。虚拟机怎么命名、HDFS和MapReduce干嘛用，大数据那几大 V 概念也解释得比较清楚。Hive、Spark这些生态组件也都提到了，入门扫盲够用了。像是YARN、Oozie这些你之前没接触，文档里也有个的，能帮你有个整体框架。整体风格就是实打实地说概念，没有太多花里胡哨，适合你搞清楚“Hadoop 到底是个啥”。
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2025-06-17
Hadoop CDH伪分布式集群搭建教程
Hadoop CDH 版本的伪分布式搭建教程，真的是新手入门的大救星。图文并茂，细节讲得蛮清楚，从准备软件、装 VM、配 Hadoop 一路带着你走一遍。是配置那块，每个文件都讲了要加啥，像core-site.xml、yarn-site.xml这种关键配置都有代码示例，照着改就完事了。还有常见的 Web 界面入口、HDFS 操作都演示了，跟着做一遍，基本就入门了。
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2025-06-17
Hadoop入门教程
黑白分明的模块分类，知识点一目了然，Hadoop 学习这份资料挺适合新手入门也方便老手查漏补缺。内容从官网资源、起源背景讲到环境搭建和分布式部署，连 AWS 的云服务也顺带说了一下，覆盖面蛮广的。
环境搭建部分写得比较细，像hadoop-env.sh配置、免密登录设置、集群部署流程这些都挺实用，尤其适合第一次动手搭建集群的你。还提到了 JDK 环境变量怎么配，蛮贴心。
MapReduce 和 YARN的方式也不绕弯子，直接上来就说核心原理和任务流程，看一遍就能明白怎么回事。嗯，要是你刚好准备研究下分布式计算，这一节别跳。
生态系统部分列得挺全，从常见的 HDFS、Hive、HBase 到工具类
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2025-06-17
人社大数据建设方案架构设计与实战应用
人社系统的大数据方案，结构清晰、落地性强，蛮适合拿来做参考。先从行业现状切入，慢慢带你过一遍架构设计、技术思路，再讲建设方法和场景应用，节奏挺舒服的。里面的大数据架构用法比较实在，像数据采集平台、业务数据建模这些都有讲，跟你日常做数据可视化、后台系统对接啥的也挂得上钩。有些地方讲得还蛮细，比如数据分层设计、技术选型，对你想梳理项目逻辑挺有的。不是那种空谈架构的 PPT，实际应用场景比如社保、就业数据怎么跑流程也提到了，挺接地气。如果你正好在做政务项目，或者准备搞数据治理相关的内容，可以参考看看。顺手附上几个相关资源，像《大数据架构蓝图》、《大数据技术在实际业务中的应用》这些都还不错，值得一看。
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2025-06-17