最新实例
B2B全流程数据脚本合集
B2B 项目里用得比较多的数据脚本合集，B2B 全流程.zip挺全的，适合做 ETL 或者数据仓库建模的朋友看看。文件名就直观：load_b2b__dm_data.job、load_b2b__dwd_data.job、load_b2b__dws_data.job，一眼就知道是按 DM、DWD、DWS 三层来的。你如果平时搞过 Hive，肯定不陌生。里面的hive_mysql.job和Oracle_hive.sh也挺实用，基本能满足大部分数据库之间的数据搬运需求——不论是 MySQL、Oracle 还是 Hive，脚本一跑就完事儿。配套的.sh脚本也写得比较干净，适合直接拿来改。还有些 SQL
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2025-06-29
ZooKeeper 3.4.6分布式协调器
分布式系统里的配置同步、命名管理、服务注册啥的，ZooKeeper都能搞定。zookeeper-3.4.6.zip这个版本虽然有点老，但稳定性还不错，多老项目都还在用，尤其是配合Hadoop、Kafka那种用法，挺顺手的。
ZooKeeper 的核心就是一个“分布式协调器”，像你要做主从选举、分布式锁这类事，直接丢给它，自己少写一堆逻辑，也少踩不少坑。哦，它底层用的是ZAB 协议，和 Paxos 那套有点像，但更实用。
运行也不复杂，解压完zookeeper-3.4.6.zip，改下conf/zoo.cfg配置，比如dataDir路径、clientPort端口就能跑，启动脚本是bin/zkSe
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2025-06-29
Cloudera大数据平台简介
Cloudera 的大数据平台，最大的特点就是把一堆开源工具打包整合，省了你自己一个个折腾配置的时间。基于 Hadoop，整合了HDFS、MapReduce、Hive、Spark等热门组件，啥都有，拿来即用，挺适合企业场景。
平台的核心是 Hadoop，嗯，这玩意其实就是用来存和海量数据的工具。你要是搞过HDFS就知道，它专门存大文件，吞吐还不错。搭配MapReduce写逻辑，跑批任务那是妥妥的。
Cloudera 还加了不少贴心的小工具。像Hive，你可以直接用HiveQL写 SQL 跑在 Hadoop 上，写起来比 Java 舒服多了；Sqoop也挺实用，导数据进出 Hadoop 就靠它；
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2025-06-29
大数据在行业云平台上的架构分析与建设选择
大数据在行业云平台上的建设方式，真的挺值得一聊的。像 AWS 的EMR，一键部署，集成Spark、Flink都没问题，调资源也灵活，用API自动扩容都方便。微软的HDInsight也还不错，Hadoop、Hive那一套都支持，还能搭配Azure Data Lake来搞数据湖，适合搞精细的场景。阿里云的MaxCompute更偏向于海量结构化数据，直接就能用 SQL 开整，不用自己搭集群，省事不少。要是你更习惯 Hadoop 生态，也可以用E-MapReduce，像Kafka、Flink这些组件都能集成进来，弹性扩展还挺灵活的。百度云的BMR相对低调，支持Spark和HBase没问题，但要整点复杂
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2025-06-29
Hadoop集群搭建教程
搭 Hadoop 集群的文档看了不少，这份叫02Hadoop 集群搭建.pdf的教程还挺扎实，适合你想一步步动手搭起来的那种场景。讲了硬件需求、各类节点角色，还顺带说了下SSH 免密怎么搞，细节挺全，读下来基本不会漏坑。
文档里配置core-site.xml、hdfs-site.xml这些参数的部分比较实用，不光告诉你怎么写，还解释了为啥这么配。像JAVA_HOME、HADOOP_HOME这些环境变量也都有提到，手把手的感觉，蛮适合入门搭建的。
还有一点值得夸的，集群启动流程写得清楚——先格式化 HDFS，再启动 NameNode 和 DataNode，是 YARN 部分的 ResourceM
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2025-06-29
Hadoop序列化机制详解
Hadoop 的序列化机制，真的是大数据开发里绕不开的一环。用Writable接口把对象转成字节流，传输、存储两不误。嗯，效率也挺高，适合节点多、数据量大的场景。
写write(DataOutput out)、读readFields(DataInput in)，两个方法搞定序列化和反序列化，逻辑还挺清晰的。像IntWritable、Text这些内置类型，省心好用。想自定义？写个UserWritable，字段随你定义，还能实现排序，挺灵活。
说到细节，像整数序列化，Hadoop 还有个比较省空间的玩法，叫VIntWritable，小数据用小字节，挺贴心的。嗯，节省带宽也挺重要的对吧？
不过注意哦
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2025-06-29
Markdown 2.6.11文档格式库
Markdown 的老版本Markdown-2.6.11-py2.py3-none-any.whl，还挺实用的，是跟大数据插件配合使用的时候，写文档、做转码都挺顺。你要是做Python、Spark或者经常数据那一块的，装个这个，轻巧好用，兼容性也不错。
Markdown 格式的好处你懂的，轻便、结构清晰，还能和各种文档系统打通。像平时写爬虫、做Live Script转Markdown，都能省不少事儿，文件保存、格式转换一条龙搞定，响应也快。
我平时用它Matlab代码、写学术论文的模板啥的，格式干净，语法也熟，改起来也不费劲。更方便的是，它还能和Pandoc配套用，输出 PDF、HTML 都行
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2025-06-29
Iceberg大数据表格式与技术学习资料
Iceberg 的大数据表格式设计挺聪明的，尤其适合超大数据量。你知道吗？之前常用的那些文件格式，比如Parquet、ORC，虽然也能做压缩、跳过读取啥的，但面对真正的大规模数据表，它们还是力不从心。
Iceberg 的元数据管理干净利落，独立又支持ACID 事务，不会像Hive Metastore那样一边靠文件系统一边靠元数据，改个表还担心一致性问题。
快照机制也挺好用的，做并发写入、删除的时候，读操作还能维持一致性，响应也快，不需要动整个表。比如你今天查昨天那一版数据，直接切快照版本就行，挺省事。
再比如动态分区裁剪，不扫无关数据，查询效率高多了。你做Spark、Flink任务的时候，真的
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2025-06-29
Zookeeper Java开发示例
Zookeeper 的 Java 开发示例，算是我用过比较清晰、上手快的一套资源。你要是刚好在做分布式应用，比如搞个配置中心、服务注册啥的，这玩意儿还挺靠谱。代码写法也蛮直观的，常用的增删改查都有，连事件监听都封装得不错。文档和例子结合得挺好，不是那种“只有 API 没场景”的写法。
Zookeeper 的节点结构像是个文件夹系统，ZNode 就是一个个目录，每个可以存点儿数据还能挂子节点。临时节点掉线就没，持久节点得你自己删，记住就好。
要操作 Zookeeper，ZooKeeper类是入口，初始化的时候得填上服务器地址、超时时间、还有个回调函数，监听连接变化挺方便：
ZooKeeper z
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2025-06-29
Hadoop 2.7.2分布式计算平台
Hadoop 2.7.2 的完整安装包，适合在 CentOS 上练手的那种，配置文件啥的都带了，省去你一顿百度的麻烦。嗯，里面的东西挺全，像HDFS、MapReduce、YARN这些核心组件都有。
分布式存储的 HDFS，其实就是把大文件切成块，丢到不同机器上，速度快，还不容易挂。你可以设定副本数，防止机器挂了数据丢了，挺稳的。
MapReduce的方式也比较直白，写个 WordCount 脚本就能跑起来了，统计个文本词频，适合用来测试集群是不是正常。逻辑也不复杂，一个 map 一个 reduce，熟悉一下思路就行。
还有YARN，算是资源调度大管家吧，容器分配、作业调度全靠它，尤其在多节点测
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2025-06-29