Hadoop Streaming基础培训PPT

hadoop 基础的入门 PPT，内容挺扎实，讲得比较系统，尤其适合对大数据还没什么概念的同学。像 HDFS、MapReduce 这些核心点都有覆盖，举的例子也比较通俗，拿来过一遍思路会清晰不少。 数据的流程图、Hadoop 架构图这些图解有用，建议你边看边画下来，理解更快。嗯，讲到 MapReduce 的时候也有带点代码示例，map()和reduce()两个函数是重点，别只看不敲。 刚接触大数据生态圈的，建议你可以配合着看看下面这些资源，比如：spark和Cloudera的入门指南，思路跟 Hadoop 蛮像，但细节有差，了解一下挺有。 如果你是数据库方向转过来的，也可以顺手看看MySQL

流式开发实例：map 脚本内容 #!/usr/bin/python import sys for eachLine in sys.stdin: t- 从标准输入获取数据 eachLine = eachLine.strip() Seg = eachLine.split('|)t- 使用|` 分隔各个字段 if len(Seg) == 19 and Seg[1] == 'rpt_cad' and Seg[6] != '': t- 判断字段数量和值，符合条件则继续 ad_id = Seg[6] print '%st%d' % (ad_id, 1) t- 将结果打印到标准输出 else: t- 不符

PostgreSQL 基础培训的 PPT 简洁明了，适合入门开发者。培训内容覆盖了 PostgreSQL 的基础知识点，你快速上手。这些内容包括了数据库的基本概念、常用命令及操作技巧，还有一些实际开发中的使用场景哦。如果你想学 PostgreSQL 的基础，拿到这份 PPT，你会觉得挺有的，多细节都讲得清楚。而且，针对一些常见问题，PPT 也给出了实用的方案，挺值得参考的。 如果你是刚接触 PostgreSQL 的开发者，建议先从这份 PPT 入手，配合实际操作，效果会更好！

流处理开发的关键注意事项包括：1. 程序的稳定性要有保障；2. 确保-mapper和-reducer路径使用绝对路径；3. 确保map/reduce脚本具备可执行属性；4. 调试map/reduce脚本的语法和逻辑；5. 对map/reduce脚本进行线上小规模数据测试；6. 关注Hadoop Job的输出和运行界面；7. 使用nohup命令保存Job输出结果；8. 在程序遇到异常时主动退出，如从标准输入读取EOF或遇到管道中断；9. 确保处理中文时源文件为UTF-8格式。

名称表名 字段名 用户名 数据类型 char nvarchar numeric integer datetime

随着数据库技术的发展，对Oracle数据库基础培训PPT的日常检查显得尤为重要。

涵盖 Hadoop 概述、安装等基础知识，适合初学者入门学习。

这份基础培训课件专为学习PostgreSQL而设计，提供全面的入门指导。

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。