Hadoop大数据生态资源合集

大数据生态的老几位技术，像是Hadoop、Spark、Storm，基本都是你在数据中绕不开的主角。它们搭建起来不难，关键是搞清楚各自的用途和组合方式。像日志用 Spark，实时计算用 Storm，存储分布式文件用 Hadoop，组合起来就是一套蛮实用的大数据方案。Apache 家的大数据技术，嗯，还挺齐全的，从分布式存储到流式基本都覆盖了。你要是刚上手或者需要快速查阅架构和技术细节，Apache 生态系统：大数据技术实战这篇文章还不错，内容蛮全的。 Hadoop是整个大数据生态的老大哥，分布式文件系统和 MapReduce 是它的基本盘。这篇文章讲得挺细，架构图、场景都有，适合想理清楚模块之间

大数据生态的基础框架，Google 家的几篇论文还挺经典的，MapReduce 那篇讲怎么高效海量数据，思路清晰。BigTable 那篇也不错，重点是如何搞定大规模数据的快速存取，思路实用。Hadoop和HBase相关的中文书，像董西成的那本《Hadoop》和《HBase 权威指南》也蛮值得翻翻的，尤其是刚入门或者要做系统搭建的朋友。 想深入了解MapReduce的，可以看看这篇《大数据：Hadoop MapReduce 基础和算法设计》，讲得比较系统，还带算法设计，代码例子也有，不难懂。 Google 的经典三篇论文合集也推荐收藏下，GFS、BigTable、MapReduce这三篇基本奠定

大数据学习的路上，资源选得好，效率翻倍不止。下面这些链接，都是我自己筛过一轮的，资源全、分类清、下载也方便，尤其是搞Spark和Hadoop的小伙伴，值得收藏。嗯，有些还带练习题，适合刚上手的同学。 大数据学习资源下载包，内容比较全面，涵盖了从基础到进阶的学习材料，压缩包里啥都有，解压完直接用。 大数据视 Spark，这套资源Spark应用，里面有案例和 PDF 讲义，适合对 Spark 架构感兴趣的你。 Google 大数据研究论文 PDF，比较偏理论，但能拓宽思路，看看大厂是怎么想大数据问题的，蛮有启发。 Apache Spark 大数据入门，入门向资源，还附带环境配置，适合零基础、刚搭建

大数据的资源合集里，这份 2018 版的整理真挺实用的。像是你平时搞、玩，或者部署个集群啥的，都能在这里找到对口的开源工具和教程，集合得比较全，也更新得还不错。 Hadoop、Spark、Flink这些主力框架的学习资源、环境包甚至是集群搭建教程，全都一应俱全。你点进去看看，就知道能省多少摸索时间。 比如装Ambari搞一套可视化管理环境，或者用HBase+Phoenix来跑实时查询，还有RowKey的设计示例，讲得都比较接地气，蛮适合刚入坑或者要优化老项目的。 资源里也带了一些面试题和学习指南，别小看，多细节就是在这类资料里被捡回来的。刷一刷这些内容，对面试和实战都挺有的。 如果你最近正想搭

史上最全的 Hadoop 大数据方案，说实话还挺实用的，适合你刚上手或者需要搭建一套完整数据链路的时候。配置细到每一个服务，连hdfs-site.xml里的每个属性都解释得挺清楚，基本拿来就能直接干活。 Hadoop 的生态还蛮复杂的，像MapReduce、Hive、YARN这些组件，整合起来可不轻松。这份资源把组件之间的配合讲得比较透，比如怎么用Hive做 ETL，怎么通过调度系统跑定时任务，嗯，讲得还挺到位。 而且它还贴心地附了不少相关文章，像这个Greenplum 结合 Hadoop的方案，适合搞混合架构的；还有MapReduce 离线的，挺适合批量日志数据那种场景。 任务调度这块也没落

大数据算法的源代码合集，Hadoop 的MapReduce和 Spark 的各种玩法全都有，挺适合边学边练的你。Hadoop 的HDFS分布式文件系统能让大文件拆着存，容错能力也不错，搭配MapReduce写批，搞个词频统计啥的挺顺手。Spark 就更灵活了，内存计算的RDD性能拉满，写个实时或者机器学习任务还挺快。MLlib、Spark SQL、Streaming都能试试。资源里直接给了Map和Reduce的函数示例，适配场景还蛮全的，像清洗数据、合并结果、跑模型这些都能搞。DataFrame和Spark SQL的写法也有覆盖，嗯，文档看着舒服，代码还算清晰。你要是刚上手大数据，可以直接照着

大数据生态的那点事儿，说难不难，说简单也不简单。嗯，问题一个接一个，但每个环节其实都有工具兜底。Hadoop的数据太大单机扛不住？上HDFS；想搞点流式？Storm来支援；传输过程要靠谱？那得看Kafka；数据落地太频繁，写不动？Cassandra效率还挺高；团队不都是程序员？给他们个类 SQL 的Hive试试。一步步顺下去，你就能拼起一个完整的系统。推荐几个我常用的资料，搭配食用更香。

嘿，给你推荐几个在大数据生态中常用的组件。，Sqoop用来把 MySQL 里的数据导入到 Hadoop，也可以手动导出成文件放到 HDFS 里。Hive则是会 SQL 语法的人的神器，使用它可以轻松大数据，无需再编写复杂的 MapReduce 程序。Oozie就像个调度员，管理 Hive、MapReduce、Spark 脚本，检查执行是否正确，还有报警重试的功能，挺实用的。Hbase是 Hadoop 生态中的 NoSQL 数据库，适合存储大数据并且可以去重，常用来存储后的数据。Kafka也是一个好用的工具，专门实时数据流的入库或入 HDFS 的任务。你如果在做大数据，这些组件你应该会用得上。

本技术架构文档搭建基于 Hadoop 生态系统的大数据技术框架，主要用于数据分析、数据挖掘、大屏展示和数据运营服务。涉及的技术组件包括 Hadoop、Spark、Yarn、Mesos、HBase 和 Hive。