大数据团队赛知识框架

大数据的核心利器——Hadoop，扩展性强、扛压能力也不错，适合那种动不动就几个 T 起步的场景。Admaster 数据挖掘总监写的这篇文章算是比较经典的入门级资源了，讲得清楚，内容也扎实。如果你刚接触 Hadoop，或者想搭一套靠谱的大数据架构，可以先看这个。Hadoop的优势挺的：计算分布式，节点挂了也不怕，性价比高。尤其是和Spark、Hive这些组合起来，大批量日志、用户行为数据，效率那是杠杠的。文章里也顺带讲了下大数据的背景，比如 IDC 那组 1.8 万亿 GB 的数据预测，虽然现在看着不稀奇，但放在 2011 年，可是吓人的大数。如果你想继续深入，推荐几个实战资料：Hadoop

PySpark 是大数据的好帮手，结合了 Spark 的强大性能和 Python 的易用性，多开发者用它来快速进行数据。Spark 本身支持批、流和机器学习，而 PySpark 让 Python 开发者能轻松地使用这些功能。RDD、DataFrame 和 Dataset 是 PySpark 中最常用的操作，使用起来都比较简单。你可以通过 RDD 进行分布式数据，也可以利用 DataFrame 做结构化数据。哦，别忘了 Spark 的优化机制，像 Catalyst Optimizer 和 Project Tungsten，它们能大幅提升执行效率。对于实时数据流，Structured Stream

Hadoop 2.7.2 是一个大数据框架，适合在 Linux 环境中海量数据。它的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（计算模型），让你能够并行、存储和数据。YARN作为资源管理系统，提高了集群资源分配的效率。2.7.2 版本对这些组件都做了优化，性能提升。你可以通过hadoop-2.7.2.tar.gz包获得完整的二进制文件、配置和文档，快速部署，适合各类 Linux 发行版。安装配置时，记得根据集群环境调整配置，才能最大化利用它的性能。如果你有大数据的需求，Hadoop 2.7.2 肯定能帮你提高效率，稳定性也不错哦！

大数据参考框架是一套全面且结构化的方案，协助企业和组织更有效地管理和应用大数据资源。核心组件包括数据源（如关系数据库中的表格数据和非结构化数据如日志文件、社交媒体数据等）、数据存储（利用分布式文件系统如Hadoop HDFS、列式数据库如Apache HBase和NoSQL数据库如Apache Cassandra等）、数据处理（支持批处理和实时处理，使用Apache Hadoop和Apache Spark等框架）等。数据处理流程包括数据采集、预处理、清洗、存储、离线或实时处理，最终通过数据可视化工具转化为图表和仪表盘等形式。数据治理与安全确保数据质量、一致性和安全性。该框架具有完整性和高效性，

这篇文章总结了大数据平台常用的技术框架，适合初学者阅读。内容实用且易懂。

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.use

JAVA与Hadoop生态圈的基础知识点包括：JAVA基础语法与多线程，Hadoop框架结构与工作原理，HDFS文件系统管理与操作，MapReduce编程模型与应用，YARN资源管理与任务调度，Spark核心概念与数据处理，Hive数据仓库与查询语言，HBase分布式数据库与数据存储，Flume数据收集与传输工具，Kafka消息队列与流处理。

Hadoop 在 Linux 下的应用，算是大数据领域中不可或缺的一部分。Linux 的稳定和高效支持，让 Hadoop 能够在这里稳稳地跑起来。而且你了解过 HDFS 和 MapReduce 的原理吗？它们就像 Hadoop 的两大支柱，前者负责把数据分布存储，后者则是那些庞大的数据集。在 Linux 环境下搭建 Hadoop 集群其实没那么复杂，你只要掌握一些基本的命令行操作，就能轻松搞定安装和配置。而且，Hadoop 的文件操作也蛮，通过hadoop fs -put上传文件，hadoop fs -get下载数据都直观。如果你想写 MapReduce 程序，Java 是最常见的选择，虽然

Spark 的 2.1.1 版本压缩包，真挺适合想在本地或者集群上玩转大数据的你。核心模块清晰，像是任务调度的Spark Core、写 SQL 像查数据库一样顺手的Spark SQL、还有能搞流的Spark Streaming，都上手。嗯，spark-2.1.1.tgz下载解压就能用，设置好环境变量就能跑。搭配YARN或Kubernetes也方便。