Kubernetes中集成大数据服务

本书为打造Spark大数据服务提供了详细指南，涵盖OpenStack Docker的应用。

大数据平台的核心能力，大多离不开数据采集和治理这两块。天晟通的大数据服务平台在这方面做得还挺全，从采集、汇聚到，流程比较顺，模块也清晰。尤其是数据标准体系和多端适配这一点，挺适合多业务场景切换的朋友参考下。 分布式架构的扩展性不错，部署在集群环境下，不光性能高，稳定性也有保障。你可以用在多台服务器上跑，任务调度、节点管理这块也都考虑到了，省心不少。 数据采集的功能还蛮全，不管是业务系统数据、实时数据还是各种文件系统，都能采集，统一汇聚，后续和展示就方便多了。支持主流数据库这一点也别错过，像MySQL、Hive、Oracle都能接。 项目管理这块也还行，多租户项目、任务分工、资源分配这些都能配，

大数据开发者的进阶路上，徐培成的教程算是个不错的“老司机”带路系列。从 Java 基础起步，一路带你摸清大数据这条线的来龙去脉，结构清晰，节奏也蛮顺。教程不只是简单地讲理论，每一步都能跟上实际开发场景，用起来比较有感觉，适合想靠自学转型或升级技能的朋友。

该数据服务框架为大数据平台提供高效数据服务，其功能涵盖： 基于Kafka实现实时数据的过滤、清洗、转换和消费 利用Spark SQL实现对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据读写 集成规则引擎，支持基于规则引擎实现客户标签、画像等功能

这里提供一个简单的示例，涉及字符拼接，可能会对您有帮助。

数据集成与模式集成 数据集成是指将来自多个数据源的数据整合到一个统一的存储中，而模式集成则是整合不同数据源的元数据，为数据集成提供基础。 实体识别与数据冲突 实体识别是指匹配来自不同数据源的现实世界实体，例如将数据源A中的“cust-id”与数据源B中的“customer_no”匹配。 在数据集成过程中，需要检测并解决数据值的冲突。同一实体在不同数据源中的属性值可能存在差异，其原因可能是不同的数据表示方式或度量标准等。

基于Ambari的大数据平台搭建，挺适合刚接触集群部署的你。文档写得还不错，基本按部就班就能装起来。像YARN、HDFS这些组件，Ambari都能帮你一键装好，省了不少事。操作界面比较直观，组件监控也方便，出了问题一看日志就知道哪挂了。嗯，部署完还能顺手加点自定义脚本，搞点自动化，效率高不少。要注意环境配置，JDK版本要对上，端口别冲突。数据库用PostgreSQL比较稳，用MySQL也行，别忘了调字符集。文档里细节都有，像怎么装ambari-server、怎么配置agent、怎么连 YARN，都讲得清楚。实在不懂，建议先撸一遍基础平台再上手，安装体验会更顺一点。如果你正准备搭个测试环境或者玩

Struts 框架，作为 Java Web 开发的常见选择，挺适合用来组织和管理 HTTP 求、业务逻辑与视图的交互。想象一下，把它和大数据结合，能做什么？比如说，查询全球天气！Struts的Action 类可以巧妙地与大数据框架（比如Hadoop或Spark）协作，实现对海量天气数据的实时查询。这样，用户通过网页提交求后，Struts会根据配置找到合适的 Action 类，调用大数据接口进行数据查询，返回给用户一个清晰、快速的天气信息。用大数据查询天气不光能提高响应速度，还能通过合理的查询优化和缓存机制，提升系统性能。只要熟悉了Struts框架和大数据查询的基础，结合这两者，你就能一个既高效

本实验通过实际操作，使学生熟练掌握虚拟机的安装和配置，建立基于CentOS 7的大数据基础系统平台。学生不仅了解虚拟机的概念和用途，还能为后续的大数据开发打下坚实基础。实验包括检查Windows安装环境、安装虚拟机软件、创建和配置虚拟机，以及安装Linux系统的详细步骤。推荐使用VMware Workstation或VirtualBox等虚拟机软件，配置适当的CPU核心数和内存分配，以及足够的硬盘空间。网络设置推荐使用“桥接网络”模式，以优化网络性能。