大数据原理

大数据原理与应用期末备考 本资料整理了大数据原理与应用课程的期末考点，并提供了相关网课链接，共计18页内容。具体原理细节请结合教材和视频学习。 主要内容 大数据概述 大数据处理技术 大数据应用 参考资源 网课链接1 网课链接2 注意事项 本资料仅供期末复习参考，不能替代教材和课堂学习。

Azkaban大数据项目原理详解：本资源详细解析了Azkaban大数据项目，涵盖了工作流调度系统的重要性、常见工作流调度系统、Azkaban与Oozie的比较以及Azkaban集群模式安装方法。在数据分析系统中，工作流调度系统是管理复杂任务单元的关键，例如Shell脚本程序、Java程序和MapReduce任务等。Azkaban作为一种轻量级的任务调度系统，相比于Oozie更易于配置和使用。

Hadoop 的大数据架构，用起来真的挺爽的。核心两个东西：一个是HDFS，管文件存储的；另一个是MapReduce，干并行计算的。配合起来，大文件怎么切、怎么放、怎么跑，统统搞定。适合你这种要成吨日志、搞推荐、跑的场景，实用得。 HDFS 的块机制有意思。128MB 一块，默认三份副本，分布在不同节点上。这样某台机器挂了也不慌，数据能迅速恢复。NameNode负责管理“谁放哪儿”，DataNode负责真实的存取，分工明确。 MapReduce的套路比较经典。先是Map阶段，数据生成一堆key-value；Shuffle一下，把相同 key 的聚到一块儿，是Reduce来做最终的聚合计算。说白

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革

大数据技术原理与应用（实验）这套实验课程可以你从零起步，快速掌握 Linux 和 Hadoop 操作。通过实际操作，先从 Linux 的基础命令入手，再逐步深入到 Hadoop 集群管理。操作如cd、ls、mkdir等命令都基础，但在大数据环境中相当有用。你可以通过这些命令完成文件管理、目录操作、权限修改等工作。，你会接触到 Hadoop 的文件系统操作，比如上传、下载文件，查看文件信息等等，真的是一门从基础到深入的好课程。实际操作结合案例，学得更快，理解更深。实验环境基于 Ubuntu 和 Hadoop 3.1.3，跟上这波大数据的潮流，保证你在未来的工作中也能得心应手！ 如果你对大数据还不

《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapRed

黑白分明的章节结构、案例驱动的方式，Spark的原理和实战讲得都挺明白。书里从Hadoop讲起，帮你理清从 MapReduce 到 Spark 的演变过程，算是做了个比较扎实的铺垫。适合对大数据框架有点基础、但还没搞清底层原理的你。实战部分也挺接地气，Spark Shell、Scala 插件、还有如何看 Spark Web UI 都有写，跟着做一遍，环境就能跑起来，蛮省心。RDD DAG构建和 Task 调度这块解释得也不啰嗦，用图加例子，一看就懂。嗯，如果你对 Spark 内部机制比较好奇，这几章别跳过。另外推荐几个关联文章，像Spark 与 Hadoop 大数据开发指南这种，跟这本书搭配看

本课程涵盖大数据技术的概念与原理，包括：Hadoop架构、HBase数据库、数据仓库、关系型数据库和R语言的应用。课程包含实操环节，涉及数据集上传、数据分析、数据互导和数据可视化等步骤。

大数据行业正快速发展，各大厂商纷纷推出各自的方案。在这其中，IBM、微软、EMC 和 Oracle 等大公司已在大数据领域占有一席之地。IBM 的 InfoSphere bigInsights 是基于 Apache Hadoop 的大数据产品，了从数据到商业化服务的全套方案。微软与 HP 合作开发的产品提升了生产力和决策效率，EMC 也推出了多个大数据产品，广泛应用于金融、风险管理、媒体等领域。Oracle 的大数据机与 Oracle Exadata 系列产品组成了一个集成化、高效的系统。无论你是大数据新手还是有经验的开发者，这些工具都能为你强大的支持，你在行业中立足。要了解更多关于这些产品的

大数据应用领域 大数据技术正在改变着各行各业，从金融、医疗到零售、交通，大数据分析为企业提供了前所未有的洞察力和决策能力。 大数据日常挑战 尽管大数据潜力巨大，但在实际应用中也面临着诸多挑战，例如数据安全、隐私保护、数据质量以及人才缺失等问题。 大数据应用环境 构建高效的大数据应用环境需要整合多种技术，包括分布式存储、数据处理框架、数据可视化工具以及机器学习算法等。 大数据解析 从海量数据中提取有价值的信息需要先进的解析技术，例如自然语言处理、机器学习和深度学习等，这些技术可以帮助我们理解数据的模式和趋势，并从中获得洞察。