如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。尤其BAT等一线互联网公司每天处理的数据量都是TB级别。大数据部门已成为这些企业的核心部门，数据已成为企业最核心的资产。
HDFS: 负责大数据的存储 Common: HDFS和MR共有的常用的工具包模块！ MapReduce: 负责计算，负责计算资源的申请的调度！
本地机器上需要有 Java 8 和 maven 环境，推荐在linux或者mac上开发Flink应用：
本章将从几则故事说起，让大家明白大数据是与我们的生活息息相关的，并不是遥不可及的，还会介绍大数据的特性，以及大数据对我们带来的技术变革，大数据处理过程中涉及到的技术
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业
博主96年，从事大数据开发工作4年。实时、离线、数仓、springcloud、爬虫、机器学习都略有接触及实际开发经验。
Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交项目Proposal Apache Ozone项目介绍 标签：大数据存储 技术栈：Java 标签：大数据存储 技术栈：Java Apache Ozone-分布式大数据通用存储，Ozone是一个大数据场景分布式存储，支持百亿到千亿级对象和文件。Ozone提供兼容S3 的对象功能，和兼容Hadoop File System(HCFS)的文件功能，同时通过CSI驱动接入Kubernets生态。Ozone定位于
链接：https://www.zhihu.com/question/27696290/answer/381993207
大数据开发最核心的课程就是Hadoop框架，几乎可以说Hadoop就是大数据开发。这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架，都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。科多大数据大数据来带你看看。
在项目根目录，运行命令，打完包后默认build/libs/WordCount-1.0-SNAPSHOT.jar
目前最火的大数据，很多人想往大数据方向发展，想问该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果你自己感到迷茫，或者是为了以上这些原因想往大数据方向发展...... 那么我就
导读：本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划，主要内容包括：Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展；Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建；Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark，精通Flink技术的人才相对较少，因此，掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
声明:本文参考了淘宝/滴滴/美团发表的关于大数据平台建设的文章基础上予以整理。参考链接和作者在文末给出。
我见过很多之前都不是计算机专业出身的，现在从事Java开发或者大数据等职业，而且现在做的都还不错。我想这些人应该都是经过深思熟虑的做出选择的，或者是人云亦云，不过都已经走出来了。我是从事JAVA这块十多年，从初级开发到现在架构师，确实一路经历很多。
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
HUE是一个开源的Apache Hadoop UI系统，早期由Cloudera开发，后来贡献给开源社区。该web应用的后台采用python编程语言编写的。通过使用Hue我们可以通过浏览器方式操纵Hadoop集群进行交互来分析处理数据。
大数据（big data），指的是在一定时间范围内不能以常规软件工具处理（存储和计算）的大而复杂的数据集。说白了大数据就是使用单台计算机没法在规定时间内处理完，或者压根就没法处理的数据集。
AI科技评论按：6.13号上午，中科院计算所研究员徐君在微博中宣布，Easy Machine Learning 系统开源，欢迎大家下载。AI科技评论编辑第一时间为大家带来该系统的功能介绍。 在许多大
在启动脚本里面已经找到了jobmanager的启动类org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint(local模式更简单直接在Driver端的env.exection()直接启动了，有兴趣可以研究一下)
AI前线导读：本文是 **Apache Beam实战指南系列文章** 的第二篇内容，将重点介绍 Apache Beam与Flink的关系，对Beam框架中的KafkaIO和Flink源码进行剖析，并结合应用示例和代码解读带你进一步了解如何结合Beam玩转Kafka和Flink。系列文章第一篇回顾Apache Beam实战指南之基础入门
Spark目前被越来越多的企业使用，和Hadoop一样，Spark也是以作业的形式向集群提交任务,那么如何成为Spark大数据高手？下面就来个深度教程。
一千个读者眼中有一千个哈姆雷特，一千名 大数据 程序员心目中就有一千套 大数据面试题。本文就是笔者认为可以用来面试大数据 程序员的面试题。
其实Hadoop诞生至今已经十多年了，网络上也充斥着关于Hadoop相关知识的的海量资源。但是，有时还是会使刚刚接触大数据领域的童鞋分不清hadoop、hdfs、Yarn和MapReduce等等技术词汇。
2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 开源项目介绍 滑至文末报名参与开源人才培养计划 提交项目Proposal TencentKonaJDK介绍 TencentKonaJDK，作为Java 生态的基础引擎，JDK包括了Java运行环境、工具，以及核心类库。Kona JDK基于OpenJDK 开源项目（Java SE 最主流的参考实现）定制、开发，在腾讯的云、广告、大数据等场景上进行了针对性的加强、优化。Kona JDK团队拥有多名OpenJDK社区reviewer、commiter，持续
标题图来源：pexels 自治理念 一、趋势 在科幻电影中未来的太空飞船上往往有着人工智能角色，协助人类掌控飞船各方面的状况，或是为飞船上的每个乘客提供贴心的服务。这样的科幻场景离我们现实也不算太远，汽车的自动驾驶能力实际上就是这样一种智能化探索方向。而在我们所关心的大数据平台中，其实也急迫需要这样一个类似大脑的角色，以腾讯大数据平台现阶段的情况为例，我们有着10万+机器的存算集群，上面每天运行千万级别的离在线任务，我们的用户、大数据组件研发者、运维专家们可能会消耗不少精力去处理一些非业务逻辑相关的问
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
Spark的发展 对于一个具有相当技术门槛与复杂度的平台，Spark从诞生到正式版本的成熟，经历的时间如此之短，让人感到惊诧。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMPLab，最开初属于伯克利大学的研究性项目。它于2010年正式开源，并于2013年成为了Aparch基金项目，并于2014年成为Aparch基金的顶级项目，整个过程不到五年时间。 由于Spark出自伯克利大学，使其在整个发展过程中都烙上了学术研究的标记，对于一个在数据科学领域的平台而言，这也是题中应有之义，它甚至决定了Spark的发展动力。S
今年秋招之前，我曾以为我以后会是一名Java开发，但是在真正的秋招过程中，我出轨了大数据(呵呵，男人！)，既然将它作为第一份职业，那就要好好来了解下它，要对现有的大数据的生态有个直观的理解，所以在此基础上列出自己的学习计划和自己的职业规划。在这里，要特别感谢韩顺平老师B站2020大数据公开课，受益匪浅，视频链接在参考文献中，感兴趣的小伙伴可以看看。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
2019年下半年，一支“精英小队”在腾讯大数据团队内部开始集结。成员除了各处抽调的精兵强将，还有两名来到腾讯不久的资深工程师——杨晓峰和傅杰，集结他们，只为了一个艰苦而又重要的任务——自研 JDK 。 有成员这样评价这个任务——“脏活、累活”，还有委婉点的说法——“非主流的技术方向”，至少在当时，这个任务并不是会让大家争抢的那种。 但总有孤勇者，愿意去直面困难的挑战。 三年之后，这支小分队不仅研发出了国产化的Kona JDK，还培养出了OpenJDK社区为数不多的中国Committer和Reviewer，在
涂小刚，微信高级开发工程师，负责微信大数据平台开发及建设。 王玉君，腾讯云后台高级开发工程师，负责腾讯云原生系统开发及建设。 前言 架构转型，拥抱云原生服务生态 当前微信内部的大数据计算平台是基于自研的 Yard 资源调度系统[1]来建设，Yard 的设计初衷除了提供在线服务资源隔离外，另一方面是为了提高在线服务机器的整体资源利用率，其核心策略是在机器空闲时能在上面跑一些大数据离线任务。但是对接业界各种大数据计算框架（例如 Hadoop MapReduce、Spark、Flink 等）都需要专门定制化开
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
从上图我们可以看到, 从事大数据方向可以有很多具体方向的职位. 相较于Java开发, 选择面更加广泛
大数据迅速发展，但是Hadoop的基础地位一直没有改变。理解并掌握Hadoop相关知识对于之后的相关组件学习有着地基的作用。本文整理了Hadoop基础理论知识与常用组件介绍，虽然有一些组件已经不太常用。但是理解第一批组件的相关知识对于以后的学习很有帮助，未来的很多组件也借鉴了之前的设计理念。
MapReduce是Hadoop开源大数据包的重要计算工具，后期的Spark、Storm等组件均采用MapReduce的计算模型。而MapReduce在工作时，实际与HDFS在一起工作。接下来我用一个案例来解析MapReduce的工作流程。
被邪教化的“大数据” “大数据”，一个原本作为概念发源于硅谷的短语，如今已经变成了一个Slogan，或者说，一个筐--什么都可以往里装。 一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。 现在那些初创公司，无论是做爬虫、语音识别/合成、NLP、舆情分析的、广告、金融，如此种种，都可以说自己是“大数据”公司。对于投资人而言，只要项目/公司沾上了这三个字，就瞬间打开了盈利之门。“大数据”，已
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
一、大数据研究中心简介 清华大学大数据研究中心于2018年9月成立，是清华大学建设世界一流大学、鼓励大数据领域学科交叉的重要举措，是深入推进科研体制机制改革的重要里程碑。大数据研究中心发挥清华大学多学科的优势，面向全球数字经济转型的迫切需求，服务国家大数据发展战略，聚焦信息科技前沿，促进数据科学理论、大数据技术与大数据领域应用等多个层次的深度交叉与融合发展，建设国际数据科学与大数据技术创新研究平台，突破大数据系统软件性能瓶颈，研究自主可控的领先关键技术，形成产学研用闭环的国家大数据系统软件创新平台，力争为跨
Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于 大规模数据处理 的 统一分析引擎 ;
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高
Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，性能超过Hadoop百倍，从多迭代批量处理出发，兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。Spark采用一个统一的技术堆栈解决了云计算大数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题，具有完善的生态系统，这直接奠定了其一统云计算大数据领域的霸主地位。 伴随Spark技术的普及推广，对专业人才的需求日益增加。Spark专业人才在未来也是炙手可热，轻而易举可以拿到百万的薪酬。而要想
本文介绍了Hadoop基础教程-第11章 Hive：SQL on Hadoop（11.1 Hive 介绍）（草稿），讲解了Hive的出现原因、架构、特点以及如何使用Hive进行大数据分析。Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
前段时间爆改Codis的Java客户端Jodis，它的测试类中用到了指数退避算法。这是大学计算机网络课程会讲到的知识，本文权当复习，并且看看它的思想是如何应用在大数据组件中的。
这个世界异彩纷呈 这个时代数据无处不在 大数据 在交通中助力顺畅出行 大数据 在教育中助力因材施教 大数据 在产业中助力转型升级 …… 大数据 已贯穿于衣食住行用的方方面面 这个世界 这个时代 呼唤青春的你 拥抱数据，拥抱时代 让数据助力青春 绽放更靓丽的色彩 《大数据实践课》通过真实的数据 培育学生数据思维 锻炼团队协作能力 提升应用创新水平 培养数据科学素养 一、课程简介 课程名称：《大数据实践课》 课程课号：60470023（3学分）； 开课院系：软件学院； 选课对象：已报名参加大数据能力提升项目，且
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