一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
很多朋友对大数据行业心向往之,却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴,作为参考。
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。
第一阶段:linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好Linux基础,以便更好地学习Hadoop,hbase,NoSQL,Spark,Storm,docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍,Linux的安装:VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等)、数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别)、数据增长速度快等。
2.1.1 VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL、Spark Streaming、MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台
Apache Spark被称为第三代大数据处理平台,也当前应用最广泛的大数据处理方案,这篇文章将介绍如何在Linux系统(Cent OS7)上以单机模式(Stand alone)模式安装Apache Spark。当前的最新稳定版是2.3.1。
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
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境,那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类。
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;
在使用PySpark进行开发时,由于不同的用户使用的Python环境不同,有基于Python2的开发也有基于Python3的开发,这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
终于开始看Spark源码了,先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东,其实里面还是有很多知识点的。另外,从启动脚本入手,是寻找代码入口最简单的方法,很多开源框架,其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么? Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口,你可以在里面编写spark代码,然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼,
这是之前一个同学的面经,经过3个月的面试,最终成功上岸某新能源头部车企,面经还热乎!
Hadoop在整个大数据技术体系中占有至关重要的地位,是大数据技术的基础和敲门砖,对Hadoop基础知识的掌握程度会在一定程度决定在大数据技术的道路上能走多远。
Apache Spark是一个大数据处理引擎,与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码,Spark提供了更大的简单性。此外,由于Spark处理内存中的大多数操作,因此它通常比MapReduce更快,在每次操作之后将数据写入磁盘。
在实际生产环境中,将计算和存储进行分离,是我们提高集群吞吐量、确保集群规模水平可扩展的主要方法之一,并且通过集群的扩容、性能的优化,确保在数据大幅增长时,存储不能称为系统的瓶颈。
现在是大数据的时代,也称作云数据,我们在网上的各种数据,最后把这些整理集合在一起,形成一个庞大的数据集合体,我们生活中大数据已经实时的应用了。那么,大数据如何学习?下面将会为大家介绍。
作者:张相於,当当网推荐系统开发经理 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 笔者5月15日参加了“中国云计算技术大会”中的“中国Spark技术峰会”,一天12场干货满满的演讲听下来,有两点深刻的感受: Spark生态圈正在越来越深刻和广泛地影响和改造大数据应用行业。 Spark本身也正以飞快的速度发展,在功能和性能方面稳步发展。 下面就笔者比较感兴趣的两个领域,Spark应用实例和Spark自身发展,和大家分享一下自己的见闻。 Spark应用实例 腾讯广点通 来自腾讯广点通的同学介绍了Spark
引子 Patrick Catanzariti 是一名Web开发工程师,最近他在 sitepoint 发表了《JavaScript Beyond the Web in 2014》,介绍了JavaScript在物联网中的应用,非常有意思。做为JavaScript的爱好者和从业者,我在这里把它翻译了,以飨读者。 顺便说一下,就在上周,我们团队的最新力作“真正的JavaScript控件集”----《新一代JavaScript控件Wijmo 5正式发布》啦。 前言 近十年来Javascript的发展速度非常快,伴随着
之前的章节比较偏重理论方法介绍,本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台,包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建,基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置,为后续搭建运行环境做好准备;大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式,为画像平台的运行提供基础运行环境;服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
在文本索引构建这种需要大量占用磁盘IO的任务,如果正巧你的内存还有点余粮,是否可以先索引存储到内存,然后再顺序写入到磁盘呢?,需要大量占用磁盘IO,如果正巧你的内存还有点余粮,是否可以先索引存储到内存,然后再顺序写入到磁盘呢?
说在前面的话 此笔,对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略! 1 Java基础: 视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。 书籍方面: 推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础: 视频方面: (1)马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、
视频方面: 推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入,java学习到javase,在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。
在《大数据之脚踏实地学10--Hive独立式安装》一文中我们已经介绍了Hive工具的安装流程,基于Hive可以轻松的在Hadoop集群内实现SQL语句的落地。如果没有她,数据的管理操作都要通过编写Java代码,运行Map-Reduce,那将是一件非常头疼的事。
在Hive On Spark的模式下,无论是通过Beeline还是hive CLI访问Hive,使用Spark引擎执行SQL语句时,都会在/tmp目录下生成一个spark_submit.*.properties文件。Hive CLI方式会在当前节点/tmp目录生成,使用Beeline方式则会在HiveServer2所在节点的/tmp目录下生成。
本文主要介绍spark的基本操作,以shell端的操作为主,介绍通过pyspark在shell端操作时需要注意的一些点。
近日由于工作需要,突击学了一下PySpark的简单应用。现分享其安装搭建过程和简单功能介绍。
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后,Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业,Spark自带了R语言的支持,在此就不做介绍,本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包,向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
介绍 这篇文章的目的是帮助您开始使用 Apache Zeppelin Notebook,它可以满足您用R做数据科学的需求。Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档,并且支持多种语言,包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。 然而,最新的官方版本是0.5.0,还不支持R编程语言。幸运的是,NFLabs公司做了个
之前担任数据工程师时,由于不熟悉机器学习的流程,团队分工又很细,沟通不畅,机器学习工程师也没有和我谈论数据质量的问题,对于异常值,我采用的做法只是简单地过滤掉,或者将其置为0,而没有考虑到一些异常值可能会影响模型的准确度。因此作为一名数据工程师,了解机器学习的完整流程,还是很有必要的。
1、高性能,官方号称 100x faster,因为可以全内存运行,性能提升肯定是很明显的;
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:
用一句话介绍该项目就是:Spark是一个 Go 编写的,网页UI、跨平台以及多功能的远程控制和监控工具,你可以随时随地监控和控制所有设备。
导读:本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色,然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源,最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
Spark 是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。那到底是什么呢?可能很多人还不是太理解,通俗讲就是可以分布式处理大量集数据的,将大量集数据先拆分,分别进行计算,然后再将计算后的结果进行合并。
本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术,包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等,还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
如今,越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果,这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如,在 TB 级别数据量的数据库中,通过 SQL 语句或相关 API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作,是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”,就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。
昨天,总在投资风口的朱啸虎分享了雕爷的文章--“来,喝了这碗区块链解毒汤!”,并附上了转发语:雕爷这篇文章还是赞的。
本文作者:BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 进入正文之前先打一个小广告,手动狗头 比亚迪西安研发中心(与深圳协同办公),base西安,招聘大数据平台运维、架构方向的工程师,实时计算方向工程师,感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 RAPIDS 全称是Real-time Acceleration Platform for Integrated Data Science,是 NVIDIA 针对数据科学和机器学习推出的 GPU 加速库,RAPIDS的推出其实是为了弥补G
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
现在大数据这么火,各行各业想转行大数据,那么问题来了,该往哪方面发展,哪方面最适合自己?
Jupyter Notebook是一个Web应用程序,允许你创建和分享,包含实时的代码,可视化和解释性文字。常用于数据的清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习和更多,支持40多种语言。python ,R,go,scala等。Jupyter Notebook是Python中的一个包,在Fayson前面的文章《如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业》介绍了在集群中部署Anaconda,该Python环境自带了Jupyter的包。本篇文章Fayson主要介绍如何在非安全的CDH集群中部署Jupyter Notebook并与Spark2集成。
12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation) 宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel得到全球技术专家的认可,成为世界顶级的AI开源项目之一。
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