Hadoop大数据

Hadoop大数据相关知识

• Hadoop大数据平台实战(01)：Impala vs Hive的区别

  Hadoop大数据生态系统重要的2个框架Apache Hive和Impala，用于在HDFS和HBase上进行大数据分析。 但Hive和Impala之间存在一些差异--Hadoop生态系统中的SQL分析引擎的竞争。本文中我们会来对比两种技术Impala vs Hive区别？Hive介绍Apache Hive™是开源的数据仓库框架，基于Hadoop构建，使用SQL语法读取Hadoop数据，分析保存在分布式存储中HDFS或者HBase数据库中的大型数据集。 Hive最早由Facebook开发，后来2008年贡献给Apache软件基金会。 此外，Hive的用途非常广泛，因为它支持分析存储在Hadoop的HDFS和其他兼容文件系统中的大量数据集。 像亚马逊S3。 Hive是一个在Hadoop集群之上运行的开源数据仓库和分析包。大数据学习扣qun74零零加【4 1三八一】 Hive脚本使用类似SQL的语言，称为Hive QL（查询语言），它抽象编程模型并支持典型的数据仓库交互。 Hive使开发者能
• 为什么IT行业人员纷纷转型hadoop大数据工程师

   AI、大数据、云计算，这三者在如今的互联网时代无人不知无人不晓，火爆程度不言而喻。随着，各大高校纷纷开设大数据专业以及各大企业纷纷高薪聘请大数据开发专业人才，促使转行的人越来越多，那么对于IT领域的从业人员为何纷纷转型hadoop大数据工程师呢？       Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。是Apache软件基金会的顶级开源项目，由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。Hadoop在大数据领域中的地位可以想象，那么除此之外，又有哪些原因决定了IT人员转型hadoop呢？       第一点、与做java开发相互对比       Java已经火爆了近10年之久，虽然其火爆
• 为什么IT行业人员纷纷转型hadoop大数据工程师

  AI、大数据、云计算，这三者在如今的互联网时代无人不知无人不晓，火爆程度不言而喻。随着，各大高校纷纷开设大数据专业以及各大企业纷纷高薪聘请大数据开发专业人才，促使转行的人越来越多，那么对于IT领域的从业人员为何纷纷转型hadoop大数据工程师呢？       Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。是Apache软件基金会的顶级开源项目，由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。Hadoop在大数据领域中的地位可以想象，那么除此之外，又有哪些原因决定了IT人员转型hadoop呢？       第一点、与做java开发相互对比       Java已经火爆了近10年之久，虽然其火爆程度并未下降
• 为什么IT行业人员纷纷转型hadoop大数据工程师

  AI、大数据、云计算，这三者在如今的互联网时代无人不知无人不晓，火爆程度不言而喻。随着，各大高校纷纷开设大数据专业以及各大企业纷纷高薪聘请大数据开发专业人才，促使转行的人越来越多，那么对于IT领域的从业人员为何纷纷转型hadoop大数据工程师呢？       Hadoop官方定义是：Hadoop项目™®是一套可靠的，可扩展的，支持分布式计算的开源软件。是Apache软件基金会的顶级开源项目，由原雅虎公司Doug Cutting根据Google发布的学术论文而创建的开源项目。Doug Cutting被称为Hadoop之父，他打造了目前在云计算和大数据领域里如日中天的Hadoop。Hadoop在大数据领域中的地位可以想象，那么除此之外，又有哪些原因决定了IT人员转型hadoop呢？       第一点、与做java开发相互对比       Java已经火爆了近10年之久，虽然其火爆程度并未下降

Hadoop大数据相关课程

• Hadoop 系统入门+核心精讲 本课程带领你从Hadoop入门开始，逐步掌握大数据核心技术（HDFS、YARN、MapReduce、Hive开发与调优），并将这些技术应用到实战中，最终完成电商行为日志分析项目，助力探索高薪职业赛道。

  讲师：Michael_PK 中级 1974人正在学习

• 快速入门Hadoop3.0大数据处理 近些年，大数据已经成为各大企业，乃至整个社会关注的重要资源，未来数据管理能力也将成为企业的核心竞争力。正因如此，大数据相关岗位的人员需求和薪资也水涨船高。 如果你是： —计算机专业在校生，未来准备从事大数据相关岗位的同学； —想要转行大数据的Java岗位工作者； —对大数据感兴趣的软件行业从业者，希望在大数据领域有所提升； 那么恭喜，你来对地方了！ 想学习大数据，就绕不开Hadoop，它是整个大数据生态体系的基础。本课程为Hadoop3.0入门课程，从0开始，带你手写代码。课程知识点完整详细，采用原理与实践结合的讲解方式，配套互联网企业真实项目进行讲解。 在本门课程中，你可以收获： —了解Hadoop的核心原理及Hadoop3.0中的新特性 —掌握Hadoop集群的安装部署 —掌握PB级海量日志数据的存储方法 —掌握企业中海量数据的计算方法 —掌握Sqoop在HDFS导出数据至MySQL中的使用 —掌握Hadoop中自定义序列化数据类型在数据分析中的应用 —掌握大数据任务自动化执行脚本的封装和监控 通过本课程的学习，你可以了解Hadoop中的三大核心组件及原理；独立完成Hadoop分布式集群的安装部署；实现大数据中的海量数据存储和海量数据计算。 目前各行各业都处于数据的快速增长期，特别是互联网行业，企业中对大数据的需求会越来越多，本门课程可以帮助大家快速入门大数据，提升自身技术能力。

  讲师：徐老师 初级 12383人正在学习

• Hadoop基础及演练 在大数据日益火爆的今天，很多猿友都将其作为自己以后的职业方向，本门课程本着细化提取概念点并逐步应用的原则，对大数据生态做了简单的介绍并着重的讲述了开源大数据框架Hadoop的使用和原理。并对Hadoop生态圈的其他开源项目做了简单的介绍，以帮助我们快速的构建大数据的知识图谱。另外讲师的实战课《HBase+SpringBoot实战分布式文件存储》已经上线 https://coding.imooc.com/class/205.html，有兴趣的小伙伴可以进行深入学习~

  讲师：叁金 初级 50198人正在学习

Hadoop大数据相关教程

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• <strong>11、大数据工程师必备技能</strong> 省钱套餐一【零基础入门大数据开发，热门框架玩转实时&离线数据处理】课程收获：覆盖hadoop、SparkSql、Flink主流大数据工程师必备技能技能。👇点击课程名称直接加入购物车①Hadoop 系统入门+核心精讲②学习Scala进击大数据Spark生态圈③SparkSQL极速入门 整合Kudu实现广告业务数据分析④Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发🔥将以上四门课程一起结算立享优惠×套餐原价：1263元√618惊喜价：1015元！省钱套餐二【零基础入门Sparksql，掌握大数据离线处理的实现技巧】课程收获：涵盖Linux核心技能、Hadoop技术、SparkSql核心，真正得零基础入门大数据离线处理。👇点击课程名称直接加入购物车①Linux核心技能与应用②Hadoop 系统入门+核心精讲③学习Scala进击大数据Spark生态圈④SparkSQL极速入门 整合Kudu实现广告业务数据分析🔥将以上四门课程一起结算立享优惠×套餐原价：1130元√618惊喜价：882元！
• 4、大数据热门课程 04、大数据实战省钱套餐一【以开发者的视角，系统入门容器化应用部署】课程收获：快速掌握常用Shell命令及脚本工具使用，熟练应用Docker、k8s完成企业应用容器化部署实践。①Linux核心技能与应用②跟着360架构师 学习Shell脚本编程③Docker环境下的前后端分离项目部署与运维④Kubernetes 入门到进阶实战，系统性掌握 K8s 生产实践套餐原价1079元618满减价：831元！省钱套餐二【以Spark和Flink这两大最热门的大数据技术，辅以周边相关的框架，追逐当前最新技术制高点】课程收获：以Spark和Flink两大框架为主，结合ClickHouse、Hbase、Kafka、Redis等框架，掌握热门大数据主流技术。①SparkSQL极速入门 整合Kudu实现广告业务数据分析②Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发③实战Spark3 实时处理，掌握两套企业级处理方案套餐原价1275元618满减价：1027元！
• 4. 大数据优化 ECharts 4 之后，如果需要渲染的图形数据太多而出现卡顿时，可以通过设置 large = true 开启渐进渲染功能。原理上，当数据量达到几千、几万时，如果要一次性渲染这么多图形可能会造成页面卡顿甚至假死，ECharts 通过将需要渲染的数据按特定算法分成多个批次，每次渲染一个批次的数据量，尽可能快地渲染出一部分数据，减少卡顿感。下列属性用于配置渐进渲染的功能细节：配置名类型默认值说明largebooleanfalse是否开启大数据量优化largeThresholdnumber2000启动绘制优化的阈值，在 large = true 的情况下，若数据量超过该值则启动绘制优化progressivenumber400渐进式渲染时每一帧绘制图形数量progressiveThresholdnumber3000启用渐进式渲染的图形数量阈值，在单个系列的图形数量超过该阈值时启用渐进式渲染启动渐进渲染的功能很简单，只需要设置 large = true，当数据量超过 largeThreshold 设定的阈值时，ECharts 就会启动渐进渲染功能，例如下例中渲染 500000 数据：1372示例效果：
• <strong>5、大数据高手秘籍</strong> 01、大数据实战省钱套餐【大数据高薪工程师必备技能】课程收获：将原理用大数据技术实现落地，玩转SparkStreaming、Structured Streaming热门框架，构建高效推荐系统，构建通用大数据平台，让你得升职之旅畅行无阻。👇点击3门课程，加入购物车享满减套餐原价1235元618满减价：987元！①Spark进阶 大数据离线与实时项目实战②基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统③玩转热门框架，用企业级思维开发通用够硬的大数据平台最后再提醒大家记住下单前①先去主会场抢红包②体系课直接下单③实战课先领券，再下单！
• 2. 数据库设计三大范式 面试官提问： 请描述下数据库设计的三大范式？题目解析： 回答本题时，可以从总分的结构来阐述，即先阐述数据库范式的定义，再挨个解释每种范式的设计原则。数据库范式定义：为了建立逻辑结构合理、冗余较小的数据库，在设计数据表时必须要遵循的设计规范。接下来可以分点阐述第一、第二、第三范式的定义和案例。

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