有相关大数据产品开发套件售卖，有相关需求的可以联系。主要涉及数据采集，数据开发，数据资产管理，数据展现及标签生产，数据服务API等。

JAVA，大数据，运维、产品、linux、python、C++、安卓逆向，网络安全、算法、云原生、k8s等等 都是2021年，还有2021年底开课的就业班网课，百度名字即是微信号。

计算机编程语言有很多，目前用的多一点的就是Java，C++，Python等等。 目前大多数学习大数据的人都是选择学习Java，那Java到底好在哪呢？为什么学大数据之前要先学Java呢？我们今天就来分析一下。 不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。 不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此

大数据在现实生活中的具体应用 数据处理的最典型应用：公司的产品运营情况分析 电商推荐系统：基于海量的浏览行为、购物行为数据，进行大量的算法模型的运算，得出各类推荐结论，以供电商网站页面来为用户进行商品推荐 精准广告推送系统：基于海量的互联网用户的各类数据，统计分析，进行用户画像（得到用户的各种属性标签），然后可以为广告主进行有针对性的精准的广告投放 1、什么是hadoop hadoop中有3个核心组件： 分布式文件系统：HDFS

好久没有做基础编程题了，现在做起来真的是有一点畅快的感觉，想当初被各种问题虐的死去活来的，现在真的有种满级大号回新手村追杀NPC的感觉。不能乱立flag，要是翻车了就毁了(Ｔ▽Ｔ)，开始我们今天的基础练习~ 第六题 打印出所有的 "水仙花数 "，所谓 "水仙花数 "是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个 "水仙花数 "，因为 153=1*1*1＋5*5*5＋3*3*3。为了显示我的专业水准，还查了一下“水仙花数”

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1. mr编程案例一1.1.mr编程案例2——求TOPN 1、读取附件中的文件request.dat， 需求1：求出每一个url被访问的总次数，并将结果输出到一个结果文件中 思路：就是一个wordcount map阶段： 解析数据，将url作为key，1作为value发出 reduce阶段：将一组数据的value累加 需求2：求出每个网站被访问次数最多的top3个url《分组TOPN》 思路： map阶段——切字段，抽取域名作为key，url作为value，返回即可 reduce阶段——用迭代器，将一个域名的一组url迭代出来，挨个放入一个hashm

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【学完本节课你将掌握以下几个关键点】： 1. 数据迁移概念？ 2. 传统数据库(mysql/oracle)数据导入分布式存储核心解决方案 3. 分布式存储数据导出传统数据库(mysql/oracle)核心解决方案 4. sqoop的搭建与企业级应用 5. 企业级实战 6.【阿里云ACA大数据助理工程师发布】

1.yarn快速理解 欢迎加入大数据交流群：645891271，每晚更新教程哟 1.1. yarn的基本概念 yarn是一个分布式程序的运行调度平台 yarn中有两大核心角色： 1、Resource Manager 接受用户提交的分布式计算程序，并为其划分资源 管理、监控各个Node Manager上的资源情况，以便于均衡负载 2、Node Manager 管理它所在机器的运算资源（cpu + 内存） 负责接受Resource Manager分配的任务，创建容器、回收资源 1.2. YARN的安装 node manager在物理上应该跟data node部署在一起 resource manager在

1.1.wordcount程序整体运行流程示意图 map阶段： 将每一行文本数据变成<单词,1>这样的kv数据 欢迎加入大数据交流群：645891271，每晚更新教程哟， reduce阶段：将相同单词的一组kv数据进行聚合：累加所有的v 注意点：mapreduce程序中， map阶段的进、出数据， reduce阶段的进、出数据， 类型都应该是实现了HADOOP序列化框架的类型，如： String对应Text Integer对应IntWritable Long对应LongWritable 1.2.编码实现 WordcountMapper类开发 WordcountReducer类开发 JobSubmitter客户端类开

hdfs的客户端操作客户端的理解 交流群：645891271，每晚更新教程哟 hdfs的客户端有多种形式： 1、网页形式 2、命令行形式 3、客户端在哪里运行，没有约束，只要运行客户端的机器能够跟hdfs集群联网 文件的切块大小和存储的副本数量，都是由客户端决定！ 所谓的由客户端决定，是通过配置参数来定的 hdfs的客户端会读以下两个参数，来决定切块大小、副本数量： 切块大小的参数： dfs.blocksize 副本数量的参数： dfs.replication 上面两个参数应该配置在客户

DT时代数据为王：Google Bigtable企业级海量数据存储技术 授课时间： 今晚8:10 在线直播 特邀授课老师：阿里巴巴云栖大会嘉宾 潭州教育大数据学院CTO 亲自授课 【学完本节课你将掌握以下几个关键点】： 1. Hbase集群服务器的使用 2. Hbase列式存储分布式系统 3. Google数据处理核心技术 4. Hbase命令操作 5. Hbase企业级API操作

基本概念 《数据处理》 在互联网技术发展到现今阶段，大量日常、工作等事务产生的数据都已经信息化，人类产生的数据量相比以前有了爆炸式的增长，以前的传统的数据处理技术已经无法胜任，需求催生技术，一套用来处理海量数据的软件工具应运而生，这就是大数据！ 欢迎加入大数据交流群：645891271 处理海量数据的核心技术： 海量数据存储：分布式 海量数据运算：分布式 这些核心技术的实现是不需要用户从零开始造轮子的 存储和运算，都已

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