Ubuntu下MongoDB安装与使用教程

【版权声明:本指南为厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》教材配套学习资料,版权所有,转载请注明出处,请勿用于商业用途】

本指南介绍了MongoDB,并详细指引读者在Ubuntu下MongoDB的安装和使用。目前第一版教材上没有收纳本章内容,可以直接使用本教程进行学习。本教程在Ubuntu14.04下测试通过。
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Linux Shell中的管道命令

Shell中管道命令操作符为"|",仅能处理前面的一个指令传出的正确输出信息,也就是标准输出的信息(没法处理错误信息)。然后传递给下一个命令,作为标准的输入。

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Mac 安装Hbase-伪分布式配置

HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java。它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行于HDFS文件系统之上,为 Hadoop 提供类似于BigTable 规模的服务。因此,它可以容错地存储海量稀疏的数据。
本教程将指导如何在苹果Mac系统安装Hbase。

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Mac 安装Hadoop教程-单机-伪分布式配置

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算.本教程将指导如何用苹果Mac系统安装Hadoop。

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Mac 安装Homebrew和常用命令

熟悉Ubuntu的同学一定了解Ubuntu的apt-get命令。这强大的软件包管理系统使得在Ubuntu系统下安装软件十分方便。Mac系统同样拥有此类的软件包管理系统Homebrew. Homebrew 在Mac系统中安装hadoop、hbase起到重要作用。

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大数据原理与应用 第十六章 Spark 学习指南

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注:第十六章Spark,本章为2016年新增章节,不在2015年8月1日由人民邮电出版社出版发行的《大数据技术原理与应用》中,会被放入到教材的下一个版本中。

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快,可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本指南将介绍 Spark 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第16章节(点击这里下载第十六章Spark的pdf电子书),再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第十六章 Spark 学习指南

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注:第十六章Spark,本章为2016年新增章节,不在2015年8月1日由人民邮电出版社出版发行的《大数据技术原理与应用》中,会被放入到教材的下一个版本中。

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快,可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本指南将介绍 Spark 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第16章节,再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第八章 流计算 学习指南

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Storm 是目前使用最为广泛的开源流计算框架,可用于实时日志分析、个性化推荐、实时监控等应用场景中。本指南将介绍 Storm 的安装与基本使用。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第8章节,再结合本指南进行学习。

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大数据技术原理与应用 第十章 数据可视化 学习指南

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本指南介绍了数据可视化的相关教程以及现下一些比较流行的解决方案。请务必仔细阅读完厦门大学林子雨编著的《大数据技术原理与应用》第10章节,再结合本指南进行学习。

数据可视化是现今比较成熟的大数据领域,有很多公司都推出了成熟易用的数据可视化平台,用户可以通过简单的操作完成繁杂的数据可视化过程达到很好的效果。

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