macOS 安装Hadoop教程-单机-伪分布式配置

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本指南详细指引读者在macOS系统环境下安装Hadoop。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2章节,再结合本指南进行学习。

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macOS系统安装Hadoop。

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macOS 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。macOS系统同样拥有此类的软件包管理系统Homebrew. Homebrew 在macOS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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大数据原理与应用 第五章 NoSQL数据库 学习指南

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本指南介绍NoSQL数据库使用方法。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5章 NoSQL数据库,再结合本指南进行学习。

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Ubuntu/CentOS安装Python机器学习包

Python 虽然是一门脚本语言,但借助诸如 Numpy、Scipy 等功能强大的 package(包),如今 Python 在科学计算、机器学习、数据挖掘方面都有较为广泛的应用。本教程介绍如何在 Ubuntu/CentOS 中安装常用的 Python 机器学习包,包括 NumPy、pandas、SciPy、StatsModels、scikit-learn、matplotlib。

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Windows安装Python机器学习包

Python 虽然是一门脚本语言,但借助诸如 Numpy、Scipy 等功能强大的 package(包),如今 Python 在科学计算、机器学习、数据挖掘方面都有较为广泛的应用。本教程介绍如何在 Windows 中安装常用的 Python 机器学习包,包括 NumPy、pandas、SciPy、StatsModels、scikit-learn、matplotlib。

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