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作者：厦门大学计算机系2016级研究生 魏亮
指导老师：厦门大学计算机科学系数据库实验室 林子雨 博士/副教授
相关教材：林子雨、郑海山、赖永炫编著《Spark编程基础（Python版）》（访问教材官网）
相关案例：基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦（PySpark）
本篇博客将实现一个系列程序，从厦门小鱼网爬取租房租金信息，然后利用spark的python版本进行简单分析，并利用echarts的python版本展示分析结果，此外还会简单介绍pycharm的工程建立，所以本篇将分为四个部分。
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使用Pycharm开发Spark应用程序（以WordCount为例）
本篇博客将给大家介绍怎么在PyCharm上编写运行WordCount程序。
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采用Node.js+Express+Jade实现用户注册登录功能
Node.js是一个JavaScript运行环境，发布于2009年5月，由Ryan Dahl开发，实质是对Chrome V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。 Node.js是一个基于Chrome JavaScript运行时建立的平台，用于方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js使用事件驱动、非阻塞I/O模型，具备轻量和高效的特点，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。请参考另一篇博客完成Node.js的安装。这里假设已经完成Node.js的安装。
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使用Node.js连接MySQL数据库
假设已经在MySQL数据库中创建了一个名称为“test”的数据库，这个数据库中有一个student表，这个表有sno和sname两个字段。现在要创建Node.js应用服务器，查询MySQL数据库student表的信息并显示到网页上。
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Flume_Kafka_SparkStreaming实现词频统计
任务描述
配置Kafka和Flume，把Flume Source类别设置为netcat，绑定到localhost的33333端口，通过“telnet localhost 33333”命令向Flume Source发送消息，然后，让Flume把消息发送给Kafka，并让Kafa发送消息到Spark Streaming，Spark Streaming组件收到各种单词消息后，对单词进行词频统计，在屏幕上打印出每个单词出现了几次。
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通知：关闭网站3天（6月2日-4日）
由于厦大进行校园网维护，本站将在2018年6月2日-4日关闭3天，6月5日起恢复正常访问，给您造成的不便，敬请谅解。
在Windows系统中安装Docker
本教程版权归厦门大学数据库实验室所有，由厦门大学林子雨老师亲自撰写，转载请注明出处，请勿用于商业用途。
本教程介绍如何在Windows系统中安装Docker。
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为ECS中的Ubuntu14.04安装中文语言支持
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Ubuntu14.04默认配置下，只有英文环境，没有中文，因此，需要进行相关配置。
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在ECS实例的Ubuntu系统中安装MySQL5.7
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MySQL是非常流行的关系数据库，在企业中得到了广泛的应用，大数据应用中，会涉及到Spark和MySQL之间的交互，以及Hadoop和MySQL之间的交互。本博客介绍如何在ECS实例的Ubuntu系统中安装MySQL。
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在ECS实例的Ubuntu系统中安装HBase
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HBase是Hadoop生态系统中的一个组件，是一种分布式数据库，可以支持数百万列、超过10亿行的数据的存储。本博客介绍如何在ECS实例的Ubuntu系统中安装HBase。
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