点击这里观看厦门大学林子雨老师主讲《大数据技术原理与应用》授课视频
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 正如其名，最大的特点就是快（Lightning-fast），可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外，Spark 提供了简单易用的 API，几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程，介绍了 Spark 的安装，Spark shell 、RDD、Spark SQL、Spark Streaming 等的基本使用。
Hame是Google Pregel的开源实现，与Hadoop适合于分布式大数据处理不同，Hama主要用于分布式的矩阵、graph、网络算法的计算。简单说，Hama是在HDFS上实现的BSP(Bulk Synchronous Parallel)计算框架，弥补Hadoop在计算能力上的不足。本教程主要介绍hama的单机模式安装配置以及用hama解决一些算法问题。
这是废弃的旧版，请点击这里访问新版学习指南。
【版权声明：本指南为厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程新增配套学习资料，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Hive，并详细指引读者安装Hive。 前面第几章学习指南已经指导大家安装Linux操作系统，并安装配置了Hadoop，但是这只表明我们已经安装好了Hadoop分布式文件系统，而Hive需要另外下载安装，本指南就是详细指导大家安装并配置Hive，完成后大家可以结合厦门大学林子雨开设的《大数据技术原理与应用》课程第14章节进行深入学习。
在编写使用 Maven 编译运行 Storm 代码教程时遇到了一个比较棘手的问题，首次编译代码需要下载相应的依赖包，有时会下载失败，一直以为多试几次就可以，但后来发现，并非是简单的网络问题，依赖包链接（clojars.org）在浏览器中可以打开，却始终无法通过 Maven 进行下载。困扰了好几天终于解决了，在此记录一下遇到的问题以及解决方法。
Storm 官方提供了入门代码（Storm starter），即 Storm安装教程 中所运行的实例（storm-starter-topologies-0.9.6.jar），该入门代码位于 /usr/local/storm/examples/storm-starter/ 中，包含多个例子，对于学习 Storm 很有帮助。同时官方也有给出了详细的使用说明（上述目录下的 README.markdown 文件），本教程基本是按照官方使用说明来介绍如何使用 Maven 来编译代码，以运行于 Storm 中。
分布式实时流计算框架 Storm 广泛应用于实时日志分析、个性化推荐、实时监控等应用场景中。本教程介绍了如何在单机上安装、运行 Storm。本教程在 CentOS 6.4 系统、Storm 0.9.6 版本的环境中验证通过，理论上同样适用于 Ubuntu 等 Linux 系统。
本教程的具体运行环境如下：
本教程将指引读者在Windows操作系统下使用开源虚拟机软件VirtualBox安装Ubuntu，读者也可以使用其他虚拟机VMware Workstation安装。
【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】
本指南介绍云数据库，并详细指引读者如何使用云数据库。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6章节，再结合本指南进行学习。
在云数据库实践中，阿里云RDS在试用申请方面优惠力度方面发生很多变化，比如由原先的半年试用时间减少到30天（甚至可能只有15天的情况）。读者在学习这章节的时候，要尽量把握时间，免得发生试用期过后，原来学习的数据不能使用的现象！
【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】
点击这里观看厦门大学林子雨老师主讲《大数据技术原理与应用》授课视频
本指南介绍Hadoop分布式文件系统HDFS，并详细指引读者对HDFS文件系统的操作实践。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3章节，再结合本指南进行学习。
点击这里观看厦门大学林子雨老师主讲《大数据技术原理与应用》授课视频
【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Linux的选择方案，并详细指引读者根据自己选择的Linux系统安装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。