ACP大数据学习笔记

学习笔记概述

大数据技术简介及应用 大数据平台搭建及管理 大数据分析技术及应用

本考试范围涵盖阿里云大数据平台的核心服务和技术，包括但不限于数据采集、存储、处理、分析和机器学习。考生需要掌握相关概念、原理和最佳实践，并能运用这些知识解决实际业务问题。具体考试内容请参考阿里云官方网站提供的最新考试大纲。

详细记录了在Linux环境下搭建Hadoop的过程，涵盖了HDFS和YARN服务的配置与使用。

大数据学习笔记本资源详解涵盖了多个大数据技术领域，包括Hadoop、HBase、Sqoop、Spark和Hive等技术栈。下文将对这些技术栈进行深入解析。首先，HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统的核心组件，负责存储和管理大规模数据。HDFS架构主要由三个部分组成：Namenode、Datanode和Secondary Namenode。Namenode作为主要组件，管理文件系统的名字空间，使用EditLog记录所有元数据修改操作，并将这些操作应用在FsImage上。FsImage包含所有文件系统信息，存储在Namenode的本地文件系统中。启动时，Namenode从硬盘读取Editlog和FsImage，将Editlog的事务作用在内存中的FsImage上，生成新版本FsImage并保存到本地磁盘，这是一个检查点过程。Datanode负责将数据存储为本地文件系统中的文件，每个HDFS数据块存储在单独的文件中。Secondary Namenode定期合并FsImage和edits日志，控制edits日志大小，并生成新的FsImage推送给Namenode。其次，HBase是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，提供高性能的数据存储和检索能力。

传智博客的大数据课程笔记，分为三个阶段，涵盖了大数据的概念、技术和应用。

新手学习笔记，详细条理，助你轻松入门Hadoop

专为阿里云大数据专业认证考试（Alibaba Cloud Certified Professional，ACP）整理笔记，备考ACP认证考试r阿里云大数据专业认证（Alibaba Cloud Certified Professional,ACP）是面向使用阿里云大数据产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证。

Spark是Apache顶级项目中最流行的大数据处理计算引擎，目前在离线计算、交互式查询、数据挖掘算法、流式计算以及图计算等方面发挥着关键作用。其核心组件包括SparkCore，负责定义RDD的API和操作，以及SparkSQL，支持通过Apache Hive的SQL变体HiveQL与Spark交互。对于熟悉Hive和HiveQL的用户来说，可以无缝迁移到Spark上进行数据处理和分析。