大数据团队赛知识框架

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.user_info命令，获取分区信息并记录。

MySQL Redis 事务

大数据参考框架是一套全面且结构化的方案，协助企业和组织更有效地管理和应用大数据资源。核心组件包括数据源（如关系数据库中的表格数据和非结构化数据如日志文件、社交媒体数据等）、数据存储（利用分布式文件系统如Hadoop HDFS、列式数据库如Apache HBase和NoSQL数据库如Apache Cassandra等）、数据处理（支持批处理和实时处理，使用Apache Hadoop和Apache Spark等框架）等。数据处理流程包括数据采集、预处理、清洗、存储、离线或实时处理，最终通过数据可视化工具转化为图表和仪表盘等形式。数据治理与安全确保数据质量、一致性和安全性。该框架具有完整性和高效性，适用于各种大数据应用场景。

这篇文章总结了大数据平台常用的技术框架，适合初学者阅读。内容实用且易懂。

这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术，考察了考生对这些技术的理解和应用能力，是国家级考试比赛的宝贵参考资料。

JAVA与Hadoop生态圈的基础知识点包括：JAVA基础语法与多线程，Hadoop框架结构与工作原理，HDFS文件系统管理与操作，MapReduce编程模型与应用，YARN资源管理与任务调度，Spark核心概念与数据处理，Hive数据仓库与查询语言，HBase分布式数据库与数据存储，Flume数据收集与传输工具，Kafka消息队列与流处理。

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

大数据接口框架的基本要求可以总结如下：1. 高性能：要求能够快速响应和处理大量数据请求，以支持快速的数据分析和业务处理需求。2. 可扩展性：需要支持横向扩展，便于根据业务增长调整服务器节点，保持系统的稳定性和高效性。3. 容错性：必须具备容错能力，在数据传输和处理过程中自动处理错误和故障情况，确保数据完整性和可用性。4. 安全性：需提供完善的安全机制，包括用户身份验证、数据加密和访问控制，保护用户数据隐私和系统安全。5. 易用性：设计简单易用，提供清晰的文档和示例代码，以及完善的错误处理和调试信息，降低开发难度，提高开发效率。6. 支持多种数据源和格式：能够灵活支持不同数据源（如关系型数据库、非关系型数据库、消息队列等）和数据格式（如JSON、XML、CSV等），满足各种数据接入和交换需求。

Strom组件Topology定义了一个实时应用程序在storm中的运行结构。Nimbus负责分配资源和调度任务，Supervisor负责管理worker进程的启动和停止。Worker是执行具体组件逻辑的进程，每个spout/bolt的线程称为一个task。Spout生成源数据流，Bolt接收并处理数据。Tuple是消息传递的基本单位。Stream grouping定义了消息的分组方法。