大数据竞赛资料

XJTU 提供数学竞赛资料供学习者使用。

竞赛项目聚焦大数据技术与应用，要求选手在Spark、Flink平台下，灵活运用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink等技术，解决实际问题。具体包括基于Spark的离线分析平台、基于Flink的实时分析平台的开发，数据抽取与写入Hive分区表，以及使用Scala完成电商系统的离线统计和用户操作日志处理。

为了促进大数据竞赛的发展，我们提出了一套完善的平台建设方案。

本资料库提供 Hadoop、Hive、Sqoop、Flume、Zookeeper、Oozie、Kafka 等大数据技术视频教程与全套学习资料，并包含 Linux 基础教程。

包含《数据挖掘原理》《数据挖掘：概念与技术（原书第3版）》《数据挖掘导论（完整版）》等经典教材

大数据学习资料下载是一个压缩包，包含了关于Hadoop、HBase、Kafka和Flume等大数据技术的学习资料。这些技术是大数据处理和分析的核心工具，广泛应用于海量数据的存储、实时处理和流数据管理。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，提供高效且可扩展的大规模数据处理解决方案。HBase是基于Hadoop的非关系型数据库，支持实时读写访问和高效数据存储。Kafka作为流处理平台，用于构建实时数据管道和流应用。Flume则用于收集、聚合和移动大量的日志数据，有效地集成到各种数据源并传输到大数据存储系统。本压缩包涵盖了作者对这些技术的深入解析和实践经验，适合大数据领域的学习者和专业人士使用。

2021 年大数据分析师竞赛理论试题。

价值超5000元的企业资助大数据培训课程资料。

这份资料包涵盖了大数据技术领域的关键知识，特别是面试中可能涉及的消息队列、分布式搜索引擎、Redis缓存、Dubbo和Zookeeper等分布式系统，以及数据库分库分表策略。消息队列作为系统间的异步通信工具，能够提高系统响应速度和可扩展性，设计时需考虑稳定性和消息传输的可靠性。分布式搜索引擎如Elasticsearch和Solr处理大量非结构化数据的需求，需要注意集群配置和查询优化。Redis作为高性能的缓存系统，通过合理的缓存策略提升读取效率。Dubbo和Zookeeper在微服务架构中扮演重要角色，涉及服务调用、配置管理和分布式锁等功能。分库分表技术解决了大数据量下数据库性能问题，需要理解全局ID生成和分片策略选择等核心概念。