大数据技术与应用培训探索

《大数据技术原理与应用概念、存储、处理、分析与应用》是一本面向初学者的大数据入门书籍，由林子雨撰写。本书深入浅出地介绍了大数据的核心概念、存储方式、处理方法、分析技巧及其实际应用场景，对于初学者来说是一份宝贵的学习资源。在大数据领域，Hadoop作为开源框架至关重要，提供了海量数据的分布式处理基础，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。此外，HBase作为建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，通过列族的灵活数据模型实现了高性能和扩展性。书中还详细讲解了如何配置和管理Hadoop集群、在HDFS上存储和检索数据，以及编写MapReduce程序进行数据处理。对于HBase，介绍了表的创建、数据的插入和查询方法，以及利用其强大的索引和过滤功能。此书还探讨了大数据的分析方法，如批处理分析、流式计算和交互式查询，以及大数据在多个行业中的实际应用案例。

探索大数据技术 大数据技术是指用于处理和分析海量、高增长率和多样化信息资产的工具和技术集合。 这些技术使我们能够从庞杂的数据中提取有价值的信息，从而获得深入的洞察力，做出更明智的决策。

大数据技术是一个涵盖了广泛领域的学科，其中两个核心方向是大数据生态圈和数据挖掘技术。 大数据生态圈 包含了从数据采集、存储、处理到分析和应用的完整流程，涉及各种工具、平台和技术。 数据挖掘技术 则侧重于从海量数据中提取有价值的信息，例如模式、趋势和异常，为决策提供支持。

通过实验，让读者掌握基本的Flink编程方法，并使用IntelliJ IDEA工具开发WordCount程序。实验环境包括Ubuntu18.04（或Ubuntu16.04）和Flink1.9.1。每个步骤均附有运行截图，帮助读者深入理解Flink的基本原理、运行机制和编程技能。通过，读者能够巩固大数据的基础编程技能，加深对开发工具的应用。

本教材深入探讨华为在大数据领域的创新与实践，涵盖以下核心内容： 大数据技术发展趋势: 分析当前大数据技术发展方向，解读行业最新动态，展望未来趋势。 华为大数据解决方案: 详细介绍华为在大数据平台、数据仓库、数据湖等方面的解决方案，阐述其核心技术架构、优势及应用场景。 大数据应用案例: 结合实际案例，展示华为大数据解决方案在不同行业的应用，例如智慧城市、金融科技、智能制造等，体现其商业价值。

深入理解大数据核心概念 本章节将带您踏上探索大数据世界的旅程，从零开始构建您对大数据技术原理与应用的全面认知。我们将深入探讨以下关键议题： 大数据的定义与特征: 解密大数据的本质，剖析其区别于传统数据的独特属性，例如海量性、多样性、高速性、价值性等。 大数据的发展历程: 回顾大数据的发展轨迹，了解其从萌芽到蓬勃发展的演进过程，以及对社会各领域产生的深远影响。 大数据的关键技术: 探索大数据生态系统中的核心技术，例如分布式存储、分布式计算、数据采集与预处理、数据分析与挖掘等。 大数据的应用领域: 了解大数据在各个行业的应用实例，例如智慧城市、精准营销、金融风控、医疗健康等，感受大数据带来的变革力量。 通过学习本章节内容，您将建立起对大数据技术及其应用的系统性理解，为进一步深入学习和实践打下坚实基础。

随着大数据技术的发展，Hadoop和Spark作为重要的工具正在被广泛应用。本次作业探索了它们在大数据处理中的关键作用。

作者初次接触Redis时，详细梳理了其发展历史、操作命令、主从切换、持久化等关键知识点，探讨了其类似框架的实际应用场景。

目录一：为何选择SparkSQL？ 3 1.1：SparkSQL的发展历程3 1.1.1：Hive和Shark 3 1.1.2：Shark与SparkSQL 4 1.2：SparkSQL的性能5 1.2.1：内存列存储（In-Memory Columnar Storage） 6 1.2.2：字节码生成技术（Bytecode Generation，即CG） 6 1.2.3：Scala代码优化7 二：SparkSQL运行架构8 2.1：Tree和Rule 9 2.1.1：Tree 10 2.1.2：Rule 10 2.2：SQLContext的运行过程12 2.3：HiveContext的运行过程14 2.4：Catalyst优化器16 三：SparkSQL组件解析17 3.1：LogicalPlan 18 3.2：SQL解析器 20 3.1.1：解析过程20 3.1.2：SQL解析器 22 3.1.3：SQL词法分析 25 3.1.4：查询 26 3.3：分析器 26 3.4：优化器 28 3.5：Spark计划 30 四：深入理解SparkSQL运行计划30 4.1：Hive/Console安装30 4.1.1：安装Hive/Console 30 4.1.2：Hive/Console原理31 4.2：常用操作32 4.2.1查看查询模式32 4.2.2查看查询的整个运行计划33 4.2.3查看未解决的逻辑计划33 4.2.4查看已分析的逻辑计划33 4.2.5查看优化后的逻辑计划33 4.2.6查看物理计划33 4.2.7查看RDD转换过程33 4.2.8更多操作34 4.3：不同数据源的运行计划34 4.3.1 JSON文件34 4.3.2 Parquet文件35 4.3.3 Hive数据36 4.4：不同查询的运行计划36 4.4.1聚合查询36 4.4.2连接操作37 4.4.3不同的操作37 4.5：查询优化38 4.5.1 CombineFilters 38 4.5.2 PushPredicateThroughProject 39 4.5.3 ConstantFolding 39 4.5.