01大数据项目之Spark实时数据采集

实战演练：三大数据项目深入解析 项目一：大数据平台基础 本项目将带您深入了解大数据平台的核心概念和技术架构，为后续项目学习奠定基础。 项目二：驴妈妈大数据平台 我们将以驴妈妈大数据平台为例，解析其数据处理流程、架构设计和应用场景，展示大数据在旅游行业的实际应用。 项目三：电商离线数据分析平台 通过某团购网案例，我们将探讨电商领域如何利用离线数据分析平台进行用户行为分析、商品推荐和销售预测等，挖掘数据价值。 学习资料 项目相关视频讲解 完整项目源代码 项目文档和参考资料 相关软件工具 通过这三个项目的学习，您将获得实践经验，并提升大数据分析能力。

本指南从Spark基础概念出发，讲解其部署模式和搭建步骤，深入探讨RDD计算模型、创建和操作方法，并涉及分布式计算和机器学习等应用，帮助你实战运用Spark。

Azkaban大数据项目原理详解：本资源详细解析了Azkaban大数据项目，涵盖了工作流调度系统的重要性、常见工作流调度系统、Azkaban与Oozie的比较以及Azkaban集群模式安装方法。在数据分析系统中，工作流调度系统是管理复杂任务单元的关键，例如Shell脚本程序、Java程序和MapReduce任务等。Azkaban作为一种轻量级的任务调度系统，相比于Oozie更易于配置和使用。

本课程源于实际生产项目，所有代码在现网大数据集群上稳定运行，拒绝使用演示数据。课程详细覆盖了离线分析和实时分析的大多数应用场景，通过三个真实生产案例，深入探讨如何优雅地整合Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Redis、MySQL等关键大数据技术，并实际应用于项目中。

Spark Streaming是Spark核心API之一，专注于支持高吞吐量和容错的实时流数据处理。随着数据技术的不断演进，它在实时数据处理领域展现出强大的能力和应用潜力。

Flume结合Kafka和Spark Streaming，通过推拉模式高效地传输和处理实时数据。

大数据项目中详细介绍了如何应对大数据反爬技术的随堂笔记。

在当今信息化社会，数据已成为企业决策的重要依据，汽车行业亦如此。本项目以大数据技术Hadoop和Hive，结合JavaWeb开发，构建完整的汽车销售数据分析系统。Hadoop作为分布式计算框架，处理汽车销售原始日志数据，利用其高容错和可用存储特性。Hive作为数据仓库工具，通过SQL查询和分析大规模数据集。JavaWeb负责展示数据，实现各类图表的动态展示和用户友好的交互界面，提升数据理解和用户体验。

【大数据技术之Hadoop入门】 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，主要用于解决大规模数据的存储和分析计算问题。它起源于Doug Cutting创建的Lucene项目，实现类似Google的全文搜索功能。随着数据量的增加，Lucene面临与Google相似的挑战。Cutting及其团队学习并模仿了Google的解决方案，例如GFS（Google文件系统）对应HDFS（Hadoop分布式文件系统），Map-Reduce对应Hadoop的MapReduce计算框架，而BigTable启发了HBase的发展。Hadoop的发展可以追溯到2001年，当时Lucene成为Apache基金会的子项目。2003年至2004年，随着Google公开GFS和MapReduce的部分细节，Cutting等人在两年内基于这些概念开发了DFS和MapReduce，极大地提升了Nutch的性能。2005年，Hadoop正式成为Apache基金会的一部分，其名称源自Cutting的儿子的玩具大象。Hadoop有三个主要版本：Apache、Cloudera和Hortonworks。Apache版本是最原始的版本，适合初学者学习。Cloudera广泛应用于大型互联网企业，提供支持、咨询和培训等商业解决方案，其产品CDH在兼容性、安全性和稳定性方面有所增强，Cloudera Manager则是集群部署和管理的平台。Hortonworks由雅虎工程师创立，对Hadoop的贡献非常大，其主打产品HDP是100%开源的，包含了Ambari等管理工具以及对Hive性能优化的HCatalog。Hadoop生态系统包括多个组件，如HDFS用于分布式存储，MapReduce负责大数据处理，YARN作为资源管理系统，HBase是NoSQL数据库，Zookeeper提供分布式协调服务，Hive提供类似SQL的接口进行数据分析，Pig简化了大数据处理的编程模型，Oozie是工作流调度系统，Sqoop用于Hadoop和传统数据库之间的数据导入导出，Flume用于日志收集和传输。Hadoop的核心特性包括高容错性、可扩展性和成本效益。通过数据的分布式存储和计算，Hadoop能够处理PB级别的数据。