本视频教程专注于2017年的云计算与大数据技术,深入探讨了Hadoop、Storm、Kafka和Spark等核心组件的开发与应用。帮助初学者快速建立起对大数据处理领域的理解和实践能力。Hadoop是Apache软件基金会的开源项目,用于分布式存储和计算,核心包括HDFS和MapReduce。Storm是实时计算系统,用于处理无限的数据流,与Hadoop结合构建混合实时和批量处理环境。Kafka是高吞吐量的分布式消息系统,主要用于构建实时数据管道和流应用。Spark是快速、通用且可扩展的大数据处理框架,支持批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习和图计算。通过本教程,你将掌握使用这些工具进行数据的读取、存储、处理和分析。
2017年云计算与大数据教程Hadoop、Storm、Kafka、Spark详解
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确定项目需求和目标
选择合适的硬件和软件
搭建开发环境
Hadoop 安装
下载 Hadoop 发行版
配置 Hadoop 集群
启动 Hadoop 服务
Spark 安装
下载 Spark 发行版
配置 Spark 集群
集成 Spark 和 Hadoop
参考资料
Hadoop 官方文档
Spark 官方文档
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