环境搭建与架构

Spark 从零开始 本指南将带您踏上 Spark 之旅，涵盖从基础概念到实际环境搭建的完整流程。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD)：Spark 的基石，一种可并行操作的容错数据集。 转换和行动: RDD 支持两种操作，转换产生新的 RDD，行动触发计算并返回结果。 Spark 运行模式: 了解本地模式、集群模式等的差异，选择适合您需求的模式。 环境搭建指南 Java 安装: Spark 运行需要 Java 环境，请确保已安装 Java 8 或更高版本。 下载 Spark: 从 Spark 官方网站获取最新版本的 Spark 预编译版本。 解压并配置: 解压下载的 Spark 包，并设置必要的环境变量，如 SPARK_HOME。 验证安装: 启动 Spark shell，测试环境是否配置成功。 深入探索 Spark SQL: 使用 SQL 语句处理结构化数据。 Spark Streaming: 实时处理数据流。 MLlib: 用于机器学习的 Spark 库。 GraphX: 用于图计算的 Spark 库。

安装 Sybase 添加数据库设备 t- BF_APP（容量：50m） t- dev1 或 data1（容量：250m） t- log1（容量：50m）

详细阐述在本地、伪分布和完全分布模式下搭建Hadoop环境的完整过程。

Hadoop 3.1 适用于 GPU、Linux 和 Windows，它是一款出色的系统，采用最新技术。详细说明请访问项目网站： http://hadoop.apache.org/docs/current/index.html

本教程提供 Hadoo 单机环境搭建指南，包含详细的安装和配置步骤以及疑难解答。

配置步骤：- 搭建分片集群（至少3个分片服务器）- 创建配置服务器（至少3个）- 配置路由器（提供对分片集群的统一访问） 真实生产环境搭建过程：- 选择硬件和云服务- 安装和配置 MongoDB 软件- 监控和维护集群

将Hadoop 3.3.5与HBase 1.4.5解压至D盘新建的Environment目录。2. 配置Hadoop环境变量：设置HADOOP_HOME为D:Environmenthadoop-3.3.5，并将%HADOOP_HOME%bin添加至系统路径。3. 将winutils.exe移动至Hadoop的bin目录。4. 在D:Environmenthadoop-3.3.5etchadoop下修改hadoop-env.cmd，设置JAVA_HOME为具体的安装目录（例如：D:EnvironmentJavajdk1.8.0_351）。5. 配置HBase的hbase-site.xml，添加必要的配置信息。例如：新建root、zoo、tmp目录以便使用。

将 hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar 放置于以下目录： MyEclipse: D:program_filesMyEclipse 10dropinssvnplugins Eclipse: plugins 重启开发工具即可生效。

Hive 的运行依赖于多个软件组件，以下列出构建 Hive 环境所需的关键软件包： Java: Hive 是用 Java 编写的，因此需要安装 Java 开发工具包 (JDK)。 Hadoop: Hive 依赖 Hadoop 提供底层存储和计算能力，需要安装 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Hadoop MapReduce 或 YARN。 Hive 安装包: 包含 Hive 的核心组件、库文件和执行引擎。 此外，还可以根据实际需求安装其他软件包，例如： MySQL: 用于存储 Hive 元数据信息。 Spark: 可作为 Hive 的执行引擎，提供更高效的计算能力。 注意: 不同版本 Hive 对软件版本要求可能有所不同，请参考官方文档选择合适的软件版本。

在开始搭建环境之前，首先需要了解操作系统及其数据结构。本次培训在异地但相同版本的Windows系统环境中配置DataGuard。为了提高效率和降低错误率，在配置过程中需确保主备机的操作系统参数尽可能一致，例如Windows系统盘符设置和Oracle软件安装目录配置。