《Hadoop大数据技术体系：原理、内幕与项目实践》课程体系 课程特色： 本课程以 “互联网日志分析系统”这一大数据应用案例为主线，依次介绍相关的大数据技术，涉及数据收集，存储，数据分析以及数据可视化，最终会形成一个完整的大数据项目。 本课程以目前主流的，最新Hadoop稳定版2.7.x为基础，同时兼介绍3.0版本新增特性及使用，深入浅出地介绍Hadoop大数据技术体系的原理、内幕及案例实践， 内容包括大数据收集、存储、分布式资源管理以及各类主要计算引擎， 具体包括数据收集组件Flume、分布式文件
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
这是一个信息爆炸的时代。经过数十年的积累，很多企业都聚集了大量的数据。这些数据也是企业的核心财富之一，怎样从累积的数据里寻找价值，变废为宝炼数成金成为当务之急。但数据增长的速度往往比cpu和内存性能增长的速度还要快得多。要处理海量数据，如果求助于昂贵的专用主机甚至超级计算机，成本无疑很高，有时即使是保存数据，也需要面对高成本的问题，因为具有海量数据容量的存储设备，价格往往也是天文数字。成本和IT能力成为了海量数据分析的主要瓶颈。
本文介绍了大数据时代，网站日志分析对于网站运营的重要性，并介绍了一般的大数据日志分析系统架构，包括数据采集、数据预处理、数据仓库、数据导出、数据可视化和流程调度等模块。同时，本文还介绍了一个具体的大数据处理案例，包括使用Flume和Hive等开源框架进行网站日志分析的过程，以及使用Hadoop、Sqoop等工具进行数据处理和可视化的技术细节。
摘 要 当今大数据最火爆的一个名词就是Hadoop，那么Hadoop是什么呢？ Hadoop是什么 Hadoop是一个由Apache基金会的发布的开源的，可靠的，可扩展的，分布式的运算存储系统。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 Hadoop可以解决什么问题 海量数据的存储（HDFS） 海量数据的分析（MapReduce） 资源管理调度（YARN） Hadoop来源与历史 Hapdoop是Google的集群系统的开源实现 -Google集群系统:
HIVE 为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
熟练使用Linux，熟练安装Linux上的软件，了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念，搭建互联网高并发、高可靠的服务架构；
1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问
它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL），这是一种可以存储、查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制。
摘要：Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，作为搜索引擎底层的基础架构系统，同时在海量数据处理、数据挖掘、机器学习、科学计算等领域都越来越受到青睐。本文将讲述国外、国内Hadoop的主要应用现状。
在Cloudera Manager修改了服务的客户端配置后，执行部署客户配置报如下异常：
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
Linux环境 Windows环境 均做了调试 本文代码是基于window开发，因为数据量较大时，相比虚拟机，本地运行更顺畅些，还不是没钱买服务器。。。
JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统， 用户按照指定的接口实现一个任务，然后将这个任务递交给JStorm系统，JStorm将这个任务跑起来，并且按7 * 24小时运行起来，一旦中间一个Worker 发生意外故障， 调度器立即分配一个新的Worker替换这个失效的Worker。
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Hadoop系列课程安排 手把手带你转行大数据人工智能 大数据和人工智能的发展前景 大数据开发都在开发什么 项目整体介绍与大数据开发训练速成 开发运行测试环境的介绍与搭建 通过前端代码了解大数据业务 离线日志分析系统页面展示 程序后台框架搭建 用户信息分析结果展示 用户数据的抽取转换加载（ETL数据清洗） 新增会员和总会员分析代码编写 活跃用户分析模块代码编写 活跃会员分析模块代码编写 新增会员和总会员分析模块代码编写 会话分析模块代码编写 每小时会话分析模块代码编写 数据分析
作为一名专注于大数据处理与分布式计算的博主，我深知MapReduce作为一款经典的分布式计算框架，在海量数据处理领域所起的关键作用。本篇博客将结合我个人的面试经历，深入剖析MapReduce编程模型与优化策略，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中自信应对与MapReduce相关的技术考察。
1各组件简介 重点组件： HDFS：分布式文件系统 MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架 HIVE：基于大数据技术（文件系统+运算框架）的SQL数据仓库工具 HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库 ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件 Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库 Oozie：工作流调度框架（Azakaba） Sqoop：数据导入导出工具 Flume：日志数据采集框架 2. 数据分析流程介绍
饶琛琳
Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司，如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。
为了更好的了解到游戏运行时的状态，对相关的功能和数据进行分析是很重要的，设计了本系统。
Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。
《好书收藏！大数据领域十本有价值的书（二）》推荐了六本大数据领域的书籍，包括《大数据处理之道》、《大数据基础与应用》、《超越大数据》、《爆发：大数据时代预见未来的新思维》等。这些书籍涵盖了大数据处理、应用、历史、技术等方面的内容，对于大数据爱好者、企业决策者、大数据架构师等具有较高的参考价值。
问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章，总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。 下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介
概述 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放
数据量爆发式增长的今天，数字化转型成为IT行业的热点，数据需要更深度的价值挖掘，应对未来不断变化的需求。海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
首先我们先了解一下Hadoop的起源。然后介绍一些关于Hadoop生态系统中的具体工具的使用方法。如:HDFS、MapReduce、Yarn、Zookeeper、Hive、HBase、Oozie、Mahout、Pig、Flume、Sqoop。
为了能够借助Hive进行统计分析，首先我们需要将清洗后的数据存入Hive中，那么我们需要先建立一张表。这里我们选择分区表，以日期作为分区的指标，建表语句如下：（这里关键之处就在于确定映射的HDFS位置，我这里是/project/techbbs/cleaned即清洗后的数据存放的位置）
Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000个，有超过10万的核心CPU在运行Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点（每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM）。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个。
hadoop是 Doug Cutting 在 Lucene 之后的一个项目 主要用于 计算 是一个 开源，可靠，可扩展 的分布式计算框架 主要有
就像一套系统需要有端口监控、服务监控一样的道理，我们需要在服务器上派驻自己的“哨兵”，实时了解服务器安全风险状态。它不同于其他的运维监控agent，而是“专岗专用”，专门做安全监控，在性能消耗、功能、实现方式上都会有传统的运维监控agent不同。那么，安全审计能给我们带来什么？为什么“非它不可”？
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推荐系统是大数据中最常见和最容易理解的应用之一，比如说淘宝的猜你喜欢和京东等网站的用户提供个性化的内容。但是不仅仅只有电商会用推荐引擎为用户提供额外的商品，推荐系统也可以被用在其他行业，以及具有不同的应用中使用，如网易云音乐的每日歌曲推荐、活动、产品到约会对象。
在当今的信息时代，大数据已经成为商业和科学研究的关键资源。然而，处理和分析大数据集是一个庞大而复杂的任务。在这个挑战性领域，Hadoop已经崭露头角，它是一个开源的分布式数据处理框架，为处理大规模数据集提供了强大的工具。本文将深入探讨Hadoop的核心概念、架构、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用Hadoop技术。
在大数据的发展当中，大数据技术生态的组件，也在不断地拓展开来，而其中的Hive组件，作为Hadoop的数据仓库工具，可以实现对Hadoop集群当中的大规模数据进行相应的数据处理。今天我们的大数据入门分享，就主要来讲讲，Hive应用场景。
1、2001年，Nutch问世。Nutch的设计目标是构建一个大型的全网搜索引擎，包括网页抓取、索引、查询等功能，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题；
（1）历史数据约56GB，统计到2012-05-29。这也说明，在2012-05-29之前，日志文件都在一个文件里边，采用了追加写入的方式。
本文介绍了日志易产品如何帮助用户解决海量日志搜索问题，通过全文搜索引擎、分布式日志存储、实时日志处理、日志分析可视化等方案，大大提高了日志管理效率。同时，日志易还提供了丰富的日志分析功能，如日志关联分析、实时分析、日志预警等，可以满足各种业务场景的需求。此外，日志易还提供了日志易分析系统、日志易可视化系统等工具，以帮助用户更方便地使用日志易产品。
运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要**集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示**。
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大？4个特征： 体量化 Volume，就是量大。 多样化 Variety，可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等 快速化 Velocity，产生快，处理也需要快。 价值密度低 Value，数据量大，但单个数据没什么意义，需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
在使用Hive进行数据分析时，有时候会遇到TextFile格式的数据错行的情况，这会导致数据解析出现问题，影响分析结果的准确性。本文将介绍如何处理Hive中TextFile数据错行的情况。
随着大数据技术日趋成熟，行业生态愈发完善，腾讯云大数据团队服务的大客户越来越多。在笔者服务的众多大客户之中，PB级海量数据已经成为常态。笔者负责大数据技术支持的某个腾讯云大数据项目，单张数据表的行数超过万亿级、数据量PB级，而且还需要对万亿级数据表做表与表的多维分析。比如本文介绍的故障排查过程，客户提交的就是 “万亿级大表 join 普通表” 的海量数据关联多维分析任务。这类任务，如果不对大数据平台进行优化，往往很容易运行失败，而且排查过程异常艰难。
Spark主要用于大数据的计算，而Hadoop以后主要用于大数据的存储。Spark+Hadoop，是目前大数据领域最热门的组合。
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟，计算能力不再成为主要瓶颈。 多样化的数据、复杂的业务分析需求、系统稳定性、数据可靠性， 这些软性要求， 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题。2018 年线上线下融合已成大势，苏宁易购提出并践行双线融合模式，提出了智慧零售的大战略，其本质是数据驱动，为消费者提供更好的服务， 苏宁日志分析系统作为数据分析的第一环节，为数据运营打下了坚实基础。 数据分析流程与架构介绍 业务背景 苏宁线上、线下运营人员，对数据分析需求多样化、时效性要求越来越高。目
程序开发者常常要分析程序日志，包括自己打印的日志及使用的其他软件打印的日志，如php,nginx日志等，linux环境下分析日志有一些内置命令能够使用，如grep,sort,uniq,awk等，当中最强大的是awk，是作为一门小巧的文本处理语言存在的，但由于它是一门语言，功能强大，但在命令行下使用并不那么方便，由于awk是面向计算而不是面向统计的。awk能够定义变量，能够进行计算，命令行下就是一个包括隐式for循环的语言。
作者 Jun Rao 为ODBMS撰写文章的转载。译者 Brian Ling，专注于三高（高性能，高稳定性，高可用性）的码农。 近几年， Apache Kafka的应用有了显著的增长。Kafka最新的
Google发表了两篇论文：描述如何以分布式方式存储海量数据的Google文件系统和描述如何处理大规模分布式数据的MapReduce：大型集群上的简化数据处理。受这两篇论文的启发，DougCutting实现了这两篇基于OSS（开源软件）的论文的原则，Hadoop诞生了。
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