Hadoop项目实战-用户行为分析之应用概述(三)

简介:

1.概述

  本课程的视频教程地址:《项目工程准备

  本节给大家分享的主题如下图所示:

  下面我开始为大家分享今天的第三节的内容——《项目工程准备》,接下来开始分享今天的内容。

2.内容

  从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的工程准备一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示:

  首先,我给大家介绍开发Hadoop项目的IDE和相关插件的使用,其内容包含的知识点如下图所示:

  在开发Hadoop项目时,我们使用的开发语言时Java,编写Java的相关代码,都是在IDE中来完成的。 IDE为开发者编码提供了方便。

  课程中我所使用的IDE是JBoss Studio 8,这是RedHat公司开发的一款IDE,其本质是Eclipse,只是该IDE集成的插件比较丰富, 大家若是需要可以到它的官网去下载。另外,在开发过程当中,我们还需要一个比较重要的插件——Hadoop插件。该插件在开发Hadoop项目时,使用非常方便。该插件一个开源项目,可以在Github上搜索到该插件的开源项目。

  然后,我们来看看Hadoop工程的创建需要注意哪些关键步骤,其内容包含的知识点如下图所示:

  在熟悉基础软件和插件的使用后,我们来创建Hadoop工程,在创建Hadoop工程时需要注意以下几点。

  1. 相关基础环境的准备,如:Java的基础开发包JDK,这个需要准备好,不然,我们无法编译执行相关Java代码 另外,准备好Maven环境,方便打包我们的工程。
  2. 在我们已有的基础环境下,我们来创建相关Hadoop工程。

  关于详细的细节,大家可以参考视频中的演示步骤——《项目工程准备

3.总结

 

  到这里,用户行为分析之应用概述一课就给大家介绍完了,本课程我带着大家回顾了Hadoop,简述了项目的流程以及基础软件的使用等。学完本课程,我们应该掌握以下知识点,其内容如下所示:

4.结束语

  这就是本节的主要内容,主要就对Hadoop项目工程准备进行了详细的介绍,对后续学习Hadoop项目实战奠定良好的基础。

  如果本教程能帮助到您,希望您能点击进去观看一下,谢谢您的支持!

   转载请注明出处,谢谢合作!

   本课程的视频教程地址:《项目工程准备

联系方式: 
邮箱:smartloli.org@gmail.com 
Twitter: https://twitter.com/smartloli 
QQ群(Hadoop - 交流社区1): 424769183 
温馨提示:请大家加群的时候写上加群理由(姓名+公司/学校),方便管理员审核,谢谢! 

热爱生活,享受编程,与君共勉!



本文转自哥不是小萝莉博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/smartloli/,如需转载请自行联系原作者

相关文章
|
分布式计算 IDE Java
Hadoop项目实战-用户行为分析之应用概述(三)
1.概述   本课程的视频教程地址:《项目工程准备》   本节给大家分享的主题如下图所示:   下面我开始为大家分享今天的第三节的内容——《项目工程准备》,接下来开始分享今天的内容。 2.内容   从本节开始,我们将进入到Hadoop项目的工程准备一节学习,本节课程为大家介绍的主要知识点有一下内容,如下图所示:   首先,我给大家介绍开发Hadoop项目的IDE和相关插件的使用,其内容包含的知识点如下图所示:   在开发Hadoop项目时,我们使用的开发语言时Java,编写Java的相关代码,都是在IDE中来完成的。
1202 0
|
分布式计算 监控 Hadoop
Hadoop项目实战-用户行为分析之分析与设计
1.概述   本课程的视频教程地址:《用户行为分析之分析与设计》   下面开始本教程的学习,本教程以用户行为分析案例为基础,带着大家对项目的各个指标做详细的分析,对项目的整体设计做合理的规划,让大家能通过本课程掌握Hadoop项目的分析与设计。
1360 0
|
4天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
大数据处理架构Hadoop
【4月更文挑战第10天】Hadoop是开源的分布式计算框架,核心包括MapReduce和HDFS,用于海量数据的存储和计算。具备高可靠性、高扩展性、高效率和低成本优势,但存在低延迟访问、小文件存储和多用户写入等问题。运行模式有单机、伪分布式和分布式。NameNode管理文件系统,DataNode存储数据并处理请求。Hadoop为大数据处理提供高效可靠的解决方案。
22 2
|
4天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据技术与Python:结合Spark和Hadoop进行分布式计算
【4月更文挑战第12天】本文介绍了大数据技术及其4V特性,阐述了Hadoop和Spark在大数据处理中的作用。Hadoop提供分布式文件系统和MapReduce,Spark则为内存计算提供快速处理能力。通过Python结合Spark和Hadoop,可在分布式环境中进行数据处理和分析。文章详细讲解了如何配置Python环境、安装Spark和Hadoop,以及使用Python编写和提交代码到集群进行计算。掌握这些技能有助于应对大数据挑战。
|
6天前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
利用Hive与Hadoop构建大数据仓库:从零到一
【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理,而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统,通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建,为企业决策和创新提供支持。
35 1
|
23天前
|
消息中间件 SQL 分布式计算
大数据Hadoop生态圈体系视频课程
熟悉大数据概念,明确大数据职位都有哪些;熟悉Hadoop生态系统都有哪些组件;学习Hadoop生态环境架构,了解分布式集群优势;动手操作Hbase的例子,成功部署伪分布式集群;动手Hadoop安装和配置部署;动手实操Hive例子实现;动手实现GPS项目的操作;动手实现Kafka消息队列例子等
18 1
大数据Hadoop生态圈体系视频课程