资源包括三个 1.JDK21安装包 2.hadoop 3.2.2 安装包 3.hadoop 3.2.2 windows 安装替换 详情安装步骤可以看我的博客"JDK21+HADOOP3.2.2+Windows安装步骤” 也可从官网直接下载，JDK官网和Hadoop官网均可下载

该项目是关于实时数据处理和可视化的综合应用，利用了大数据技术栈中的多个组件，包括Spark、Kafka、Flume、Echarts以及Hadoop。以下是这些技术在该项目中的具体作用和相关知识点： 1. **Spark**: Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架。在该项目中，Spark可能被用于实时数据流处理，对新闻和健身数据进行实时分析。Spark Streaming可以接收到Kafka中的数据流，并进行实时计算，如聚合、过滤或复杂事件检测，为业务决策提供及时的数据支持。 2. **Kafka**: Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统，常用于构建实时数据管道和流处理应用。在这个项目中，Kafka可能作为数据收集和分发的中心节点，接收来自不同源头（如新闻源、健身设备）的数据，并将其分发到Spark流处理作业或者存储到Hadoop等持久化系统中。 3. **Flume**: Flume是Apache的一个数据收集工具，用于高效、可靠地聚合和移动大量日志数据。在本项目中，Flume可能被用来从各种分散的源（如网络爬虫、服务器日志）收集新闻和健身数据，然后将这些数据发送到Kafka队列，以便进一步处理。 4. **Echarts**: Echarts是百度开源的一款基于JavaScript的数据可视化库，支持丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在这个项目中，Echarts可能用于将Spark处理后的数据结果以直观的图表形式展示出来，帮助用户更好地理解和分析新闻、健身数据的趋势和模式。 5. **Hadoop**: Hadoop是Apache的一个分布式文件系统，设计用于处理和存储大规模数据集。在这个项目中，Hadoop可能用于离线批处理，对历史数据进行深度分析，或者作为Spark处理后的数据备份和归档存储。 项目提供的文档和教程可能涵盖了如何设置和配置这些组件，如何编写Spark Streaming作业，如何使用Flume收集数据，如何在Kafka中设置主题和消费者，以及如何用Echarts创建交互式数据可视化。同时，它还可能涉及如何将所有这些组件整合到一个工作流程中，以实现端到端的实时数据处理和分析。 通过学习和实践这个项目，你可以深入理解大数据实时处理的工作流程，提升在大数据领域的能力，包括数据采集、流处理、数据分析和可视化等多个方面。对于想要从事大数据相关工作的专业人士，这是一个非常有价值的实践案例。

hadoop-common-3.2.1.jar

（1）Python爬虫进行数据爬取； （2）搭建Hadoop分布式集群； （3）Hive数仓存储原始数据； （4）Spark整合Hive完成数据分析，结果存入MySQL； （5）Spring Boot+ECharts进行数据可视化。

在IT行业中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，主要用于大数据处理和分布式存储。本文将深入探讨Hadoop 2.7.1版本中与Windows 10_x64环境相关的两个核心组件：hadoop.dll和winutils.exe，以及它们在Eclipse集成开发环境中的应用。 `hadoop.dll`是Hadoop的动态链接库文件，它包含了Hadoop在Windows系统上运行所需的函数和资源。在Windows环境下，DLL文件是程序执行时加载并调用的共享库，可以减少内存占用和提高系统效率。在Hadoop 2.7.1中，这个特定的dll文件确保了Hadoop的Java API和命令行工具能够在Windows操作系统上正确运行。 `winutils.exe`是Hadoop为Windows平台提供的一个实用工具，它实现了Hadoop在Unix/Linux系统上的某些功能，如设置HDFS权限、管理Hadoop环境变量等。在Windows 10_x64环境下编译的winutils.exe保证了这些功能在非Unix系统上的可用性。对于开发者而言，winutils.exe是进行本地Hadoop开发和测试的重要工具，尤其是在Eclipse这样的IDE中。 在Eclipse集成开发环境中，配置Hadoop项目通常需要将hadoop.dll和winutils.exe添加到系统的PATH环境变量中，以便Java代码能够正确调用Hadoop的相关功能。同时，为了调试和优化，开发者可能还需要`hadoop.exp`、`libwinutils.lib`、`hadoop.lib`等辅助文件。`hadoop.exp`是导出表文件，用于链接过程；`libwinutils.lib`和`hadoop.lib`是静态库文件，包含了编译链接时所需的对象代码，它们可以帮助开发者在Eclipse中创建依赖于Hadoop的本地C/C++项目。 安装和配置这些组件时，需要注意以下几点： 1. 确保JDK已经正确安装，并且版本与Hadoop兼容。 2. 将hadoop.dll和winutils.exe的路径添加到系统PATH环境变量，以便在命令行或Eclipse中直接使用。 3. 配置HADOOP_HOME环境变量，指向Hadoop的根目录，这通常包含conf、bin等子目录。 4. 对于Eclipse项目，需要在项目的构建路径中添加Hadoop的JAR文件，以引用其Java API。 5. 在Eclipse中使用winutils.exe时，可能需要通过Java的Runtime.exec()方法来执行命令，或者使用ProcessBuilder类创建进程。 Hadoop 2.7.1的Windows版本为开发者提供了一套在Windows 10_x64环境下进行Hadoop开发和测试的解决方案。hadoop.dll和winutils.exe是这个环境中的关键组件，它们使得Hadoop的功能得以在非Unix系统上实现。对于Eclipse用户，正确配置和使用这些组件是成功开发Hadoop应用程序的基础。通过理解这些组件的作用和配置方法，开发者可以在Windows平台上有效地利用Hadoop处理大数据任务。

在Mac系统上使用Hadoop时，可能会遇到一个常见的问题，即“Unable to load native-hadoop library”。这个错误信息表明Hadoop在尝试加载本地库（native library）时失败，通常是由于缺少必要的依赖或配置不当导致的。针对这个问题，我们需要深入了解Hadoop的运行机制以及如何在MacOS环境下解决这个问题。 Hadoop是一个分布式计算框架，它使用Java编写，但为了提高性能，它依赖于一些本地库（如libhadoop.so），这些库提供了与操作系统进行底层交互的功能，如文件系统操作和内存管理。在MacOS上，Hadoop默认可能无法找到这些本地库，因此会抛出错误。 为了解决这个问题，首先需要确保你的Hadoop版本与你的系统兼容。例如，你提到的是Hadoop3.2.4，这是一个较新的版本，应该支持MacOS。如果遇到问题，可能是由于未正确安装或配置Hadoop导致的。 1. **安装OpenJDK**：Hadoop需要Java环境来运行，尽管MacOS通常预装了Java，但有时可能不是最新版本或者不被Hadoop识别。建议安装OpenJDK 8或更高版本，并将其设置为默认Java版本。 2. **构建本地库**：Hadoop的源代码包含编译本地库的选项。你可以从Apache Hadoop的官方网站下载源码，然后使用`./configure --with-native-libraries`命令来编译并生成适用于MacOS的本地库。这一步可能需要安装Xcode和相关开发者工具。 3. **配置环境变量**：在`~/.bashrc`或`~/.zshrc`（取决于你的Shell类型）文件中添加以下行来指定Hadoop的本地库路径： ``` export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=/path/to/your/native/libs" ``` 替换`/path/to/your/native/libs`为你的本地库实际路径。 4. **检查安全工具（SIP）**：MacOS的System Integrity Protection（SIP）可能会阻止Hadoop访问某些系统目录。如果你在开启SIP的情况下遇到问题，可以尝试暂时禁用SIP，但请注意这会降低系统的安全性。 5. **重新启动Hadoop**：完成上述步骤后，重启Hadoop服务以应用更改。你可以在Hadoop的sbin目录下使用`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`命令启动Hadoop。 6. **检查日志**：如果问题仍然存在，查看Hadoop的日志文件（如`$HADOOP_HOME/logs/*`）可以帮助你找出更具体的问题所在。 7. **社区资源**：如果以上步骤不能解决问题，可以查阅Apache Hadoop的官方文档，或者在相关的开发者论坛和社区（如Stack Overflow）寻求帮助。提供具体的错误信息和你已经尝试过的解决方案会有助于其他人更好地帮助你。 记住，处理这种问题通常需要耐心和细致，因为涉及到的操作系统、Java环境、编译和配置等多个环节都可能导致问题出现。通过逐步排查和适当地查阅资料，你应该能够解决“Unable to load native-hadoop library”的问题。

实验2 熟悉常用的HDFS操作 一、实验目的 1. 理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色； 2. 熟练使用HDFS操作常用的Shell命令； 3. 熟悉HDFS操作常用的Java API。 二、实验平台 1. 操作系统：Linux（建议Ubuntu16.04或Ubuntu18.04）； 2. Hadoop版本：3.1.3； 3. JDK版本：1.8； 4. Java IDE：Eclipse。 三、实验步骤（每个步骤下均需有运行截图） （一）编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务： （1） 向HDFS中上传任意文本文件，如果指定的文件在HDFS中已经存在，则由用户来指定是追加到原有文件末尾还是覆盖原有的文件；（2） 从HDFS中下载指定文件，如果本地文件与要下载的文件名称相同，则自动对下载的文件重命名；（3） 将HDFS中指定文件的内容输出到终端中；（4） 显示HDFS中指定的文件的读写权限、大小、创建时间、路径等信息；

spark+hadoop大数据处理学习笔记

在本作业中，我们主要探讨了如何配置IntelliJ IDEA环境以及使用Scala和Apache Spark实现PageRank算法。PageRank是Google早期用于网页排名的核心算法，它通过迭代计算每个网页的重要性，从而提供搜索引擎的搜索结果排序。 首先，我们需要搭建一个win10系统上的开发环境，包括安装Scala、Spark和Hadoop。完成环境搭建后，可以通过访问`http://127.0.0.1:4040/jobs/`来监控Spark作业的运行状态，确保环境配置成功。 接着，我们需要配置IntelliJ IDEA，这是一个强大的Java开发集成环境，也支持Scala等其他编程语言。配置IDEA主要包括安装Scala插件，设置Scala SDK，创建新的Scala项目，并配置Spark相关依赖。这样，我们就可以在IDEA中编写、编译和运行Scala代码。 PageRank算法是基于迭代的过程，它涉及到两个关键数据集：links和ranks。links数据集存储了页面之间的链接关系，例如(A, [B, C, D])表示页面A链接到B、C和D。而ranks数据集则记录了每个页面的PageRank值，初始时所有页面的PageRank值都设为1.0。 PageRank算法的主要步骤如下： 1. 初始化：将每个页面的PageRank值设为1.0。 2. 迭代计算：在每一轮迭代中，每个页面会将其PageRank值按照链接数量平均分配给相连的页面。假设页面p的PageRank值为PR(p)，链接数为L(p)，则p会给每个相邻页面贡献PR(p)/L(p)的值。 3. 更新PageRank：每个页面的新PageRank值由0.15的“随机跳跃”因子加上接收到的贡献值的0.85倍计算得出。这个公式保证了即使没有被其他页面链接的页面也能获得一定的PageRank值。 4. 迭代直到收敛：算法会重复上述步骤，通常在10轮迭代后，PageRank值会趋于稳定。 在给出的Scala代码中，我们创建了一个SparkConf对象，设置了应用程序名和主节点，然后创建了SparkContext实例。接着，我们使用Spark的parallelize方法创建了一个links的RDD，表示页面间的链接关系。初始ranks RDD中的PageRank值被设为1.0。接下来的for循环进行PageRank迭代计算，使用join、flatMap、reduceByKey等操作处理数据，最后将计算结果保存到"result"文件夹下。 运行结果会被保存在名为"part-000000"的文件中，这是Spark默认的输出格式，包含了每个页面及其对应的PageRank值。在IDEA环境下，可以直接查看这些输出结果，以便分析和验证PageRank算法的正确性。 总之，本作业涵盖了环境配置、Scala编程以及PageRank算法的实现，提供了从理论到实践的完整体验。通过这个过程，我们可以深入理解分布式计算的基本操作，以及PageRank算法如何评估网页的重要性。

此套面试题来自于各大厂的真实面试题及常问的知识点，如果能理解吃透这些问题， 你的大数据能力将会大大提升，进入大厂指日可待，包含Hadoop spark flink hive hbase kafka doris clickhouse