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基于SpringCloud+Hadoop+Vue的企业级网盘系统设计与实现源码 华东交通大学，优秀毕业设计分享 前端：vue-projectManage 后台：mycloud-admin 提供前端服务：mycloud ps:springcloud实现 文件在线预览服务：file-online-preview 基于SpringCloud+Hadoop+Vue企业网盘系统主要分为前台和后台两大模块，前台模块分为首页，网盘，分享，资源库，关注用户，系统公告模块，不同的功能模块拥有的功能也是不相同的。此外，所需权限也不同。后台模块分为用户、部门、角色、网盘、日志、系统监控、接口文档、定时任务模块。在网络磁盘管理模块中，管理员可以上传、删除和修改文档，管理员还可以在线查看多媒体资源，如Word文档、视频、音乐、图片。 管理员和超级管理员成功登入系统后台后，默认会调到Index页面去，在该首页，我们可以看到登录用户、服务器运行相关信息。在数据大盘模块，可以看到最近上传文件的数量，以及最近一段时间的上传曲线图。系统超级管理员可以管理系统所有的功能和所有用户。

【开发环境】安装 Hadoop 运行环境 ( 下载 Hadoop | 解压 Hadoop | 设置 Hadoop 环境变量 | 配置 Hadoop 环境脚本 | 安装 winutils ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/132045605 一、下载 Hadoop 二、解压 Hadoop 三、设置 Hadoop 环境变量 四、配置 Hadoop 环境脚本 五、安装 winutils 六、重启电脑 七、验证 Hadoop 安装效果

天文数据量以指数量级快速增长,使得天文数据挖掘面临前所未有的挑战。分布式集群技术和云计算平台的飞速发展,为海量数据处理和分析提供了新的研究思路和方法。其中基于内存计算的Hadoop分布式集群技术更是异军突起,并在迭代式机器学习和交互式数据挖掘应用等方面表现出明显的优势。基于最新释放的斯隆数字巡天测光数据集研究基于Hadoop平台的数据挖掘技术在海量天文巡天数据上的适用性和应用问题,为海量天文数据挖掘提供了新的手段和方法。

前 言 大数据学习路线 大数据技术栈思维导图 大数据常用软件安装指南 一、Hadoop 分布式文件存储系统：HDFS 分布式计算框架：MapReduce 集群资源管理器：YARN 单机伪集群环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 的使用 基于 Zookeeper 搭建 Hadoop 高可用集群 二、Hive 简介及核心概念 Linux 环境下 Hive 的安装部署 CLI 和 Beeline 命令行的基本使用 常用 DDL 操作 分区表和分桶表 视图和索引 常用 DML 操作 数据查询详解 三、Spark Spark Core Spark SQL Spark Streaming 五、Flink 核心概念综述 开发环境搭建 Data Source Data Transformation Data Sink 窗口模型 状态管理与检查点机制 Standalone 集群部署 六、HBase 简介 系统架构及数据结构 基本环境搭建 集群环境搭建 常用 Shell 命令 Java API 过滤器详解 可显示字数有限，详细内容请看资源。

CDH6.3.2 Atlas2.1.0

winutils文件合集，Hadoop3.3.5以及3.3.6可用 winutils.exe是在windows系统上安装hadoop时所需要的winutils文件，内附多个版本，支持 hadoop-3.3.5 hadoop-3.3.6

Win7可以直接安装的Hadoop工具，运行本地大数据环境，请检查是否已经本地配好Java环境，检查方式参加java基础。

大数据安全-kerberos技术-hadoop安装包，hadoop版本：hadoop-3.3.4.tar.gz

hadoop2.7版本 windows开发需要的工具类，下载后解压可以使用