在搭建好的Hadoop和Spark环境中，如何进行大规模数据集的并行处理，并结合Hive进行数据仓库操作，以及利用机器学习算法如逻辑回归和决策树进行数据分析？请提供具体的操作步骤和代码示例。

为了回答这个关于大数据开发的综合性问题，我建议参考《云计算与大数据综合实践：Hadoop-Hive-Spark实验报告》，这是来自重庆邮电大学的一份实验报告，详细介绍了如何在Hadoop、Hive和Spark环境中进行数据处理和机器学习算法的应用。

参考资源链接：[云计算与大数据综合实践：Hadoop-Hive-Spark实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/3p3zkyduzg?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要在Hadoop环境中设置好MapReduce程序来并行处理大规模数据集。MapReduce包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，你将数据分割成多个小数据块，并在不同的节点上并行处理；在Reduce阶段，所有中间结果被汇总并最终得到最终结果。具体操作包括编写Mapper类和Reducer类，并通过Hadoop的编程接口提交作业。
接着，使用Hive来对处理好的数据进行查询和分析。Hive通过HQL（类SQL查询语言）提供了一个易于使用的数据仓库解决方案。你可以创建外部表来映射HDFS中的数据文件，然后编写HQL语句进行数据查询和分析。
最后，利用Spark的MLlib机器学习库进行逻辑回归和决策树算法的实现。在Spark中，首先需要加载数据到RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame中，然后构建逻辑回归模型或决策树模型，进行特征工程和模型训练。以下是使用Spark进行逻辑回归模型训练的示例代码：
(代码示例)
通过以上步骤，你可以将Hadoop的分布式存储和并行计算能力、Hive的数据仓库功能以及Spark的快速机器学习能力结合起来，完成复杂的数据处理和分析任务。

参考资源链接：[云计算与大数据综合实践：Hadoop-Hive-Spark实验报告](https://wenku.csdn.net/doc/3p3zkyduzg?spm=1055.2569.3001.10343)