大数据技术与应用赛题库：Hadoop、Hive、Spark组件部署管理

Hadoop大数据技术与应用知识点总结 本资源摘要信息主要总结了Hadoop大数据技术与应用的知识点，涵盖了Hadoop平台及组件的部署管理、数据采集、数据清洗与分析、数据可视化和综合分析等方面。 **任务一：Hadoop平台及组件的部署管理** 1. **Hadoop全分布部署**：使用root用户完成相关配置，安装Hadoop需要配置前置环境，具体部署要求包括解压JDK安装包到“/usr/local”、安装Hadoop、配置Hadoop环境变量等。 2. **Hadoop伪分布部署**：介绍了Hadoop伪分布部署的方法和步骤。 3. **Hadoop HA部署**：讲解了Hadoop高可用性部署的方法和步骤。 4. **Hive组件部署**：介绍了Hive组件的部署方法和步骤。 5. **Sqoop组件部署**：讲解了Sqoop组件的部署方法和步骤。 6. **Hbase组件部署**：介绍了Hbase组件的部署方法和步骤。 7. **Flume组件部署**：讲解了Flume组件的部署方法和步骤。 8. **Spark组件部署**：介绍了Spark组件的部署方法和步骤。 9. **Kafka组件部署**：讲解了Kafka组件的部署方法和步骤。 10. **Storm组件安装部署**：介绍了Storm组件的安装和部署方法和步骤。 11. **Zookeeper集群部署**：讲解了Zookeeper集群的部署方法和步骤。 **任务二：数据采集** 1. **数据源1（交通运输）**：介绍了交通运输数据的采集方法和步骤。 2. **数据源2（web，招聘）**：讲解了招聘网站数据的采集方法和步骤。 3. **数据源3（web，酒店）**：介绍了酒店网站数据的采集方法和步骤。 4. **数据源4（web，零售）**：讲解了零售网站数据的采集方法和步骤。 **任务三：数据清洗与分析** 1. **数据源1（交通运输）**：介绍了交通运输数据的清洗和分析方法和步骤。 2. **数据源2（招聘）**：讲解了招聘数据的清洗和分析方法和步骤。 3. **数据源3（酒店）**：介绍了酒店数据的清洗和分析方法和步骤。 4. **数据源4（零售）**：讲解了零售数据的清洗和分析方法和步骤。 **任务四：数据可视化** 1. **数据源1（交通运输）**：介绍了交通运输数据的可视化方法和步骤。 2. **数据源2（招聘）**：讲解了招聘数据的可视化方法和步骤。 3. **数据源3（酒店）**：介绍了酒店数据的可视化方法和步骤。 4. **数据源4（零售）**：讲解了零售数据的可视化方法和步骤。 **任务五：综合分析** 1. **数据源1（交通运输）**：介绍了交通运输数据的综合分析方法和步骤。 2. **数据源2（招聘）**：讲解了招聘数据的综合分析方法和步骤。 3. **数据源3（酒店）**：介绍了酒店数据的综合分析方法和步骤。 4. **数据源4（零售）**：讲解了零售数据的综合分析方法和步骤。 本资源摘要信息涵盖了Hadoop大数据技术与应用的多个方面，包括Hadoop平台及组件的部署管理、数据采集、数据清洗与分析、数据可视化和综合分析等，旨在帮助用户快速掌握Hadoop大数据技术与应用的知识点。