大数据入门全攻略：从Hadoop到Spark Streaming

"大数据入门指南v1.0是github博主bigdata分享的一份全面的大数据学习资料，适合新手，内容包括Hadoop、Hive、Spark和Storm等核心技术，旨在帮助初学者快速掌握大数据基础知识和实战技能。" 这篇指南首先介绍了大数据的学习路线和相关技术栈的思维导图，为读者提供了一个清晰的学习路径。接着，它深入到Hadoop生态系统，讲解了分布式文件存储系统HDFS，分布式计算框架MapReduce，以及集群资源管理器YARN。对于实践操作，指南详细阐述了如何在单机上搭建Hadoop伪集群环境和在多节点上构建Hadoop集群。此外，还涵盖了HDFS的常用Shell命令和Java API的使用，以及通过Zookeeper实现Hadoop高可用集群的构建。 在Hive部分，该指南介绍了Hive作为数据仓库工具的基础知识，包括其核心概念、安装部署、命令行工具如HiveCLI和Beeline的使用，以及Hive的各种数据定义（DDL）和数据操作（DML）命令。特别提到了Hive的分区表和分桶表，视图和索引，这些都是优化数据查询的重要手段。 接下来，指南转向了Spark，涵盖了SparkCore的基本概念，如RDD（弹性分布式数据集），并详细解释了RDD的各种操作。讨论了Spark的运行模式、作业提交，以及累加器和广播变量的应用。SparkSQL部分则详细介绍了DataFrame和DataSet，Structured API的使用，以及如何处理外部数据源，使用各种聚合函数和JOIN操作。此外，SparkStreaming章节讲解了实时流处理，包括基本操作，与Flume和Kafka的整合，使读者能理解如何处理实时数据流。 最后，指南简要介绍了Storm，这个实时计算框架，包括其在流处理中的作用，核心概念，以及如何搭建单机和集群环境。虽然这部分内容较简略，但足以让读者对Storm有一个初步的认识。 这份指南内容丰富，从理论到实践，由浅入深，是大数据初学者理想的入门资料，无论是个人学习还是教学使用，都能提供充分的支持。