Spark、Zookeeper与Kafka大数据技术详解

"《大数据学习笔记》 - ewang - 2016-9-21" 本资源是一份详细的大数据技术学习笔记，涵盖了Spark、ZooKeeper、Kafka和Hive四个重要组件的学习内容。 第一部分 Spark学习 1. Spark介绍 Spark作为一个快速、通用且可扩展的计算系统，主要目标是加速大数据处理速度。Spark不仅与Hadoop MapReduce兼容，还提供了更高效的计算模型，特别适合迭代计算和交互式查询。Spark的核心特性包括弹性（resilient）、分布式（distributed）、数据集（dataset）以及内存计算（in-memory computing）。 2. Spark弹性分布数据集（RDD） RDD是Spark的基础数据结构，是不可变、分区的记录集合。相比MapReduce，RDD在内存中进行计算，避免了磁盘I/O，从而提高了效率。RDD支持转换（transformations）和动作（actions），并具有容错性。 3. Spark安装与编程 学习内容包括Spark的安装、使用Spark Shell进行交互式编程，以及RDD的编程模式，如转换和动作的操作，以及如何控制数据持久化。 4. Spark调度与高级编程 涵盖Spark应用程序的提交，调度策略，以及高级编程特性，如变量和不同类型RDD的操作。 第二部分 ZooKeeper学习 1. ZooKeeper介绍 ZooKeeper是一个分布式协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务、分布式同步、组服务等。它为分布式应用提供一致性服务。 2. ZooKeeper基本组成与工作流程 讲解了ZooKeeper的组件和工作原理，包括领导者选举、数据模型等。 第三部分 Kafka学习 1. Kafka介绍 Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，适用于实时数据流处理。它提供发布订阅模型和队列模型，以及与ZooKeeper的集成。 2. Kafka集群架构与工作流程 解析Kafka的基本架构，包括生产者、消费者和主题（topics），以及Kafka与ZooKeeper的关系。 第四部分 Hive学习 1. Hive介绍 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，用于简化对大规模数据集的查询和分析。它提供了一种SQL-like的语言HiveQL，方便用户进行数据ETL（抽取、转换、加载）和分析。 2. Hive数据类型、操作、查询 包括Hive的数据类型、数据库和表的操作，以及HiveQL的基本查询语法，如SELECT、JOIN、GROUP BY等。 通过这份笔记，读者可以全面了解大数据生态中的这些关键组件，掌握它们的基本概念、使用方法以及如何相互协作处理大规模数据。