普中51单片机开发：构建Java-Hadoop-Spark环境与实战教程

本资源是一份详细的51单片机开发攻略，专为普中学生设计，针对的是机器网络环境下的Spark、Hadoop和Hive技术应用。首先，硬件环境部分介绍了开发者使用的主机系统，包括Windows 64位操作系统，配备双核4线程处理器和2.2GHz主频，内存容量为10GB。虚拟软件采用的是VMware Workstation 9.0.0，其虚拟机配置为CentOS 64位系统，仅有一核CPU。 在虚拟机环境中，开发者设置了关键的Java开发工具链，如JDK 1.7.0_55 64位版本，以及Hadoop 2.2.0（需要编译为64位），Scala 2.10.4和Spark 1.1.0（同样需要编译）。此外，Hive的版本为0.13.1，这些技术构成了大数据处理的基础架构。 机器网络环境部分，构建了一个包含三个节点的集群，节点间通过SSH实现免密码访问。节点1作为Master节点，负责NameNode（NN）、DataNode（DN）和ResourceManager（RM），拥有1核3GB内存；节点2和3为Worker节点，每个节点1核2GB内存，用于分布式计算。Spark基础应用部分涵盖了如何启动Spark Shell，通过SchemaRDD（一种包含元数据的RDD类型）展示SQLContext的使用，如操作CaseClass定义的RDD、Parquet和JSON文件，以及与HiveContext的交互。 HiveContext部分展示了如何启动Hive服务，创建hive-site.xml配置文件，执行SQL查询来分析数据，如统计每年的销售情况和最畅销商品等。同时，还涉及了RDD缓存和Spark的Domain Specific Languages（DSL）应用。在更高级的应用示例中，如SQL on Spark、Hive on Spark，以及利用Spark进行店铺分类和PageRank算法的实现，开发者提供了具体的代码示例和操作步骤。 这份攻略不仅适合学习者了解和实践Spark的基本操作，还能深入理解如何在Hadoop和Hive的基础上，运用Spark进行复杂的数据处理和分析。通过实际的编程练习，读者可以提升对分布式计算框架的理解和掌握。