普中51单片机开发:构建Java-Hadoop-Spark环境与实战教程
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更新于2024-08-08
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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。
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集成电路科普者
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