hadoop、spark/storm等大数据相关视频资料汇总下载

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

   小弟不才,工作中也用到了大数据的相关东西。一開始接触的时候,是通过买来的教学视频入的门。这两天整理了一下自己的视频资料。供各位进行下载。

        文档截图:

        





本文转自mfrbuaa博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/mfrbuaa/p/5180383.html,如需转载请自行联系原作者

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
7天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
|
13天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Spark 与 Hadoop 的大数据之战:一场惊心动魄的技术较量,决定数据处理的霸权归属!
【8月更文挑战第7天】无论是 Spark 的高效内存计算,还是 Hadoop 的大规模数据存储和处理能力,它们都为大数据的发展做出了重要贡献。
37 2
|
13天前
|
存储 SQL 分布式计算
揭秘Hadoop:如何用这个超级工具征服大数据的海洋
【8月更文挑战第7天】Hadoop是一个强大的分布式系统基础架构
25 1
|
21天前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
Hadoop与Spark在大数据处理中的对比
【7月更文挑战第30天】Hadoop和Spark在大数据处理中各有优势,选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。Hadoop适合处理大规模数据的离线分析,而Spark则更适合需要快速响应和迭代计算的应用场景。在实际应用中,可以根据数据处理的需求、系统的可扩展性、成本效益等因素综合考虑,选择适合的框架进行大数据处理。
|
23天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统的深度融合:构建高效、可扩展的数据处理平台
技术持续创新:随着新技术的不断涌现和应用场景的复杂化,阿里巴巴将继续投入研发力量推动技术创新和升级换代。 生态系统更加完善:Hadoop生态系统将继续扩展和完善,为用户提供更多元化、更灵活的数据处理工具和服务。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
Spark快速大数据分析PDF下载读书分享推荐
《Spark快速大数据分析》适合初学者,聚焦Spark实用技巧,同时深入核心概念。作者团队来自Databricks,书中详述Spark 3.0新特性,结合机器学习展示大数据分析。Spark是大数据分析的首选工具,本书助你驾驭这一利器。[PDF下载链接][1]。 ![Spark Book Cover][2] [1]: https://zhangfeidezhu.com/?p=345 [2]: https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6b851489ad1944548602766ea9d62136.png#pic_center
84 1
Spark快速大数据分析PDF下载读书分享推荐
|
13天前
|
分布式计算 资源调度 大数据
【决战大数据之巅】:Spark Standalone VS YARN —— 揭秘两大部署模式的恩怨情仇与终极对决!
【8月更文挑战第7天】随着大数据需求的增长,Apache Spark 成为关键框架。本文对比了常见的 Spark Standalone 与 YARN 部署模式。Standalone 作为自带的轻量级集群管理服务,易于设置,适用于小规模或独立部署;而 YARN 作为 Hadoop 的资源管理系统,支持资源的统一管理和调度,更适合大规模生产环境及多框架集成。我们将通过示例代码展示如何在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
58 3
|
2月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
【6月更文挑战第17天】Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要工具
152 59
|
1月前
|
分布式计算 大数据 Spark
Spark大数据处理:技术、应用与性能优化(全)PDF书籍推荐分享
《Spark大数据处理:技术、应用与性能优化》深入浅出介绍Spark核心,涵盖部署、实战与性能调优,适合初学者。作者基于微软和IBM经验,解析Spark工作机制,探讨BDAS生态,提供实践案例,助力快速掌握。书中亦讨论性能优化策略。[PDF下载链接](https://zhangfeidezhu.com/?p=347)。![Spark Web UI](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/16aaadbb4e13410f8cb2727c3786cc9e.png#pic_center)
76 1
Spark大数据处理:技术、应用与性能优化(全)PDF书籍推荐分享
|
2月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合
Java大数据处理:Spark与Hadoop整合