大数据前期准备---List

本文详细介绍在Linux环境下安装配置Hadoop、Hive、Hbase等大数据组件的过程,并验证其安装成功的方法。此外还介绍了Pig、Flume、Sqoop、ZooKeeper及MongoDB的安装步骤。

1.本地安装Hadoop和Hive

2.本地安装Hbase

1.在Hbase上操作数据

1.创建表格
2.插入数据
3.读取数据
4.批量插入数据
5.删除表格

3.安装Pig

4.安装 Apache Flume

  • 在Linux环境下安装并配置Apache Flume。最终通过“flume-ng”指令验证Flume是否安装成功

5.安装Sqoop并连接到MySQL

  • 在Linux环境下安装并配置Sqoop和MySQL Connector/J,通过“$ bin/sqoop-help”指令验证Sqoop是否安装成功
  • 连接MySQL与Listing Databases,通过“$ bin/sqoop-list-databases –connect jdbc:mysql://localhost/ –username root -p”指令验证Sqoop是否安装成功

6.安装 ZooKeeper

  • 需要在Linux环境下安装并配置ZooKeeper;启动ZooKeeper,利用nc发送ruok指令,检测Zookeeper运行情况

7.安装 MongoDB

1.在Linux环境下安装并配置MongoDB(mongodb-10gen);
2.使用mangod账号运行MongoDB;
3.终止MongoDB;
4.重启MongoDB;

### 大数据背景下的电影推荐系统构建教程 #### 使用Python和Elasticsearch创建电影推荐引擎 为了建立一个有效的电影推荐系统,在具体实践中可以采用Python编程语言配合Elasticsearch搜索引擎来完成。此方案不仅涵盖了数据索引过程,还涉及到了基于内容的推荐机制以及简易版的协同过滤算法的应用场景[^1]。 ```python from elasticsearch import Elasticsearch, helpers es_client = Elasticsearch() def index_movies(movies_data): actions = [ { "_index": "movies", "_source": movie, } for movie in movies_data ] helpers.bulk(es_client, actions) # 示例:假设有一个包含电影信息的数据列表 sample_movie_list = [{"title": "Example Movie", "year": 2023}] index_movies(sample_movie_list) ``` #### Hadoop支持的大规模并行处理架构 对于更复杂的需求,则可考虑利用Hadoop框架来进行大规模分布式存储与计算任务管理。特别是当涉及到用户认证环节时——即确保每位访客都能拥有独立账号以便获取定制化观影建议的同时保障信息安全性和访问效率方面的工作尤为关键[^2]。 #### Spark作为高效批处理平台的选择 除了上述两种方式外,Apache Spark也是一个不错的选择,尤其是在面对海量日志分析或是实时流式传输情况下表现优异。下面给出了一条命令示例说明如何启动一个名为`Film_Recommend_Dataframe`的任务,并指定输入路径为`/input_spark`: ```bash spark-submit ~/IdeaProjects/Film_Recommend_Dataframe/out/artifacts/Film_Recommend_Dataframe_jar/Film_Recommend_Dataframe.jar /input_spark ``` 这段脚本展示了怎样调用预先打包好的JAR文件去执行特定业务逻辑的操作流程[^3]。 #### 数据预处理与特征工程的重要性 无论选用哪种技术栈实施项目开发工作之前都需要做好充分准备,比如清洗原始记录、提取有用字段等前期准备工作不可或缺。而这些都可以借助像Pig这样的工具轻松搞定,它允许开发者编写易于理解和维护的脚本来定义所需转换规则从而简化ETL(Extract Transform Load)管道建设难度[^4]。
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