（可选）在AGC控制台创建同包名应用如创建工程时，发现尚未在AGC控制台创建与工程包名相同的应用，可进行补充创建。1.点击界面提示内的“AppGalleryConnect”，浏览器打开AGC控制台“我的项目”页面。2.点击选择您希望创建应用的项目，或者点击“添加项目”新建一个项目。3.如选择了新建一个项目，设置项目名称，点击“确认”。如选择了已有项目，则忽略此步骤。4.设置或管理项目数据处理位置，完成后点击“下一步”。注意启用的数据处理位置必须包含中国站点。如项目尚未设置数据处理位置，点击“启用”进行设置，具体设置规则与方法可参考设置数据处理位置。如项目已设置过数据处理位置，可点击“管理”进行

平台介绍依托云技术，采用“平台+”的方式，融合容器技术和虚拟化技术，构建多维度、个性化、智能化的数字化教育资源体系，促进教育机构、企业”资源、教学、实训、评价”完整可持续发展的学习生态系统。技术架构主流技术：前端Element-UI&Vue后端：SpringCloudAlibaba，SpringBoot2.x、Mybatis、Shiro、JWT等。部署：支持Docker容器部署产品功能板块主要有三大终端：1、教育门户（PC端）：2、教务管理端（PC端）3、微信小程序（移动端）教师端【管理看板、教学中心、学习中心、教学包、评测中心、项目库、教学工具：教学云盘、白板、截图工具、录屏】。学生端【管理

大数据开发（Hadoop面试真题）1、请解释以下Hadoop中NameNode和DataNode的作用。2、如何在Hadoop集群中实现数据的排序？3、请解释以下HadoopMapReduce的工作原理？4、请解释一下MapReduce模型中Map和Reduce阶段各自的作用？5、MapReduce工作原理？6、简要解释Hadoop与Spark之间的区别和优缺点？7、在Hadoop中，什么是输入分片（InputSplits）？它的作用是什么？8、什么是数据倾斜（DataSkew）？如何解决在MapReduce任务中的数据倾斜问题？9、简要介绍HDFS和HBase，并描述它们适用的场景。10、如

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目录一、主机规划二、环境准备1.启动NTP时钟同步2.修改hosts文件3.配置所有主机间ssh免密4.修改用户可打开文件数与进程数（可选）三、安装JDK四、安装部署 Zookeeper集群1.解压、配置环境变量2.创建配置文件3.创建新的空ZooKeeper数据目录和事务日志目录4.添加myid配置5.设置Zookeeper使用的JVM堆内存6.启动ZooKeeper7.查看ZooKeeper状态8.简单测试ZooKeeper命令五、安装配置HadoopHA集群1.解压、配置环境变量（node1执行）2.HDFS高可用配置（1）创建存储目录（2）修改核心模块配置（3）修改hdfs文件系统模块

在大数据面试中，深刻理解Hadoop是取得成功的关键之一。以下是一些关于Hadoop的HDFS存储系统的高频面试题目以及解答思路和经验分享：一、HDFS读流程发起下载请求：客户端创建分布式文件系统，向NameNode请求下载 user/warehouse/ss.avi 文件；获取文件元数据：NameNode返回目标文件的元数据，包括文件块的位置；请求读取第一个块：客户端向 data1 请求读取第一个块；数据传输：data1 通过 FSDataInputStream 将数据返回给客户端；继续请求读取：重复步骤3-4直到所有文件块都读取完毕，然后关闭 FSDataInputStream。二、HDF

#0简介今天学长向大家介绍一个机器视觉的毕设项目毕设分享基于hadoop大数据教育可视化系统(源码+论文)项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing基于hadoop和echarts的教育大数据可视化系统一、摘要​在线教育平台现在是教育体系的重要组成部分，在当前大数据时代的背景下，促进教育机构建立统一平台、统一资源管理的数字化教学系统。如何评估系统平台的健康程度、学生的学习体验和在线课程的质量对于课程的教师和学校的管理人员都是非常重要的，这是进行数据分析的主要目的。可视化是一个重要的途径，它能够帮助大数据获得完整的数据图表并挖掘数据的价值，

目录一、认识大数据二、Hadoop生态圈组件介绍   1.1、HDFS（分布式文件系统）  1.2、MapReduce（分布式计算框架）  1.3、Spark（分布式计算框架）  1.4、Flink（分布式计算框架）  1.5、Yarn/Mesos（分布式资源管理器）  1.6、Zookeeper（分布式协作服务）  1.7、Sqoop（数据同步工具）  1.8、Hive/Impala（基于Hadoop的数据仓库）  1.9、HBase（分布式列存储数据库）  1.10、Flume（日志收集工具）三、Hadoop的核心计算框架1、MapReduce分布式计算框架1.1什么是MapReduce2

文章目录一、实验目的二、实验平台三、实验内容和要求1．HDFS常用操作2、Spark读取文件系统的数据四、实验过程一、实验目的（1）掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法；（2）熟悉HDFS的基本使用方法；（3）掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。二、实验平台操作系统：Ubuntu16.04；Spark版本：2.1.0；Hadoop版本：2.7.1。三、实验内容和要求1．HDFS常用操作使用hadoop用户名登录进入Linux系统，启动Hadoop，参照相关Hadoop书籍或网络资料，或者也可以参考本教程官网的“实验指南”栏目的“HDFS操作常用Shell命

大数据开发（Hadoop面试真题）1、Map的分片有多大？2、MapReduce的map进程和reducer进程的ivm垃圾回收器怎么选择可以提高吞吐量？3、MapReduce作业执行的过程中，中间的数据会存在什么地方？不会存在内存中吗？4、Mapper端进行combiner之后，除了速度会提升，那从Mapper端到Reduce端的数据量会怎么变？5、MapReducemap输出的数据超出它的文件内存之后，是落地到磁盘还是落地到HDFS中？6、MapReduceMap到Reduce默认的分区机制是什么？7、MapReduceMapJoin为什么能解决数据倾斜？、8、MapReduce运行过程中