目录一、安装JDK81）JDK下载地址2）设置环境变量3）验证二、Hadoop安装（window10环境）1）下载Hadoop3.1.32）Hadoop配置环境变量3）在hadoop解压目录下创建相关目录4）修改Hadoop配置文件1、core-site.xml文件：添加以下配置2、hdfs-site.xml文件：添加以下配置，路径改成自己的安装路径3、mapred-site.xml文件：添加以下配置4、yarn-site.xml文件：添加以下配置5）格式化节点6）替换文件1、替换bin目录下文件（winutils）2、按照路径找到图中该文件7）运行8）验证三、Hive安装（window10环
目录一、概述二、Flink工作原理三、Flink核心概念1）Time（时间语义）2）Window（窗口）3）Trigger1、自定义触发器2、预定义触发器4）State5）状态存储1、MemoryStateBackend2、FsStateBackend3、RocksDBStateBackend6）Checkpoint1、AsynchronousBarrierSnapshots(ABS)2、Exactly-OncevsAt-Least-Once7）Watermark1、自定义数据源设置Timestamp/Watermark2、在数据流中设置Timestamp/Watermark8）广播状态（Br
目录一、安装JDK81）JDK下载地址2）设置环境变量3）验证二、Hadoop安装（window10环境）1）下载Hadoop3.1.32）Hadoop配置环境变量3）在hadoop解压目录下创建相关目录4）修改Hadoop配置文件1、core-site.xml文件：添加以下配置2、hdfs-site.xml文件：添加以下配置，路径改成自己的安装路径3、mapred-site.xml文件：添加以下配置4、yarn-site.xml文件：添加以下配置5）格式化节点6）替换文件1、替换bin目录下文件（winutils）2、按照路径找到图中该文件7）运行8）验证三、Hive安装（window10环
目录一、概述二、Flink工作原理三、Flink核心概念1）Time（时间语义）2）Window（窗口）3）Trigger1、自定义触发器2、预定义触发器4）State5）状态存储1、MemoryStateBackend2、FsStateBackend3、RocksDBStateBackend6）Checkpoint1、AsynchronousBarrierSnapshots(ABS)2、Exactly-OncevsAt-Least-Once7）Watermark1、自定义数据源设置Timestamp/Watermark2、在数据流中设置Timestamp/Watermark8）广播状态（Br
目录一、git概述二、Git与SVN区别三、Git下载安装四、Git工作流程五、Git工作区、暂存区和版本库六、Git创建仓库配置1、查看配置2、编辑git配置文件3、设置提交代码时的用户信息七、Git基本操作1）不同区说明2）一个简单的操作步骤3）创建仓库命令4）提交与修改操作1、gitadd2、gitstatus3、gitdiff4、gitcommit5、gitreset6、gitrm7、gitmv5）查看提交日志6）远程操作1、gitremote2、gitpush1）生成Token2）设置token3）配置github的ssh密钥--Windows（推荐）3、gitpull4、gitpu
目录一、git概述二、Git与SVN区别三、Git下载安装四、Git工作流程五、Git工作区、暂存区和版本库六、Git创建仓库配置1、查看配置2、编辑git配置文件3、设置提交代码时的用户信息七、Git基本操作1）不同区说明2）一个简单的操作步骤3）创建仓库命令4）提交与修改操作1、gitadd2、gitstatus3、gitdiff4、gitcommit5、gitreset6、gitrm7、gitmv5）查看提交日志6）远程操作1、gitremote2、gitpush1）生成Token2）设置token3）配置github的ssh密钥--Windows（推荐）3、gitpull4、gitpu
目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）ClusterManager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）TaskScheduler：任务调度器12）Job：作业13）Stage：调度阶段14）TaskSet：任务集15）Task：任务四、Spark运行基本流程七，Spark支持的资源管理器七、Spark环境搭
目录一、概述二、Hive优点与使用场景1）优点2）使用场景三、Hive架构1）服务端组件1、Driver组件2、Metastore组件3、Thrift服务2）客户端组件1、CLI2、Thrift客户端3、WEBGUI3）Metastore详解四、Hive的工作原理五、安装1）local模式（内嵌derby）1、下载hive2、配置环境变量3、启动验证2）单用户模式（mysql）1、安装mysql数据库2、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异3、下载对应版本的mysql驱动包4、配置5、初始化元数据6、启动验证3）多用户模式（mysql）在hadoop-node2部署客户端五、Hi
目录一、概述1）Spark特点2）Spark适用场景二、Spark核心组件三、Spark专业术语详解1）Application：Spark应用程序2）Driver：驱动程序3）ClusterManager：资源管理器4）Executor：执行器5）Worker：计算节点6）RDD：弹性分布式数据集7）窄依赖8）宽依赖9）DAG：有向无环图10）DAGScheduler：有向无环图调度器11）TaskScheduler：任务调度器12）Job：作业13）Stage：调度阶段14）TaskSet：任务集15）Task：任务四、Spark运行基本流程七，Spark支持的资源管理器七、Spark环境搭
目录一、概述二、Hive优点与使用场景1）优点2）使用场景三、Hive架构1）服务端组件1、Driver组件2、Metastore组件3、Thrift服务2）客户端组件1、CLI2、Thrift客户端3、WEBGUI3）Metastore详解四、Hive的工作原理五、安装1）local模式（内嵌derby）1、下载hive2、配置环境变量3、启动验证2）单用户模式（mysql）1、安装mysql数据库2、解决Hive与Hadoop之间guava版本的差异3、下载对应版本的mysql驱动包4、配置5、初始化元数据6、启动验证3）多用户模式（mysql）在hadoop-node2部署客户端五、Hi
