复杂WordCount案例 1）方式一 object TestWordCount {     def main(args: Array[String]): Unit = {         // 第一种方式（不通用）         val tupleList = List(("Hello Scala Spark World ", 4), ("Hello Scala Spark", 3), ("Hello Scala", 2), ("Hello", 1))         val str

4. 用户行为数据采集模块 4.3 日志采集Flume 4.3.1 Kafka的三个架构 4.3.1.1 source taildir source：可以读取文件的数据，实时的读取文件的数据，并且支持断点续传 avro source ：是在Flume之间互相传输的一般配合avro sink，经常使用在Flume做成拓扑结构的时候 nc source ：接收网络端口的 exec source：可以读取文件的数据，实时的读取文件的数据，并且不支持断点续传，一般没有人用 spo

摘  要 本文利用Hadoop+Hive技术分析就业生毕业后就业信息,对所包含职业、岗位、薪资、所在城市、行业类别等数据信息进行模拟,分析与处理,提取出匹配到的目标数据并将其归类化处理.得出各大城市就业生就业情况数据,为大数据时代应聘人员及高校制定人才培养方案提供数据参考.   关键词：就业；就业生；大数据 第1章  引言 1.1 目的 教育部发文，今年高校毕业生超千万，就业形势严峻 内卷现状加剧，2022应届生超千万，蓝领或成就业新风口 超千万应届毕业生，加剧就业

目录  一、Hive做离线批处理 1、实现步骤 ①、启动hadoop，启动hive ②、在hive下创建weblog库，并使用 ③、 创建外部表管理数据 ④、为总表添加当天分区数据 ⑤、建立数据清洗表，用于清洗出业务所需的字段。 ⑥、业务处理 ⑦、创建业务表并插入数据 ⑧、从清洗表查询得到当天的统计指标，插入到业务表中 ⑨、利用Sqoop工具从HDFS上将数据导入到Mysql数据库中 二、Hive的占位符与文件调用 1、概述 2、Hive文件的调用 3、Hive占位

💖个人主页：@与自己作战💯作者简介：CSDN@博客专家、CSDN@大数据领域优质创作者、CSDN@内容合伙人、阿里云@专家博主🆘希望大佬们多多支持，携手共进📝 如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍收藏📂加关注⛔如需要支持请私信我，💯必支持 一、kafka配置(cdh-master-v01) 1、kafka创建topic kafka-topics --zookeeper cdh-client-v01.yunes.com:2181,cdh-master-v01.

RDD编程初级实践 基于《Spark编程基础（Scala版）》 前言 前面已经基于docker搭建好spark集群，集群为一台master和两台slave，主机为windows系统，集群搭建在linux下。 一、实验目的 1.熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作； 2.熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。 二、实验内容和要求 1.spark-shell交互式编程 2.编写独立应用程序实现数据去重 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 三、实验步

目录 一.说明 二.flume 三.kafka 四.MySQL 五.IDEA写程序 六.运行 一.说明 1.1使用工具：IDEA，spark-2.1.0-bin-hadoop2.7，kafka_2.11-2.3.1，zookeeper-3.4.5，apache-flume-1.9.0-bin，jdk1.8.0_171  Scala版本：2.12.15  相关工具的安装请关注我的博客！ 1.2日志可以到这里下载：testlog7.log-spark文档类资源-CSDN下