1.svn下载源码
2.mvn package -Dmaven.test.skip.exec=true编译源码
3.导入eclipse，可以用插件，用mvn eclipse:eclipse生成eclipse文件，导入eclipse。
如何使用Maven构建《hadoop权威指南3》随书的源码包
tar xzf hbase-x.y.z.tar.gz% export HBASE_HOME=\/home\/hbase\/hbase-x.y.z% export PATH=$PATH:$HBASE_HOME\/bin 执行完上述步骤后，输入hbase命令出现如下界面，就说明已经安装成功了（别忘了执行". ~\/.bashrc"使配置的环境变量生效）：下面我们就可以切换到本书的源文件包的根目录下...
关于linux学习路线的问题 请教前辈
每个月诞生那么多的新硬件,如何让他们在Linux上工作起来,这是你的工作。由于Linux的兼容性很好,如果不是太低层的驱动,基本C语言就可以搞定,系统架构的影响不大,因为有系统支持,你可能做些许更改就可以在ARM上使用PC的硬件了,所以做硬件驱动开发不像嵌入式,对硬件知识的要求很高。可以从事的方向也很多,如家电啊,特...
大数据工程师需要学习哪些?
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单 Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确。Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据...
要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能?
熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase;熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理;
分析如何成为一名大数据开发工程师
必须掌握的技能：Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）、 HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）、Hive(Hql基本操作和原理理解）、 Kafka、Storm\/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 、辅助小工具(Sqoop\/Flume\/Oozie\/Hue等)...
java开发都需要学什么
在你目前这个阶段，你只需要在网络上了解一下maven基本的使用方法即可，一些高端的用法随着你工作经验的增加，会逐渐接触到的。因此，你需要去看一些JDK中的类的源码，也包括你所使用的框架的源码。这些源码能看懂的前提是，你必须对设计模式非常了解。否则的话，你看源码的过程中，永远会有这样那样的疑问...
以道大数据课程体系都讲什么
6.1 标题 6.2 段落 6.3 样式和style属性 6.3 链接 a 6.4 图像 img 6.5 表格 table 6.6 列表 ul\/ol\/dl 7、 HTML注释 8、表单介绍 9、Table标签 10、DIV布局介绍 11、HTML列表详解 HTML布局和Bootstrap 1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)2、使用div实现网页布局 3、响应式...
大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些
3、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。4、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术...
大数据分析需要哪些工具
1、pyecharts Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。2、Bokeh Bokeh是一款基于...
大数据学习需要哪些课程?
【大数据】需要学习的课程：1、大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。2、大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。3、大数据实时计自算阶段：Mahout、Spark、storm。4、大数据zd数据采集阶段：Python、Scala。5、大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战...
