下面列出我搭建hadoop應用環境的文章整理在一起，不定期更新，供大家參考，互相學習！！！
雜談篇：
【英語學習】 Re-pick up English for learning big data (not updated regularly)
【轉】大資料工程師需要學習哪些?
【轉】大資料東西辣么多，我該如何給自己一個清晰的定位呢？
【轉】大資料求職者說
【雜談】大資料主流技術簡介
第一篇 大資料主流技術之HADOOP部分
1.1 hadoop3.2.0的安裝并測驗
1.2 編譯Hadoop連接eclipse的插件遇見的一系列錯誤，崩潰的操作
1.3 在eclipse上運行WordCount的操作程序
1.4 看懂WordCount例子
1.5 MapReduce分布式計算框架原理
1.6 簡易剖析Hadoop作業作業機制
第二篇 大資料主流技術之HIVE與HBASE部分
2.1 centos7下mysql的安裝以及基本操作
2.2 centos7下apache-hive-3.1.2-bin的安裝測驗
2.3 apache-zookeeper-3.5.5的安裝測驗
2.4 hbase-2.2.1配置獨立的zookeeper的安裝與測驗
2.5 hbase理論學習
第三篇 大資料主流技術之SQOOP與ZOOKEEPER部分
3.1 安裝配置測驗sqoop1
3.2 安裝部署kafka集群（kafka版本：kafka_2.12-2.3.0）
第四篇 記憶體計算主流技術之SPARK與SCALA部分
4.1 scala安裝測驗
4.2 spark-2.4.4的安裝與測驗
4.3 scala&sbt+idea安裝配置與測驗
4.4 scala&sbt+idea+spark使用程序中問題匯總（不定期更新）
4.5 spark應用（分布式估算圓周率+基于Spark MLlib的貸款風險預測）
腳本：
0.1 linux中撰寫腳本批量啟動zookeeper
0.2 一鍵啟動kafka腳本
命令 ：
Hadoop:
啟動：sbin/start-all.sh 或 start-dfs.sh + start-yarn.sh
停止：stop-all.sh
啟功歷史服務器：sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start jobhistoryserver
注：因Hadoop和Spark啟動命令一樣，故在設定環境變數時只設定其中一個
MySQL：
啟動：service mysqld start
停止：service mysqld stop
狀態：service mysqld status
Spark：
啟動：sbin/start-all.sh
停止：stop-all.sh
idea：
啟動：bin/idea.s
檔案分享：
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標籤：大數據
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