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    二是开展主题教育,提升思想境界。   S

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    3月10日,习近平总书记在重庆代表团参加审议时强调,领导干部要讲政德。   X我们将迎来怎样的智能生活,人工智能和实体经济如何深度融合,哪些发展瓶颈亟待突破,都值得思考。 铮  O

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      (三)“这里是立规矩的地方”  【时间】2013年7月11日  【场合】习近平来到革命圣地西柏坡,在一间长方形的土坯房——著名的九月会议旧址召开县乡村干部、老党员和群众代表座谈会。铮   K宝马会注册送38元大乐透前区必赢彩票网杀号 建湖沮掠纲公司 2023 0207-Mobile同时,北京还进一步加大人才创新创业扶持力度,创新人才评价机制,完善在京人才工作生活保障服务措施。 ?  I

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      链接  申请公开火车票退票费相关信息遭拒后律师依法维权  国家铁路局被判重新答复  日前,北京市第一中级人民法院就董正伟诉国家铁路局政府信息公开一案作出判决,对于原告要求判决被告直接公开火车票退票费相关信息的诉讼请求,法院依法予以驳回,同时判决撤销国家铁路局作出的[2014]3号告知函,就董正伟提出的政府信息公开申请重新予以答复。 ?  I

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      百舸争流,奋楫者先。   O且答复未载明法律依据,故法院对于被告作出的该答复予以撤销。铮   D

    要严肃党内政治生活。   O

      (二)“定了规矩就要照着办”  【时间】2013年7月7日至8日  【场合】中央军委召开党的群众路线教育实践活动专题民主生活会,会议审议通过了进一步加强作风建设的有关制度规定。   I”360集团董事长兼首席执行官周鸿祎表示。   I

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      通知强调,《条例》贯彻党的十八大和十八届三中、四中全会精神,坚持依规治党与以德治党相结合,围绕党纪戒尺要求,开列负面清单,重在立规,是对党章规定的具体化,划出了党组织和党员不可触碰的底线,对于贯彻全面从严治党要求,把纪律和规矩挺在前面,切实维护党章和其他党内法规的权威性、严肃性,保证党的路线、方针、政策、决议和国家法律法规的贯彻执行,深入推进党风廉政建设和反腐败斗争具有十分重要的意义。   X  党内政治生活和组织生活都要讲政治、讲原则、讲规矩,不能搞假大空,不能随意化、平淡化,更不能娱乐化、庸俗化。   G

    其次,“多规合一”协同研究和“只进一扇门”的工作模式减少了企业往返奔波协调之苦;三是改变了以往政府重审批轻监管、重被动受理轻主动服务的局面,全程监管工程质量控制更有效。   D  以下是企业如何积极参与现代化经济体系建设的建议:  第一,认清新形势。   H

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    奚明强不服,提出上诉。铮  铮 Y肥城市房管局向杨政权告知其中三批保障性住房人信息已在肥城政务信息网、肥城市房管局网站进行了公示。   T

    ”  “新技术也在创造新的就业岗位”  火灾现场,消防员的“逆火而行”令人动容。 ?  H

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      第十四,探索新模式。   V实施军民深度融合发展战略,深化国防科技工业改革,促进军民融合型产业快速发展。   Z

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    [日期:03-08] 来源:IT学生网  作者:

    大数据应用开发工程师专业的核心课程是Hadoop框架的学习,那么这个框架就类似于Java应用开发的SSH/SSM框架,都是Apache基金会或者其他Java开源社区团体的能人牛人开发的贡献给大家使用的一种开源Java框架。我一直在向学生说Java语言是王道就是这个道理,Java的核心代码是开源的,是经过全球能人牛人共同学习共同研发共同检验的,所以说Java是最经得住检验的语言,而且任何人都可以学习Java核心技术并且使用核心技术开发出像android一样的系统和Hadoop一样的框架。如果把编程的世界比作一棵树,那么Java是根,SSH和Hadoop这样的框架都是它开得枝散得叶。

     

    由于大数据应用开发工程师是目前IT培训界最热门的专业,大数据技术人才是引领智能革命的弄潮儿,是智能时代最直接的受益者,这么重要的专业我一定要给大家讲解的详细透彻,以Hadoop生态圈为主,介绍目前大数据应用级开发工程师在工作当中所用到的全部技术,建议大家在学习大数据应用开发工程师专业之前,要有一定的Java基本语法和框架的学习经验。

     

    开源的Hadoop大数据开发平台

    hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理,用户之所以可以轻松的在hadoop上开发和运行处理海量数据的应用数据,是因为hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性等优点。

     

    hadoop大数据生态系统

     

     

    分布式文件系统-HDFS 

    提起hadoop文件系统,首先想到的是HDFS(Hadoop Distributed File System),HDFS是hadoop主要的文件系统,是Hadoop存储数据的平台,建立在网络上的分布式存储系统。hadoop还集成了其他文件系统,hadoop的文件系统是一个抽象的概念,HDFS只是其中的一种实现。

     

    分布式计算框架-MapReduce 

    MapReduce是一种编程模型,是Hadoop处理数据的平台。用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念"Map(映射)"和"Reduce(归约)",和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的,还有从矢量编程语言里借来的特性。它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。

     

    分布式开源数据库-Hbase

    HBase – Hadoop Database,HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。适合于非结构化数据存储,保留数据多个时间段版本。Hbase极大的方便扩展了Hadoop对于数据的处理和应用。

     

    大数据开发平台模块生态圈

     

     

    Hive 

    Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,处理结构化SQL查询功能。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行并提交到集群上去执行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,不用使用Java编程,十分适合数据仓库的统计分析

     

    学习Hive时,对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础;表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。学会针对Hive进行编程:使用Java API开操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的最重要的环节,如何解决数据倾斜是关键; 梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。 

     

    Pig

    MapReduce之上高级过程编程脚本语言,用于查询大型半结构化数据集。

     

    Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作

    从英文含义上来看Hadoop是小象,Hive是蜜蜂,pig是猪,Zookeeper是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务,为各个模块提供一致性服务的。

     

    数据导入导出框架Sqoop 

    Sqoop是一款开源的工具,英文含义是象夫,就是喂养大象的人,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

    学习目标:

    1.了解Sqoop是什么、能做什么及架构 ;

    2.能够进行Sqoop环境部署 ;

    3.掌握Sqoop在生产中的使用 ;

    4.能够使用Sqoop进行ETL操作 。

     

    Oozie

    Oozie的英文含义是驯象人,非常形象,Oozie的作用是协调Hadoop各个模块数据处理任务,给它们安排一个工作计划。

     

    Ambari

    Ambari的英文含义可以理解为篱笆,这个模块开发者的意思是把Hadoop生态圈或者形象的叫做动物园围起来,负责各个模块部署安装,版本配合、升级。


    大数据图形展示框架HUE 

    HUE是Cloudrea公司开源的,与Hadoop生态系统紧密结合的一个Web UI应用程序,可以通过Hue来查看、管理HDFS上面的文件,通过Hue从界面编写Hive的SQL语句对Hive进行查询,并使用图表直观的展示查询结果,可以与Oozie集成,用户创建和监控工作流程。

    学习目标:

    1.了解HUE是什么、能做什么及架构 ;

    2.能够进行HUE环境部署 ;

    3.掌握HUE在生产中的使用 。

     

     

    Spark 

    Spark是目前最流行的大数据处理框架,以简单、易用、性能卓越著称。丰富的程序接口和库文件也使得Spark成为业内数据快速处理和分布式机器学习的必备工具。

    学习目标:

    1.了解Spark的组件和应用场景 ;

    2.能够部署Spark Standalone模式 ;

    3.能够使用Spark进行交互式开发 ;

    4.能够发布独立应用程序并使用spark-submit 提交 。

    5.掌握Pair RDD的操作 ;

    6.掌握Pair RDD如何与一般RDD结合 ;

    7.掌握RDD的输出操作 ;

    8.了解RDD的持久化、累加器和广播变量 。

    9.掌握DataFrame的操作 ;

    10.掌握不同数据源的加载方法 ;

    11.了解UDF的定义方法 。

    12.掌握Spark图形化工具的查看 。

    13.了解Spark Streaming的特点 ;

    14.掌握流式处理的基本操作 ;

    15.理解状态操作和窗口操作的概念 。

    16.能够根据生产环境特点,组织基于spark sql 的周期任务完成基本日志系统的构建。

    17.掌握不同需求下Spark组件的选择 ;

    18.掌握Spark参数调优 ;

    19.掌握各组件之间的调用及thrift接口的使用 。

    20.了解Spark作为机器学习工具的优势 ;

    21.了解机器学习算法的分类 ;

    22.通过K-means算法进行玩家付费行为聚类 。

     

    *扩展技能:

    python开发基础数据分析与数据挖掘 

    学习数据挖掘工具Sklearn熟悉数据挖掘朴素贝叶斯算法和数据挖掘SVM分类算法并且最终使用Sklearn实现贝叶斯以及SVM算法 。

    Storm大数据分布式实时计算 

    Storm是分布式数据处理的框架,Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算,Storm用于实时处理,就好比 Hadoop 用于批处理。如果说MapReduce降低了并行批处理复杂性,Storm降低了进行实时处理的复杂性

    Scala编程开发  

    Scala是一种函数式面向对象语言类似于RUBYGROOVY语言,无缝结合了许多前所未有的特性形成一门多范式语言其中高层并发模型适用于大数据开发。而同时又运行于JAVA虚拟机之上。

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