[spark] 阿里云emr详细开发手册

说明： 阿里云emapreduce、spark等相关开发手册、hive、oss、spark+oss、内附详细开发步骤
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[Hadoop] HADOOP2.8.1Windows环境下压缩包

说明： hadoop2.8.1 在windows环境下已经编译过的压缩包，省去自己下载源码再编译的麻烦。
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[Hadoop] Hadoop环境搭建

说明： Hadoop平台配置过程中常遇到的一些问题以及解决方法，通过截图详细展现了安装过程中的各种指令和问题解决方法。
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[Hadoop] 在Ubuntu上配置Hadoop集群

说明： 这个文档介绍如何在Ubuntu上搭建Hadoop集群，亲自搭建过，跟着步骤走，很容易就搭建成功
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[spark] elasticsearch-spark_2.10-2.3.2.jar

说明： ES-Spark插件，使用该插件可以使用Spark向ES插入数据或者使用Spark读取ES的数据
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[Hadoop] apache kudu介绍

说明： Kudu是cloudera开源的运行在hadoop平台上的列式存储系统,拥有Hadoop生态系统应用的常见技术特性，运行在一般的商用硬件上，支持水平扩展,高可用。
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[kafka] 2018最新BAT大数据面试题.docx

说明： 大数据这么火，但是从业人员也多啊，需要好好琢磨一下，充分准备。把这份题目分享出来，给面试的程序员参考用。就设为最低分值吧，大家拿去。 题目示例如下： 15、MapReduce 中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免？为什么？ 1）一个 MapReduce 作业由 Map 阶段和 Reduce 阶段两部分组成，这两阶段会对数据排序，从这个意义上说，MapReduce 框架本质就是一个 Distributed Sort。 2）在 Map 阶段，Map Task 会在本地磁盘输出一个按照 ke
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[kafka] kafka-manager-1.3.3.18

说明： 已经编译好的kafka-manager-1.3.3.18最新版，不用自己去编译了，亲测保证能用
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[算法与数据结构] Feature Engineering for Machine Learning

说明： Feature Engineering for Machine Learning Principles and Techniques for Data Scientists
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[spark] 大数据面试问题

说明： 总结国内各大公司面试问题，以及问题详细分析 总结国内各大公司面试问题，以及问题详细分析 总结国内各大公司面试问题，以及问题详细分析
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[spark] 大数据面试汇总

说明： 大数据面试汇总
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[spark] 《Spark大数据处理：技术、应用和性能优化》

说明： 系统、全面、详细讲解Spark的各项功能使用、原理机制、技术细节、应用方法、性能优化，以及BDAS生态系统的相关技术。
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