摘要： 学习目标： 了解MES系统的基本概念和功能。 掌握MES在生产过程中的作用。 学习内容： MES是制造执行系统，用于在车间层面管理和控制生产过程。 主要功能：生产调度、生产数据采集、质量管理、设备管理、库存管理等。 <template> <div> <h1>生产数据</h1> <table> <th 阅读全文

摘要： 学习内容： 理解Hive的工作原理与HQL（Hive Query Language）。 学会如何使用Hive进行数据仓库操作。 学习进度： 搭建Hive环境，连接Hadoop。 学会基本的Hive查询操作。 CREATE TABLE users (name STRING, age INT);LOAD 阅读全文

摘要： 学习内容： 理解Spark SQL的执行原理。 学习如何使用DataFrame进行数据处理。 学习进度： 通过SQL语法与DataFrame API进行数据分析。 val df = spark.read.json("people.json")df.createOrReplaceTempView("p 阅读全文

摘要： 学习内容： 理解Spark Streaming与流式数据处理。 学习MLlib中的基本机器学习算法。 学习进度： 使用Spark Streaming处理实时数据流。 使用MLlib进行简单的分类和回归分析。 import org.apache.spark.streaming._import org. 阅读全文

摘要： 学习内容： 了解RDD的基本操作（map, filter, reduce, join等）。 学习如何通过RDD进行大规模数据处理。 学习进度： 掌握RDD的常用转换与行动操作。 阅读全文

摘要： 学习内容： 理解Apache Spark的工作原理与Hadoop的关系。 学习Spark的基本API（RDD、DataFrame、Dataset）。 学习进度： 安装Spark，并了解其运行模式（本地模式、集群模式）。 了解Spark SQL和DataFrame的基本操作。 阅读全文

摘要： 学习内容： 掌握MapReduce的调优技巧（内存管理、作业配置等）。 使用Counters进行作业监控。 学习进度： 理解如何调优MapReduce作业的执行效率。 配置作业参数以优化性能。 context.getCounter("MyCounter", "LineCount").incremen 阅读全文

摘要： 学习内容： 理解如何搭建一个多节点的Hadoop集群。 配置HDFS与YARN。 学习进度： 搭建一个本地的伪分布式Hadoop环境。 配置Hadoop的核心文件（hdfs-site.xml, core-site.xml）。 start-dfs.shstart-yarn.sh 阅读全文

摘要： 学习内容： MapReduce的工作原理：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段。 理解分布式计算与数据并行处理。 学习进度： 理解MapReduce的输入输出格式。 学会编写简单的MapReduce程序。 阅读全文

摘要： 学习内容： HDFS架构（NameNode, DataNode）。 理解HDFS的读写流程与数据冗余。 学习进度： 完全理解HDFS的分布式存储原理。 学会查看HDFS的文件系统信息。 hdfs dfs -ls /user/hadoop/hdfs dfs -du -h /user/hadoop/ 阅读全文