hue編譯器

『壹』 大數據培訓到底是培訓什麼

一、基礎部分：JAVA語言 和 LINUX系統

二、數據開發:

1、數據分析與挖掘

一般工作包括數據清洗，執行分析和數據可視化。學習Python、資料庫、網路爬蟲、數據分析與處理等。

大數據培訓一般是指大數據開發培訓。

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存儲、資料庫、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。

2、大數據開發

數據工程師建設和優化系統。學習hadoop、spark、storm、超大集群調優、機器學習、Docker容器引擎、ElasticSearch、並發編程等；

課程學習一共分為六個階段：

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『貳』 如何使用helpandmanual

使用Help & Manual製作幫助文件的操作方法。

啟動程序，會出現一個「Welcome to Help &Manual」對話框，要求用戶選擇本次操作方案，我們選擇「Create an empty new project」創建一個新項目（如果你要繼續進行未完的工作，可選擇「Open an existing Help & Manual project」項），單擊「OK」按鈕確定，並在關聯界面中設置創建的幫助項目文件保存路徑，確定後進入程序主界面。

我們先創建幫助文件的整體結構，至於幫助項目的文本，稍後再作介紹。在程序界面中的左上窗口「Content tree」中單擊滑鼠右鍵，並在關聯的菜單中選擇「Add after」命令，程序給出「Insert first」對話框，要求用戶設置幫助文件標題。它共提供了三個可供選擇的復選框，其中「Chapter without text」表示只創建章節標題但不包括標題文本，「Chapter with text」表示創建含有文本的章節標題，「Topic」表示創建一個文本主題。

現在你可根據自己需要創建的內容進行設置，如果首先要顯示「使用權利和義務」條款，可選擇「Chapter with text」或「Topic」，如果直接開始軟體使用介紹，則可選擇「Chapter without text」，然後創建子標題。選擇好後，在該對話框中的「Item caption」文本框中設置題目的具體內容。設置完成之後，單擊「OK」按鈕退出，此時你可看到新建的標題已經顯示在「Content tree」窗口中。

按照以上的方法創建好所有章節標題，如「Chapter without text」或「Chapter with text」。如果在創建過程中需要調整已創建標題的前後順序，可直接使用滑鼠拖曳須要調整的標題圖標到合適的位置。現在我們就可以創建屬於每個章節標題的子標題了。具體方法是使用滑鼠右鍵單擊「Content tree」窗口中你創建的標題，並從程序關聯的菜單中選擇「Add child」命令，程序給出關聯的「Insert after」對話框，這個對話框界面與「Insert first」是完全一樣的，只不過程序已經默認設置使用「Topic」設置了。但是如果你需要多級子標題，可繼續選擇「Chapter with text」，創建子章節標題及其下的子子標題，由於方法完全相同，在此不作介紹。在「Insert after」對話框中的「Item caption」文本框中設置題目的具體內容，完成之後單擊OK按鈕確定，此時你可看到子標題內容已經添加到界面中的「Content tree」窗口中。

現在各級標題都已經做好，以下就該寫標題內容了。首先在「Content text」標題結構列表框中選擇需要編輯內容的標題，然後選擇程序界面主窗口中的「Help text」標簽項，現在你將看到一個完全自由的編輯窗口，你可以像使用Word一樣簡便地創建相關主題的內容。當然作為一種特殊功能的軟體，該工具提供了非常多的幫助文件閱讀的編輯功能，在此筆者給出一些常見的編輯操作方法。

§ 如果需要在幫助內容中加入插圖，可使用Windows提供的粘貼與復制功能。即首先用「Print-Screen」或「Alt + PrintScreen」鍵截取活動屏幕窗口，然後按「Ctrl + V」鍵插入到文本中。如果要插入一張已有的圖片，可單擊程序界面按鈕條中的「Insert a image」按鈕，並在關聯界面中選擇需要添加的內容。對於插入的圖形，程序提供縮放顯示功能。此外，你也可以在文本中插入AVI視頻文件或Windows可支持的OLE控制項、特殊字元、橫分割線、宏等等。操作方法是首先單擊程序界面菜單條中的Insert命令，然後在關聯下拉菜單中選擇需要插入的項目。

§ 如果你須要在一個標題文本中插入標題跳轉信息或可以切換到另一個幫助文本的快捷方式，可單擊程序菜單條中的「Insert」 |「 Link」命令（快捷鍵是「Ctrl +L」），程序會給出關聯的「Insert new help link」對話框（圖7），你可在其中的「Caption」文本框中設置鏈接文本的突出顯示內容，並在「Topic ID」列表框中選擇可以切換到的跳轉幫助主題ID號，之後單擊「OK」按鈕確定即可。程序會自動將「Caption」文本框中的內容以「綠色加下劃線」方式顯示在編輯文本中，如果你使用滑鼠雙擊它，就可實現幫助主題跳轉。

§ 如果你創建的是英文文本，可使用程序提供的英文拼寫檢查功能看看單詞拼寫是否正確。操作方法是單擊程序界面菜單條中的「Misc」|「Spell check」命令，並從關聯菜單中選擇「Current topic」（檢查當前主題文本）或「All topics」（檢查全部主題文本）命令。

§ 如果你須要製作軟體使用手冊，而不是在線幫助文件，可直接按下程序界面按鈕條中的「Preview」按鈕，並在關聯的對話框中單擊OK按鈕確定。使用這項功能的好處是可以直接提供列印預覽結果，也方便你組織文檔排版。

§ 由於是英文軟體，程序默認的各種字體都是英文的，這樣在編輯中文標題時可能會出現亂碼，此時你可直接用滑鼠選中亂碼部分（可以是灰色標題內容），然後在程序界面中的字體下拉文本框中選擇中文字型檔即可恢復顯示。

當全部文本編輯工作結束後，就可輸出結果文件。操作方法是：使用滑鼠單擊程序界面按鈕條中的「Make」按鈕，並在關聯界面中選擇需要生成的幫助文件類型，其中包括基於Win 95的幫助文件，基於Win 3.x的幫助文件，RTF格式的軟體說明手冊，HTML超文本格式幫助文件等。現在你可根據自己的要求選擇需要的格式，對於HTML格式文件，你還可以在「Edit HTML options」項中設置頁面框架方式。最後單擊「Make」對話框中的「OK」按鈕確定，程序會自動為你完成幫助文件的編譯的。

Help & Manual於1999年1月更新，提供14天全功能試用版本，hman2x.zip，下載文件大小為2.14MB。
最後提醒您一點：Help & Manual本身並不提供製作Hlp文件功能，製作Hlp文件須使用微軟提供的Hlp文件編譯器，這個文件可從微軟的官方站點得到，HC505.EXE，
此外你還可以使用微軟提供的HTML編譯器創建微軟方式的Windows幫助文件，這也需要相應的編譯器，htmlhelp.EXE。

『叄』 Hadoop到底是什麼玩意

Hadoop到底是個啥？
答：Hadoop是基於廉價設備利用集群的威力對海量數據進行安全存儲和高效計算的分布式存儲和分析框架，Hadoop本身是一個龐大的項目家族，其核心 家族或者底層是HDFS和MapRece，HDFS和MapRece分別用來實現對海量數據的存儲和分析，其它的項目，例如Hive、HBase 等都是基於HDFS和MapRece，是為了解決特定類型的大數據處理問題而提出的子項目，使用Hive、HBase等子項目可以在更高的抽象的基礎上更簡單的編寫分布式大數據處理程序。Hadoop的其它子項目還包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等，隨著時間的推移一些新的子項目會被加入進來，一些關注度不高的項目會被移除Hadoop家族，所以Hadoop是一個充滿活力的系統。
Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分布式計算開源框架，提供了一個分布式文件系統子項目(HDFS)和支持MapRece分布式計算的軟體架構。
Apache Hive: 是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，通過類sql語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
ApachePig: 是一個基於Hadoop的大規模數據分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數據分析請求轉換為一系列經過優化處理的MapRece運算。
ApacheHBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關系型資料庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
Apache Zookeeper: 是一個為分布式應用所設計的分布的、開源的協調服務，它主要是用來解決分布式應用中經常遇到的一些數據管理問題，簡化分布式應用協調及其管理的難度，提供高性能的分布式服務 ApacheMahout:是基於Hadoop的機器學習和數據挖掘的一個分布式框架。Mahout用MapRece實現了部分數據挖掘演算法，解決了並行挖掘的問題。
ApacheCassandra:是一套開源分布式NoSQL資料庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與AmazonDynamo的完全分布式的架構於一身 Apache Avro: 是一個數據序列化系統，設計用於支持數據密集型，大批量數據交換的應用。Avro是新的數據序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制 ApacheAmbari: 是一種基於Web的工具，支持Hadoop集群的供應、管理和監控。
ApacheChukwa: 是一個開源的用於監控大型分布式系統的數據收集系統，它可以將各種各樣類型的數據收集成適合 Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 進行各種 MapRece 操作。
ApacheHama: 是一個基於HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)並行計算框架, Hama可用於包括圖、矩陣和網路演算法在內的大規模、大數據計算。
ApacheFlume: 是一個分布的、可靠的、高可用的海量日誌聚合的系統，可用於日誌數據收集，日誌數據處理，日誌數據傳輸。
ApacheGiraph: 是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統， 基於Hadoop平台，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。
ApacheOozie: 是一個工作流引擎伺服器, 用於管理和協調運行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapRece）的任務。
ApacheCrunch: 是基於Google的FlumeJava庫編寫的Java庫，用於創建MapRece程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用於實現如連接數據、執行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫 ApacheWhirr: 是一套運行於雲服務的類庫（包括Hadoop），可提供高度的互補性。Whirr學支持Amazon EC2和Rackspace的服務。
ApacheBigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態進行打包，分發和測試的工具。
ApacheHCatalog: 是基於Hadoop的數據表和存儲管理，實現中央的元數據和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關系視圖。
ClouderaHue: 是一個基於WEB的監控和管理系統，實現對HDFS，MapRece/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

『肆』 程序中的Hive具體是干什麼用的呢

Hive是基於Hadoop平台的數倉工具，具有海量數據存儲、水平可擴展、離線批量處理的優點，解決了傳統關系型數倉不能支持海量數據存儲、水平可擴展性差等問題，但是由於Hive數據存儲和數據處理是依賴於HDFS和MapRece，因此在Hive進行數據離線批量處理時，需將查詢語言先轉換成MR任務，由MR批量處理返回結果，所以Hive沒法滿足數據實時查詢分析的需求。
Hive是由FaceBook研發並開源，當時FaceBook使用Oracle作為數倉，由於數據量越來越大，Oracle數倉性能越來越差，沒法實現海量數據的離線批量分析，因此基於Hadoop研發Hive，並開源給Apacha。
由於Hive不能實現數據實時查詢交互，Hbase可提供實時在線查詢能力，因此Hive和Hbase形成了良性互補。Hbase因為其海量數據存儲、水平擴展、批量數據處理等優點，也得到了廣泛應用。
Pig與HIVE工具類似，都可以用類sql語言對數據進行處理。但是他們應用場景有區別，Pig用於數據倉庫數據的ETL，HIVE用於數倉數據分析。
從架構圖當中，可看出Hive並沒有完成數據的存儲和處理，它是由HDFS完成數據存儲，MR完成數據處理，其只是提供了用戶查詢語言的能力。Hive支持類sql語言，這種SQL稱為Hivesql。用戶可用Hivesql語言查詢，其驅動可將Hivesql語言轉換成MR任務，完成數據處理。
【Hive的訪問介面】
CLI：是hive提供的命令行工具
HWI：是Hive的web訪問介面
JDBC/ODBC：是兩種的標準的應用程序編程訪問介面
Thrift Server：提供異構語言，進行遠程RPC調用Hive的能力。
因此Hiv具備豐富的訪問介面能力，幾乎能滿足各種開發應用場景需求。
【Driver】
是HIVE比較核心的驅動模塊，包含編譯器、優化器、執行器，職責為把用戶輸入的Hivesql轉換成MR數據處理任務
【Metastore】
是HIVE的元數據存儲模塊，數據的訪問和查找，必須要先訪問元數據。Hive中的元數據一般使用單獨的關系型資料庫存儲，常用的是Mysql，為了確保高可用，Mysql元資料庫還需主備部署。
架構圖上面Karmasphere、Hue、Qubole也是訪問HIVE的工具，其中Qubole可遠程訪問HIVE，相當於HIVE作為一種公有雲服務，用戶可通過互聯網訪問Hive服務。
Hive在使用過程中出現了一些不穩定問題，由此發展出了Hive HA機制，