脚本调度Kylin

⑴ 大数据工程师证书考试要学什么

1、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。
2、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。
Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。
Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。
Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。
3、必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

⑵ 从大数据入门，到达到一定水平，在学习路径上有什么建议

目前我们正处在大数据时代，掌握大数据相关技术对提高自己的职场竞争力一定是有帮助的。

大数据学习建议：

1、0基础小白从java语言开始学习

因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；

2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼

在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。

3、大数据开发有明显的场景要求

大数据开发是基于目前已有信息系统的升级改造，是一个系统的过程，包括平台的搭建、数据的存储、服务的部署等都有较大的变化，要想真正理解大数据需要有一个积累的过程。对于初学者来说，应该先建立一个对开发场景的认知，这样会更好的理解大数据平台的价值和作用。

4、从基础开发开始做起

对于初级程序员来说，不管自己是否掌握大数据平台的开发知识，都是从基础的开发开始做起，基于大数据平台开发环境。

从就业的角度来说，大数据开发是一个不错的选择。但我并不建议脱离实际应用来学习大数据，最好要结合实际的开发任务来一边学习一边使用。

⑶ 大数据工程师证书考试要学哪些内容

一、认识大数据大数据本质其实也是数据，不过也包括了些新的特征，数据来源广;数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);数据增长速度快。

二、大数据所需技能要求Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozzie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。

Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：、 HBase(、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)。

⑷ 想成为大数据开发工程师有哪些要求

大数据所需技能要求
Python语言：编写一些脚本时会用到。

Scala语言：编写Spark程序的最佳语言，当然也可以选择用Python。

Ozie，azkaban：定时任务调度的工具。

Hue，Zepplin：图形化任务执行管理，结果查看工具。
Allluxio，Kylin等：通过对存储的数据进行预处理，加快运算速度的工具。

必须掌握的技能：
Java高级(虚拟机、并发)、linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapRece+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

高阶技能6条：

机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

大数据开发工程师除具备专业的技能外，还要有学历（至少大专学历），学历是敲门砖。

⑸ 如何解决 Ubuntu Kylin 下不能记住亮度设置的问题

在解决亮度控制在Ubuntu和Linux Mint下不工作的问题这篇教程里，一些用户提到虽然问题已经得到解决，但是Ubuntu无法记住亮度设置，同样的情况在Linux Mint下也会发生。每次开机或从睡眠状态下唤醒，亮度会恢复至最大值或最小值。我知道这种情况很烦。不过幸好我们有很简单的方法来解决Ubuntu和Linux Mint下的亮度问题。
解决Ubuntu和Linux下不能记住亮度设置
Norbert写了一个脚本，能让Ubuntu和Linux Mint记住亮度设置，不论是开机还是唤醒之后。为了能让你使用这个脚本更简单方便，他把这个适用于Ubuntu 12.04、14.04和14.10的PPA挂在了网上。你需要做的就是输入以下命令：
sudo add-apt-repository ppa:nrbrtx/sysvinit-backlightsudo apt-get updatesudo apt-get install sysvinit-backlight

安装好之后，重启你的系统。现在就来看看亮度设置有没有被保存下来吧。

⑹ 这个shell脚本的意思是啥 啊

if [ $? -eq 0 ] #判断前一句命令的返回值是否为0,0为执行成功 如果成功则如下 （从后边命令来看应该是判断之前的密码是否正确）
then
echo 当前系统：Kylin 输出当前系统
BIN=$D5000_HOME/bin 定义变量BIN的值
echo 请输入secadm用户口令 输出提示语
ssh -lsecadm localhost "/sbin/rbapol -s \"cap/all=eip \" -f $BIN/net_monitor; /sbin/rbapol -s \"cap/all=eip \" -f $BIN/ping_server; /sbin/rbapol -s \"cap/all=eip\" -f /sbin/ifconfig; /sbin/rbapol -s \"cap/all=eip\" -f /sbin/arp" #ssh登录命令 及之后的一系列操作（无需你操作，你只需输入secadm密码）
echo OK! #提示你上述执行成功
else #如果返回值不为零 即走下边
echo "Please input the password of USER(root):" #输出提示语 请输入正确的root密码
su root -c ' chmod 755 ping_server net_monitor renice_process kill_root; #以root用户执行后续命令 ，如变更一些脚本的执行权限
chown root ping_server net_monitor renice_process kill_root; #变更脚本的拥有者
chmod u+s ping_server net_monitor renice_process kill_root' #为脚本加上特殊权限
echo "ok!" # 提示执行成功
fi #判断语句结束

⑺ 国产麒麟操作系统与WINDOWS系统的主要区别，越详细越好！

麟操作系统由863软件重大专项资助，简称KYLIN操作系统。KYLIN操作系统是参照UNIX操作系统国际主流标准，针对服务器需求，设计并开发的具有自主版权的中文服务器操作系统。它支持多种微处理器和多种计算机体系结构的，具有高性能、高可用性与高安全性，并与Linux应用二进制兼容。 《KYLIN操作系统1.0版》是KYLIN操作系统的首个发布版本， 支持X86和IA-64处理器； 支持SMP和ccNUMA体系结构；符合LSB标准，支持 Linux应用二进制兼容； 实现了从应用到核心的多层次、多策略的安全机制；支持大型数据库应用，支持http、email、中间件服务；提供面向高性能计算的集群支撑环境；提供中文化的图形安装和管理界面。 KYLIN操作系统采用层次式结构， 由类Mach的基本内核层、 类BSD的系统服务层、 类Windows桌面环境紧耦 合构成。基本内核层由基本任务管理、基本存储、中断管理、设备管理、平台设备支撑环境以及处理器支撑等模 块构成；系统服务层由 POSIX、LSB、网络服务等接口以及安全、中文、IPC、高可用、高级存储管理和高级任务管理 等模块组成；类Windows桌面环境由桌面环境、集群环境以及包括目录服务器、web服务器、J2EE应用服务器等服 务器的基础服务环境组成。 硬件平台 支持SMP、ccNUMA等体系结构，支持X86、IA-64结构的处理器，支持主流的IDE、SCSI以及磁盘阵列， 支持100M、1000M网络设备，支持主流的USB、显卡、声卡、光驱等设备。 系统功能 支持多操作系统启动 采用GRUB技术，支持从多种文件系统内进行内核加载，支持Windows、 KYLIN、 linux、BSD等多种系统的引导。 图形化安装界面和配置管理界面 提供简单快捷的中文化图形安装、配置界面，用户只需要很少的交互，就能够建立一个功能完备， 性能优秀、 安全 的服务器系统。

ccNUMA体系结构支持 实现了ccNUMA体系结构，支持大页面尺寸，内核数据结构的复制、局部化，内核级动态页迁移。 多层次、多策略安全机制 在用户认证层次， 系统实现了基于智能卡的强化的用户身份认证机制，在访问控制层次， 实现了细粒度的自主访问控制列表（ACL）和强制访问控制(MAC)机制。 在强制访问控制框架下实现了基于改进的BLP模型的多级安全策略（MLS）和能力机制（CAP）。支持对主存和磁盘的客体重用，防止机密信息因客体 重用而泄漏；实现了安全审计功能， 管理员可以根据需求记录与客体、主 体、事件类型等相关的信息；实现了 角色定权策略，系统中用户与角色关 联，角色与权限关联；提供了中文图 形化的安全配置管理工具。

集群支撑环境 采用单系统映像技术，实现了基于CIM的全局资源管理， 对计算资源（CPU、内存、网络、磁盘、文件系统等）进行统一的监控，提供统一的用户管理、软件管理、进程管理。支持单点登录，全局文件系统。 实现了针对专用高速通信设备的高性能通信库，提供MPI、OpemMP、 PVM等多种并行程序库以及支持多种并行程序模式的作业管理和调度系统。 应用服务支撑环境 支持Oracle、Kingbase、MySQL等国际、国内主流的数据库系统；支持WebLogic、Tom Cat、JBoss等流行的J2EE应用支撑环境；支持Apache、sendmail、Postfix等主流的web和email服务。支持StarBus等国内主流的CORBAR中间件。 丰富的桌面应用 提供浏览器、文字处理、演示文稿编辑播放软件，视频、音频播放软件，游戏软件，满足用户办公、娱乐、上网的需求。同时支持大多数Linux应用，更加丰富了KYLIN的应用领域。 应用开发支持 提供c、c++、fortran、java、php、perl的开发调试环境。支持JBuilder、QT Design、Kylix等IDE开发环境。支持gdb、DDD等主流的调试工具。

友好的桌面环境 KYLIN操作系统的桌面环境支持KDE、GNOME等主流的桌面管理器，实现了类Windows的资源管理器和配置工具，从而可以使windows用户更容易向KYLIN过渡。 中文支持 核心支持Unicode编码 ，GB18030-2000、BIG5中文编码规范 ，支持中文文件打印，支持智能拼音、五笔等输入法。

KYLIN 1.0是国防科大计算机学院推出的具有自主知识产权的服务器操作系统。它是由国防科学技术大学计算机学院和中软网络技术股份有限公司、联想控股有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司以及北京民族恒星科技有限公司共同开发研制的。其中国防科学技术大学已经从事国产服务器方面的研究工作近十年，其它几个公司在这方面则具有多年的丰富经验。

⑻ 大数据如何入门

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

大数据

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

⑼ 大数据开发这么学习

分享大数据学习路线：

第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC

主要学习一些Java语言的概念，如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、ku，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。