1.学大数据要掌握什么基础？大数据技术基础知识有哪些？
2.cmake MakefileList.txt文件解析与实践
学大数据要掌握什么基础？大数据技术基础知识有哪些？
想要投身大数据领域的源码小伙伴们，对于大数据技术需要掌握哪些基础知识感到困惑，安装需要明确学习方向。源码下面，安装我将为大家梳理一下大数据需要学习的源码内容。首先，安装买点信号的源码学习大数据需要掌握的源码基础知识包括javaSE，EE(SSM)。安装%的源码大数据框架都是使用Java编写的。例如，安装MongoDB是源码最受欢迎的，跨平台的安装，面向文档的源码数据库；Hadoop是用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，安装Heyui源码市场iapp源码并对非常大的源码数据集进行分布式处理；Spark是Apache Software Foundation中最活跃的项目，是一个开源集群计算框架；Hbase是开放源代码，非关系型，分布式数据库，采用Google的BigTable建模，用Java编写，并在HDFS上运行；MySQL是必须掌握的，SQLon Hadoop又分为batch SQL（Hive），interactive SQL，operation SQL。Linux操作系统也是程序员必须掌握的，大数据的框架安装在Linux操作系统上。
大数据的python源码合集源码序号系统学习资料已经为大家准备好了，从Linux-Hadoop-spark-......，需要的小伙伴可以点击进入。接下来，需要学习的内容包括大数据离线分析。处理T+1数据时，需要重点关注Hadoop（common、HDFS、MapReduce、YARN）。Hadoop的框架最核心的设计是HDFS和MapReduce。Hadoop主要是环境搭建和数据处理思想。Hadoop用Java编写的开源软件框架，用于分布式存储，狂风源码专精源码并对非常大的数据集进行分布式处理。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hive（MPP架构）是大数据数据仓库，通过写SQL对数据进行操作，类似于mysql数据库中的sql。HBase是基于HDFS的NOSQL数据库，面向列的存储。列存储的思想是将元组垂直划分为列族集合，每一个列族独立存储，列族可以退化为只包含一个列的平凡列族。当查询少量列时，列存储模型可以极大的delphi源码转c源码减少磁盘IO操作，提高查询性能。扩展前沿框架包括sqoop、RDBMS、flume、调度框架anzkaban、crontab、Kylin、Impala、ElasticSearch等。
cmake MakefileList.txt文件解析与实践
通过分析Apache Impala项目的构建过程，我们了解到其使用CMake作为构建工具。在项目中，几乎每个子目录都包含有CMakeLists.txt文件，用于描述特定模块的构建需求。在实际应用中，构建CMake C++项目时，可以参考Impala的项目结构进行操作。
在构建前，首先分析项目结构，通常分为三个部分：源代码目录、中间文件目录及构建目录。项目根目录下的CMakeLists.txt文件包含了构建项目的主线内容，而模块目录下的文件则较为简洁，仅包含模块内源代码文件及CMakeLists.txt。
在构建过程中，CMakeLists.txt文件起到了关键作用。项目目录中的文件通常较为复杂，包含了用于构建整个项目的配置信息；而模块目录下的文件则相对简单，主要关注模块内部的源代码组织与构建需求。
在实际操作中，通过合理使用CMakeLists.txt文件，可以实现多模块项目的构建。例如，可以创建一个名为first的子模块，通过执行build.sh脚本进行构建，使用make命令进行编译和链接，确保C++项目和Java项目均能正常编译。
在构建过程中，需要注意清理CMake生成的中间文件。通常建议将中间文件存储于一个专门的build目录中，以避免混淆源码目录。为了简化构建过程，可以创建一个build.sh脚本，用于构建整个项目。
在创建CMakeLists.txt文件时，应注意区分项目层级与模块层级的需求。通过合理组织CMakeLists.txt文件，可以实现多模块项目的协同构建。对于Java模块，同样可以使用CMake进行编译，实现跨语言项目的整合构建。
使用CMake进行异构项目的构建时，可以实现对C++项目、Maven项目、Python项目的统一管理。构建流程通常由一个名为buildall.sh的脚本进行控制，该脚本负责管理项目的依赖检查、下载、构建等过程。在构建过程中，通过设置相关环境变量、构建类型等参数，可以确保构建过程的顺利进行。
总之，通过深入了解CMake的使用方法，结合实际项目需求，可以高效地进行多模块项目的构建，实现跨语言、跨平台的项目整合与管理。
