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，安装溯源码发货没有溯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95云支付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。

       大数据的优秀开源框架源码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，登录注册验证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足模论坛源码减少磁盘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。