本文档包括storm集群部署的整体过程:JDK部署，zookeeper集群部署，storm集群部署

大数据教程-zookeeper安装与配置，详细细节安装、部署

zookeeper分布式协调案例。zookeeper是一个分布式应用程序协调服务，分布式应用程序可以基于它实现同步服务。

kafka搭建压缩包里包括 Linux所需 zookeeper-3.5.7-bin.tar 和 kafka_2.13-2.4.1.tar

apache-flume-1.9.0-bin.tar，kafka_2.11-0.10.1.0，zookeeper-3.3.6_.tar 压缩 到了一个logs.rar文件中，需要的请下载

该文档详细的描述了一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务Kafka的安装部署，同时该文档也可用于大数据技术的学习。

kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件 kafka zookeeper 执行文件

博客《分布式数据库HBase实践指南》案例代码，对Java技术感兴趣的朋友可以关注一下我，我在csdn为您准备了很多Java干货。

大数据实验Hbase安装部署和使用javaapi调用，详细且成功率高，纯自己手写的，hadoop和hbase版本是采用林子雨老师教材中的，自己在此教程上改良，引入先安装zookeeper方法避免诸多问题产生。 【大数据实验Hbase安装部署和使用javaapi调用】 在这个实验中，我们将深入理解HBase在Hadoop生态系统中的角色，并掌握如何在Ubuntu 19.04操作系统上安装、配置和使用HBase，同时利用Java API进行编程。实验中使用的Hadoop版本为3.2.0，HBase版本为2.2.1，JDK版本为jdk-13，IDE为Eclipse 4.3。 为了确保安装过程的顺利进行，建议预先独立安装Zookeeper，而不是依赖HBase自带的版本。这有助于避免可能出现的问题。可以从清华大学开源软件镜像站下载Zookeeper 3.6.2，配置包括修改`zoo.cfg`文件以设置数据存储目录，以及修改`zkEnv.sh`来指定Java和Zookeeper的路径。启动和关闭Zookeeper的命令分别是`zkServer.sh start`和`zkServer.sh stop`。记得将Zookeeper的配置添加到`.bashrc`并执行`source`命令使更改生效。 接下来，下载并解压HBase安装包至`/usr/local`目录，然后重命名解压后的文件夹为'hbase'，并给予Hadoop用户适当的权限。通过编辑`.bashrc`，将HBase的`bin`目录添加到PATH中，这样就可以在任何目录下启动HBase。配置HBase的环境变量后，需要运行`source`命令来应用更改。 在HBase的伪分布式模式配置中，需要修改`hbase-env.sh`以使用自装的Zookeeper，并解决可能的包冲突。在`hbase-site.xml`中，设置`hbase.rootdir`指向HDFS上的存储路径，将`hbase.cluster.distributed`属性设为true，以适应伪分布式模式。确保HBase的Zookeeper端口与Zookeeper配置文件`zoo.cfg`中的`clientPort`一致。 启动HBase前，要确保已启动Hadoop和Zookeeper。正确的启动顺序是：启动Zookeeper -> 启动Hadoop -> 启动HBase -> 关闭HBase -> 关闭Hadoop -> 关闭Zookeeper。遵循这个顺序能避免错误。 在HBase Shell中，可以使用`list`命令查看所有表的信息。此外，HBase提供了丰富的Shell命令，如创建表、插入数据、查询数据等。对于编程实现，可以通过Java API来执行相同的操作，这要求对HBase的Java客户端库有深入了解，包括连接HBase集群、创建表、写入和读取数据等方法。 对于实验要求，除了列出所有表的信息，还需要实现其他功能，如创建表、插入数据、查询特定行或列等。这些操作可以通过HBase Shell命令和Java API分别实现。例如，使用Java API，可以创建一个表，定义列族和列限定符，然后通过Put对象向表中插入数据。查询时，可以使用Get或Scan对象获取特定行或范围的数据。 这个实验旨在通过实践加深对HBase的理解，提高在Hadoop环境中操作NoSQL数据库的能力，并掌握使用Java API与HBase交互的技能。完成实验后，不仅能够熟练配置和管理HBase，还能编写程序与HBase进行数据交互，为后续的大数据处理项目打下坚实基础。

Hadoop简单应用案例，包括MapReduce、单词统计、HDFS基本操作、web日志分析、Zookeeper基本使用、Hive简单操作等