1.包含MapReduce、Hive、HDFS、Yarn、Spark等计算框架的开发技术，以及Scala编程语言。
2.包含FLume、Kafka、Spark Streaming、Flink/Storm、Zookeeper、HBase等计算框架的开发技术。
3.包含NLP文本相似度、中文分词、HMM算法、推荐算法CF、回归算法等。
特点：
1.完整版，有实践
2.链接有效
3.有预习的录播课程
标题中的“八斗大数据-第九期.docx”可能是一个关于大数据技术培训或课程的文档，涵盖了多个关键的大数据处理和分析工具。以下是这些技术的详细解释：
**MapReduce**是Google提出的一种分布式计算模型，主要用于大规模数据集的并行处理。它将复杂的数据处理任务分解为两个阶段：Map（映射）和Reduce（规约）。Map阶段将原始数据切分成可处理的小块，并在各个节点上并行处理；Reduce阶段则负责整合Map阶段的结果，进行聚合计算。
**Hive**是基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用SQL-like语法（HQL）查询存储在Hadoop上的大规模数据。Hive提供了数据汇总、分析和查询服务，适合批处理场景，尤其适用于离线数据分析。
**HDFS（Hadoop Distributed File System）**是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，用于存储大量数据。它设计为容错性极强，能在廉价硬件上运行，支持高吞吐量的数据访问。
**YARN（Yet Another Resource Negotiator）**是Hadoop的资源管理系统，负责集群资源的分配和调度，使得多种计算框架如MapReduce可以在同一集群上高效运行。
**Spark**是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它在内存计算中表现出色，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）和机器学习（MLlib）等多种工作负载。
**Scala**是一种多范式编程语言，结合了面向对象和函数式编程的特性，常用于构建Spark应用。
**FLume**是用于收集、聚合和移动大量日志数据的可靠工具，常用于大数据的实时数据摄入。
**Kafka**是一个开源的流处理平台，能够处理实时数据流，同时提供消息队列功能，常用于构建实时数据管道。
**Spark Streaming**是Spark的一部分，用于处理实时数据流，它将数据流拆分成小批次，然后用Spark的批处理引擎处理。
**Flink/Storm**是两种流行的实时流处理框架，Flink以其低延迟和状态管理能力而知名，而Storm则以其实时处理和高可用性著称。
**Zookeeper**是一个分布式的协调服务，用于管理分布式系统的配置信息、命名服务、集群同步等。
**HBase**是一个基于Hadoop的非关系型数据库，提供随机读写和高并发性能，适合存储结构化的稀疏数据。
**NLP（自然语言处理）**是人工智能的一个领域，涉及文本分析、语义理解等，文本相似度和中文分词是其基础任务。
**HMM（隐马尔科夫模型）**是统计建模方法，常用于自然语言处理中的词性标注、语音识别等。
**推荐算法CF（协同过滤）**是常用的个性化推荐技术，通过用户历史行为来预测他们可能感兴趣的新项目。
**回归算法**是预测分析的一种，用于建立输入变量与输出变量之间的数学关系，常见于预测模型的构建。
这个文档很可能提供了这些技术的实践案例和预习课程，对于想要深入理解和掌握大数据技术的开发者来说是非常有价值的资源。如果链接失效，可以通过提供的邮箱联系获取。
