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“深数据” vs “大数据”在数据驱动决策的时代，“大数据”早已成为高频热词，而“深数据”作为新兴概念，正逐渐走进行业视野。二者并非对立关系，却在核心逻辑、价值维度与应用场景上存在显著分野，共同构成了数据价值挖掘的两大重要方向。厘清二者的差异与关联，能帮助我们更精准地选择数据挖掘策略，释放数据的核心势能。

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任务一-1.子任务一：基础环境准备1.安装并配置 Java 环境Hadoop 等分布式框架依赖 Java，需安装 JDK（推荐 JDK 8）；下载 JDK（以jdk-8u361-linux-x64.tar.gz为例，需提前从 Oracle 官网或镜像站下载）；从本地上传文件到虚拟机使用到软件有Xshell，XFTP，Filezilla，需要主机先去官网下载文件（具体配置及使用参考链接1）。

Flink【基础知识 01】简介+核心架构+分层API+集群架构+应用场景+特点优势（一篇即可大概了解Flink）目前比较流行的大数据混合处理引擎 Spark【基于内存】，基本上已经取代了Hadoop 的 MapReduce 【基于IO】成为当前大数据处理的标准。Spark-Streaming 的流计算本质上还是批（微批）计算，Flink 是近年来在开源社区不断发展的技术中的能够同时支持高吞吐、低延迟、高性能的纯实时的分布式处理框架【Flink的开窗函数丰富】。

Flink【环境搭建 01】1.9.3 集群版安装、配置、验证我使用的安装文件是 flink-1.9.3-bin-scala_2.12.tgz ，以下内容均以此版本进行说明。

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