李昊哲小课

Hadoop PseudoDistributed Mode 伪分布式

Hadoop PseudoDistributed Mode 伪分布式加粗样式

hadoop101	hadoop102	hadoop103
192.168.171.101	192.168.171.102	192.168.171.103
namenode	secondary namenode	recource manager
datanode	datanode	datanode
nodemanager	nodemanager	nodemanager
	job history
job log	job log	job log

1. 升级内核和软件

yum -y update

2. 安装常用软件

yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automake cmake make \
 zlib zlib-devel openssl openssl-devel pcre-devel \
 rsync openssh-server vim man zip unzip net-tools tcpdump lrzsz tar wget

3. 关闭防火墙

sed -i 's/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g' /etc/selinux/config
setenforce 0
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

4. 修改主机名和IP地址

hostnamectl set-hostname hadoop101

hostnamectl set-hostname hadoop102

hostnamectl set-hostname hadoop103

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens32

参考如下：

TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="none"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens32"
DEVICE="ens32"
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.171.101"
PREFIX="24"
GATEWAY="192.168.171.2"
DNS1="192.168.171.2"
IPV6_PRIVACY="no"

5. 修改hosts配置文件

vim /etc/hosts

修改内容如下：

192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

重启系统注意：如果是虚拟机环境请关机克隆

reboot

6. 下载安装JDK和Hadoop并配置环境变量

在所有主机节点创建软件目录

mkdir -p /opt/soft

以下操作在 hadoop101 主机上完成

进入软件目录

cd /opt/soft

下载 JDK

wget https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u391-b13/b291ca3e0c8548b5a51d5a5f50063037/jdk-8u391-linux-x64.tar.gz?AuthParam=1698206552_11c0bb831efdf87adfd187b0e4ccf970

下载 hadoop

wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.5/hadoop-3.3.5.tar.gz

解压 JDK 修改名称

解压 hadoop 修改名称

tar -zxvf jdk-8u391-linux-x64.tar.gz -C /opt/soft/
mv jdk1.8.0_391/ jdk-8
tar -zxvf hadoop-3.3.5.tar.gz -C /opt/soft/
mv hadoop-3.3.5/ hadoop-3

配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

编写以下内容：

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk-8
export set JAVA_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop-3
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

生成新的环境变量
注意：分发软件和配置文件后在所有主机执行该步骤

source /etc/profile

7. 配置ssh免密钥登录

创建本地秘钥并将公共秘钥写入认证文件

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

ssh-copy-id root@hadoop101

ssh-copy-id root@hadoop102

ssh-copy-id root@hadoop103

ssh root@hadoop101
exit

ssh root@hadoop102
exit

ssh root@hadoop101
exit

8. 修改配置文件

cd  $HADOOP_HOME/etc/hadoop

hadoop-env.sh

core-site.xml

hdfs-site.xml

workers

mapred-site.xml

yarn-site.xml

hadoop-env.sh

hadoop-env.sh 文件末尾追加

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk-8
export set JAVA_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml



<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFSname>
        <value>hdfs://hadoop101:8020value>
    property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dirname>
        <value>/home/hadoop_datavalue>
    property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.username>
        <value>rootvalue>
    property>
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabledname>
        <value>falsevalue>
    property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hostsname>
        <value>*value>
    property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groupsname>
        <value>*value>
    property>
configuration>

hdfs.site.xml



<configuration>
    
    <property>
		<name>dfs.replicationname>
		<value>3value>
    property>
    
    <property>
		<name>dfs.namenode.secondary.http-addressname>
		<value>hadoop102:50090value>
    property>
configuration>

workers

注意：

hadoop2.x中该文件名为slaves

hadoop3.x中该文件名为workers

hadoop101
hadoop102
hadoop103

mapred-site.xml



<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.namename>
        <value>yarnvalue>
    property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpathname>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*value>
    property>
    
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.addressname>
        <value>hadoop102:10020value>
    property>
    
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
        <value>hadoop102:19888value>
    property>
configuration>

yarn-site.xml


<configuration>
    
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
		<value>hadoop103value>
	property>
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
		<value>mapreduce_shufflevalue>
    property>
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.env-whitelistname>
		<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOMEvalue>
    property>
    
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabledname>
		<value>falsevalue>
    property>

    
    <property>
		<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabledname>
		<value>falsevalue>
    property>
    
    <property>
		<name>yarn.log-aggregation-enablename>
		<value>truevalue>
    property>

    
    <property>
		<name>yarn.log.server.urlname>
		<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logsvalue>
    property>

    
    <property>
		<name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
		<value>604800value>
    property>
configuration>

9. 分发软件和配置文件

分发 ssh 免密钥

scp -r ~/.ssh root@hadoop102:~/
rsync -av --progress  ~/.ssh root@hadoop103:~/

分发 hosts 文件

rsync -v --progress /etc/hosts root@hadoop102:/etc/
rsync -v --progress /etc/hosts root@hadoop103:/etc/

分发软件

rsync -av --progress /opt/soft/jdk-8 root@hadoop102:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/hadoop-3 root@hadoop102:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/jdk-8 root@hadoop103:/opt/soft
rsync -av --progress /opt/soft/hadoop-3 root@hadoop103:/opt/soft

分发环境变量

rsync -v --progress /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop102:/etc/profile.d/
rsync -v --progress /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop103:/etc/profile.d/

在所有主机节点使新的环境变量生效

source /etc/profile

10. 初始化集群

hadoop101

# 格式化文件系统
hdfs namenode -format
# 启动 NameNode SecondaryNameNode DataNode 
start-dfs.sh
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode
# hadoop101 看到 DataNode

hadoop103

# 启动 ResourceManager daemon 和 NodeManager
start-yarn.sh
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode NodeManager
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode NodeManager
# hadoop101 看到 DataNode ResourceManager NodeManager

hadoop102

# 启动 JobHistoryServer
mapred --daemon start historyserver
# 查看启动进程
jps
# hadoop101 看到 NameNode DataNode NodeManager
# hadoop102 看到 SecondaryNameNode DataNode NodeManager JobHistoryServer
# hadoop101 看到 DataNode ResourceManager NodeManager

重点提示：

# 关机之前 依关闭服务
# Hadoop102
mapred --daemon stop historyserver
# hadoop103
stop-yarn.sh
# hadoop101
stop-dfs.sh
# 开机后 依次开启服务
# hadoop101
start-dfs.sh
# hadoop103
start-yarn.sh
# hadoop102
mapred --daemon start historyserver

11. 修改windows下hosts文件

C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

追加以下内容：

192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

Windows11 注意修改权限

开始搜索 cmd

找到命令头提示符以管理身份运行

进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 目录
```
cd drivers/etc
```
去掉 hosts文件只读属性
```
attrib -r hosts
```
打开 hosts 配置文件
```
start hosts
```

追加以下内容后保存

192.168.171.101	hadoop101
192.168.171.102	hadoop102
192.168.171.103	hadoop103

12. 测试

12.1 浏览器访问hadoop集群

浏览器访问: http://hadoop101:9870

浏览器访问:http://hadoop102:50090/

浏览器访问:http://hadoop103:8088

浏览器访问:http://hadoop102:19888/

12.2 测试 hdfs

本地文件系统创建测试文件 wcdata.txt

vim wcdata.txt

Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive
FlinkHBase Flink
Hive StormHive Flink HadoopHBase
HiveHadoop Spark HBase StormHBase
Hadoop Hive FlinkHBase Flink Hive StormHive
Flink HadoopHBase Hive
Spark HBaseHive Flink
Storm Hadoop HBase SparkFlinkHBase
StormHBase Hadoop Hive

在 HDFS 上创建目录 /wordcount/input

hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

查看 HDFS 目录结构

hdfs dfs -ls /

hdfs dfs -ls /wordcount

hdfs dfs -ls /wordcount/input

上传本地测试文件 wcdata.txt 到 HDFS 上 /wordcount/input

hdfs dfs -put wcdata.txt /wordcount/input

检查文件是否上传成功

hdfs dfs -ls /wordcount/input

hdfs dfs -cat /wordcount/input/wcdata.txt

12.2 测试 mapreduce

计算 PI 的值

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar pi 10 10

单词统计

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar wordcount /wordcount/input/wcdata.txt /wordcount/result

hdfs dfs -ls /wordcount/result

hdfs dfs -cat /wordcount/result/part-r-00000

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1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
Python数据分析与可视化 jun778895 python 数据分析开发语言
Python数据分析与可视化是一个涉及数据处理、分析和以图形化方式展示数据的过程，它对于数据科学家、分析师以及任何需要从数据中提取洞察力的专业人员来说至关重要。以下将详细探讨Python在数据分析与可视化方面的应用，包括常用的库、数据处理流程、可视化技巧以及实际应用案例。一、Python数据分析与可视化的重要性数据可视化是将数据以图形或图像的形式表示出来，以便人们能够更直观地理解数据背后的信息和规
华为云分布式缓存服务DCS 8月新特性发布华为云PaaS服务小智华为云分布式缓存
分布式缓存服务（DistributedCacheService，简称DCS）是华为云提供的一款兼容Redis的高速内存数据处理引擎，为您提供即开即用、安全可靠、弹性扩容、便捷管理的在线分布式缓存能力，满足用户高并发及数据快速访问的业务诉求。此次为大家带来DCS8月的特性更新内容，一起来看看吧！
如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验 h17711347205 回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代，大数据和人工智能（AI）技术正逐渐革新相亲交友体验，为寻找爱情的过程带来前所未有的变革（编辑h17711347205）。通过精准分析和智能匹配，这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据，为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为，系统能够深入了解用户的兴趣和需求，从而提供更
浅谈MapReduce Android路上的人 Hadoop 分布式计算 mapreduce 分布式框架 hadoop
从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？ cesske 软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
KVM+GFS分布式存储系统构建KVM高可用 henan程序媛分布式 GFS 高可用 KVM
一、案列分析1.1案列概述本章案例主要使用之前章节所学的KVM及GlusterFs技术,结合起来从而实现KVM高可用。利用GlusterFs分布式复制卷，对KVM虚拟机文件进行分布存储和冗余。分布式复制卷主要用于需要冗余的情况下把一个文件存放在两个或两个以上的节点,当其中一个节点数据丢失或者损坏之后，KVM仍然能够通过卷组找到另一节点上存储的虚拟机文件，以保证虚拟机正常运行。当节点修复之后，Glu
Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hadoop 大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
Hadoop架构 henan程序媛 hadoop 大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
[转载] NoSQL简介 weixin_30325793 大数据数据库运维
摘自“百度百科”。NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。虽然NoSQL流行语
大模型训练数据库Common Crawl WindyChanChan 数据集语言模型数据库
CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
慢速连接攻击是什么？慢速连接攻击怎么防护？快快小毛毛网络 ddos 服务器
慢速连接攻击（SlowConnectionAttack），又称慢速攻击（SlowlorisAttack），是一种网络攻击技术，旨在通过占用服务器上的所有可用连接资源来使其无法响应正常请求。与传统的拒绝服务（DoS）和分布式拒绝服务（DDoS）攻击不同，慢速攻击并不依赖于发送大量数据包来消耗带宽，而是利用HTTP、TCP或SSL等协议的特性，通过发送大量不完整的请求或缓慢发送数据来占用服务器资源，使
分布式锁和spring事务管理暴躁的鱼锁及事务分布式 spring java
最近开发一个小程序遇到一个需求需要实现分布式事务管理业务需求用户在使用小程序的过程中可以查看景点，对景点地区或者城市标记是否想去，那么需要统计一个地点被标记的人数，以及记录某个用户对某个地点是否标记为想去，用两个表存储数据，一个地点表记录改地点被标记的次数，一个用户意向表记录某个用户对某个地点是否标记为想去。由于可能有多个用户同时标记一个地点，每个用户在前端点击想去按钮之后，后台接收到请求，从数据
Gobelieve 架构 weixin_34099526 数据库 golang json
Gobelievegithub地址声明:转简书JackieF的文章,为了自己方便copy了一份,加一些自己的东西.链接：https://www.jianshu.com/p/8121d6e85282IMCore主要分三大块:im客户连接服务器（可分布式部署，暂无负载均衡模块)imr路由查询服务器（主要解决im分布式部署的问题）ims存储服务器(主从部署)基础模块1.数据包协议包：header(12)
Kafka详细解析与应用分析芊言芊语 kafka 分布式
Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT) 计算机源码社 Python项目大数据大数据 python hadoop 计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析 spark毕设
作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
疫情，疫情东山草
2020年，疫情爆发，至今已近三年，反反复复，此起彼伏。不但没被消灭，还自我发展，从德尔塔到奥密克戎，与时俱进的变异着。去年11月，疫情之下，大数据800米范围内，都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语，当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌：我走过你走过的路,这算不算相逢？我吹过你吹过的风，这算不算相拥？800米内我们不曾擦肩而过，你却要我14天相
linux挂载文件夹小码快撩 linux
1.使用NFS（NetworkFileSystem）NFS是一种分布式文件系统协议，允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service，你可以使用以下命令启动和启用它：sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 java jdk tomcat
Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。分别配置 : path &nbs
Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 java spring
在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java 题解位运算 LeetCode Algorithm
原题链接：#136 Single Number 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
qq登陆界面开发 15700786134 qq
今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First { public void initul(){ jf=ne
Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
基于spring的web项目定时操作知了ing java Web
废话不多说，直接上代码，很简单配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
树形结构的数据库表Schema设计矮蛋蛋 schema
原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488 程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
java IO操作与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！百合不是茶
类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件：标准文件（txt doc mp3...）目录文件（文件夹）虚拟内存文件 2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 java spring
被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础， POJO package com.tom.servlets; public
【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
什么是Hive数据倾斜问题操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。原因：key分布不均匀倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
Netty源码学习-FileRegion bylijinnan java netty
今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板 Zero Clipboard
Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
单例模式 cuishikuan 单例模式
第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
spring+websocket的使用 dalan_123
一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL, -> day
Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。一、Activity跳转方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent) 方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态：当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软你为啥感觉不舒服呢？难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
sql优化总结 macroli sql
为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结超声波 oracle linux
1.linux更改主机名 (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名 2.linux重启oracle实例及监听的各种方法（注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoop hive函数
具体说明及示例参见附件文档。文档目录：目录一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class