hadoop序列化第8页

spark python入门_python pyspark入门篇

一.环境介绍：1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark

weixin_39686634·2025-02-01 23:12

dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？

面试官心理分析继续深问吧，这些都是用dubbo必须知道的一些东西，你得知道基本原理，知道序列化是什么协议，还得知道具体用dubbo的时候，如何负载均衡，如何高可用，如何动态代理。

码农小旋风·2025-02-01 17:20

安装HBase-2.4.12 (hadoop3.3.1)

1.下载https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/2.4.12/hbase-2.4.12-bin.tar.gz节点角色配置节点MasterZooKeeperRegionServernode001yesyesyesnode002backupyesyesnode003noyesyes2.解压下载的文件，并切换到新创建的目录。(base)[root@node

不饿同学·2025-02-01 17:18

Hadoop--HA架构详解

为了解决上述问题，Hadoop给出了高容错，高可用的HA方案：一个HDFS集群至少存在两个nameNode，一个nameNode处在active（主）状态，其他nameNode处在standby（备

娘子，出来看上帝·2025-02-01 10:20

Hadoop HA 架构

为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是

weixin_30569033·2025-02-01 09:49

【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询

目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c

新世纪debug战士·2025-02-01 03:58

java 字符串日期字段格式化前端显示

这通常涉及到在后端将字符串转换为Date或LocalDateTime等对象，然后使用适当的注解或配置来确保它们以正确的格式序列化为JSON发送到前端。

qq_36608622·2025-01-31 21:11

HDFS总结

基于前面的学习与配置，相信对于HDFS有了一定的了解HDFS概述1.什么是HDFSHadoopDistributedFileSystem：分步式文件系统HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础HDFS

ChenJieYaYa·2025-01-31 20:03

11 Spark面试真题

2.hadoop和spark使用场景？3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点？5.RDD持久化原理？6.checkpoint检查点机制？

TTXS123456789ABC·2025-01-31 16:26

【详细讲解】hive优化

1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。

songqq27·2025-01-31 06:56

在python中如何使用protobuf

protobuf是一种用于序列化结构数据的工具，实现数据的存储与交换，与编程语言和开发平台无关。。二、使用步骤1.确保已经安装好

牛马猿。·2025-01-31 05:16

protobuf学习和使用(Python)

repeated字段example3_定义枚举类型example4_使用oneofexample5_字段编号与保留简介ProtocolBuffers(Protobuf)是一种由Google开发的高效、跨平台的序列化协议

呀儿呦丶·2025-01-31 04:11

大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏豆瓣图书爬虫图书推荐系统

系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术，可以实现大数据的实时处理，从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外，该系统还可以根据用户的习惯和偏好，提供更加个性化的书籍推荐，从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类，普通用户是系统的主要服务对象，主流人群是经常查看

qq_79856539·2025-01-30 20:03

java FastJSON自定义序列化和反序列化(扩展点)方法总结！10个步骤让你轻松掌握

今天我们要一起探讨一个非常实用的话题——如何使用FastJSON自定义序列化和反序列化。你知道吗？FastJSON是阿里巴巴开源的一个高性能JSON库，广泛应用于Java项目中。

墨瑾轩·2025-01-30 19:59

FastAPI：一个贼快的Python Web框架

它基于标准Python类型提示这一特性，提供了多项功能，如数据验证、序列化、文档生成等。为什么选择FastAPI？速度：Fa

程序媛千千·2025-01-30 14:41

Python——Pickle库

那么为什么需要序列化和反序列化这一操作呢？1.便于存储。序列化过程将文本信息转变为二进制数据流。

Devin01213·2025-01-30 07:18

python pickle 模块的使用

用于序列化的两个模块json：用于字符串和Python数据类型间进行转换pickle:用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换json提供四个功能：dumps,dump,loads,

weixin_30305735·2025-01-30 07:15

Python中Pickle库

文章目录简介函数dumpsloadsdumpload简介Python中有个序列化过程叫作pickle，它能够实现任意对象与文本之间的相互转化，也可以实现任意对象与二进制之间的相互转化。

SteveKenny·2025-01-30 07:14

python中的序列化

序列化（picking）把不方便存储或不可传输的对象转换为可存储或可传输的数据的过程称之为序列化。序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。

fate252·2025-01-30 06:41

python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境

Spark最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。

小国阁下·2025-01-30 05:32

Hadoop错误: put: Lease mismatch on ... by DFSClient_NONMAPREDUCE_-499992815_1.... 学习总结

错误总结分享:使用了hadoop挺长时间了，多数人应该很熟悉它的特点了吧，但是今天突然遇到个错误，从来没见过，一时自己也想不到是什么原因，就在网上查了一些资料，得到了解决的办法，再次分享一下。

星月情缘02·2025-01-30 03:45

Hadoop3.3.4伪分布式环境搭建

文章目录前言一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量3.配置免密二、Hadoop配置1.hadoop-env.sh2.hdfs-site.xml3.core-site.xml4.mapred-site.xml5

凡许真·2025-01-29 21:28

Hadoop HA 格式化NameNode 顺序

文章目录前言一、启动JournalNode二、格式化NameNode1.执行格式化命令2.启动namenode3.执行格式化命令4.启动namenode其他前言记录搭建HadoopHA架构时格式化namenode

凡许真·2025-01-29 21:58

Java中String类型的字符串转换成JSON对象和JSON字符串

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、Java字符串String类型转换成Json对象二、序列化1.引入fastjson依赖2.序列化的使用三、反序列化1.引入fastjson

柳小同学·2025-01-29 18:09

八股——Java基础（四）

二、序列化1.Java序列化与反序列化是什么？2.为什么需要序列化

八月五·2025-01-29 14:31

Hive存储系统全面测试报告

ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，因其能够提供类SQL查询功能（HiveQL）而广受欢迎。

蚂蚁质量·2025-01-29 13:27

CTF-web: YAML是什么

YAML（YAMLAin’tMarkupLanguage）是一种常见的序列化数据格式，主要用于配置文件和数据交换。它的设计目标是简洁、易读，并且易于与编程语言交互。

A5rZ·2025-01-29 11:26

ctf python大法好_【技术分享】记CTF比赛中发现的Python反序列化漏洞

cn，或登陆网页版在线投稿写在前面的话在前几天，我有幸参加了ToorConCTF(https://twitter.com/toorconctf)，而在参加此次盛会的过程中我第一次在Python中发现了序列化漏洞

weixin_39631370·2025-01-29 11:55

PyQt4 的图片切割编辑器

json:用于数据序列化和反序列化，方便保存和加载编辑状态。glob

烛火萤辉·2025-01-29 07:48

@JsonCreator 注解

它允许你定义一个静态方法（通常是构造函数或静态工厂方法），Jackson在反序列化时会调用这个方法来生成对象实例。

huang_hai_an·2025-01-29 04:48

window10下编译hadoop报错：Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:

Windows10下buildhadoop2.7.3报错：Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:[ERROR

huangxgc·2025-01-28 22:30

Google Protocol Buffers介绍

GoogleProtocolBuffers(简称Protobuf)，是Google的一个开源项目，它是一种结构化数据存储格式，是Google公司内部的混合语言数据标准，是一个用来序列化（将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程

fengbingchun·2025-01-28 21:28

详解 Python 中的json.loads和json.dumps方法：中英双语

json.loads和json.dumps是json模块中最常用的两个方法，分别用于解析JSON字符串和将Python对象序列化为JSON字符串

阿正的梦工坊·2025-01-28 17:19

图文详解 MapReduce on YARN

本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文权威版本——《Hadoop权威指南第3版》1.作业提交MRrunJob从RM获取新的作业ID作业客户端检査作业的输出说明，计算输入分片并将作业资源

Shockang·2025-01-28 13:20

深入MapReduce——从MRv1到Yarn

在Hadoop1.0实现里，每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程，而是直接让调度系统承担了所有的worker的master的角色，这就是Hadoop1.0里的JobTracker

黄雪超·2025-01-28 12:49

Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理

一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统，直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷)；原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开

杨鑫newlfe·2025-01-28 07:42

【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构

一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的，HDFS负责存储，MR负责计算。一）MRv1的问题耦合度高：MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能，互相制约。

大数据王小皮·2025-01-28 07:12

【YARN】yarn 基础知识整理——hadoop1.0与hadoop2.0区别、yarn总结

文章目录1.hadoop1.0和hadoop2.0区别1.1hadoop1.01.1.1HDFS1.1.2Mapreduce1.2hadoop2.01.2.1HDFS1.2.2Yarn/MapReduce22

时间的美景·2025-01-28 07:39

搭建Hadoop与Hive环境

当搭建Hadoop与Hive环境时，以下是每个步骤的详细操作说明：1.安装并配置CentOS7操作系统：-下载CentOS7ISO镜像文件，并通过虚拟机或物理机安装CentOS7操作系统。

达达玲玲·2025-01-28 05:28

支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？

支持哪些序列化协议？说一下Hessian的数据结构？PB知道吗？为什么PB的效率是最高的？

小新杂谈社·2025-01-28 02:01

12、数据系统内置功能（字符串、数组、时间、Math、遍历器、对象成员检测、Object静态方法、对象序列化、正则表达式）

目录12.1字符串12.1.1特效标签12.1.2字符串截子串12.2数组12.3时间12.4Math12.5遍历器1、for循环2、forin循环（es5的技术）3、while循环4、do-while循环5、ArrayforEach循环6、Arraymap()方法7、Arrayfilter()方法8、Arraysome()方法10、Arrayreduce()方法11、ArrayreduceRig

爱喝牛奶~·2025-01-28 02:00

第 1 章服务架构演进史

1.1原始分布式时代调用远程方法面临的问题与解决方案：远程的服务在哪里——服务发现有多少个——负载均衡网络出现分区、超时或服务出错怎么办——熔断、隔离、降级方法的参数与返回结果如何表示——序列化协议信息如何传输

沉登c·2025-01-28 01:24

【Linux】Socket编程-TCP构建自己的C++服务器

个人主页：Zfox_系列专栏：Linux目录一：Socket编程TCPTCPsocketAPI详解多线程远程命令执行网络版计算器（应用层自定义协议与序列化）二：共勉一：Socket编程TCPTCPsocketAPI

Zfox_·2025-01-27 22:33

大数据技术之MapReduce

一、MapReduce概述1、MapReduce简介MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。

wespten·2025-01-27 20:21

Protobuf介绍

消息体定义4.数据类型5.枚举类型6.map类型7.oneof8.扩展四、完整代码一、关于ProtobufProtocolBuffers(Protobuf)是一种由Google开发的高效、跨语言的数据序列化格式

旺代·2025-01-27 18:09

一文讲解Java中的接口和抽象类

Journey_CR·2025-01-27 17:03

anaconda中pyspark_自学大数据——9 Anaconda安装与使用pyspark

一、解压安装包sudobashAnaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shchown-Rhadoop:hadoop/opt/anaconda/vi/etc/profileexportANACONDA_HOME

步六孤陆·2025-01-27 17:59

PySpark数据处理过程简析

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI，可以用Python进行分布式数据处理，它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理

AI天才研究院·2025-01-27 17:28

kafka开启kerberos

例如：注意有几台机器创建几个kadmin.local-q"addprinc-randkeyzookeeper/dshieldcdh01@HADOOP139.COM"kadmin.local-q"addprinc-rand

蘑菇丁·2025-01-27 16:55

ranger-kms安装

解压安装包[hadoop~]$cd/opt/ranger[hadoop@ranger]$tar-xzvfranger-2.1.0-kms.tar.gz[hadoop@xranger]$mvranger-