10 2021 档案
摘要:本天开始,我们要跳跃进行fragment的学习,主要还是因为界面不能只有一个. 组,进行一个模块化的管理!从而可以更加方便的在 运行过程中动态地更新Activity的用户界面!另外Fragment并不能单独使用,他需要嵌套在Activity 中使用,尽管他拥有自己的生命周期,但是还是会受到宿主Act
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摘要:Mysql的安装: 检查当前系统是否安装过 MySQL [atguigu@hadoop102 ~]$ rpm -qa|grep mariadb mariadb-libs-5.5.56-2.el7.x86_64 //如果存在通过如下命令卸载 [atguigu @hadoop102 ~]$ sudo r
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摘要:HIve的配置: 把 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 上传到 linux 的/opt/software 目录下 2)解压 apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz 到/opt/module/目录下面 [atguigu@hadoop102 software]$
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摘要:今日我们接着学习菜鸟教程的弹窗知识。 public class MainActivity extends AppCompatActivity implements View.OnClickListener { private Button btn_dialog_one; private Button
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摘要:zookeeper的Java使用: 添加pom文件 <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>RELEASE</version> </dependency>
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摘要:zookeeper的节点删除。 节点删除与查看 1)删除节点 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] delete /sanguo/jin 2)递归删除节点 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 15] deleteall /sanguo/shug
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摘要:《梦断代码》是一本看了比较懵逼的书。这本书告诉了我们一个过去的大牛们在一起,不限制资金,不限制资源却最后开发失败的故事。一群人,站在当时软件的最高峰之处,最后却灰溜溜的离开这个让他们一起花了七年的项目。当然,七年不是人的全部,也不是生命的终结。事实上,这中间的大牛大多都有出去之后的成就。比如那个后来
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摘要:1)在 hadoop102 的/home/atguigu/bin 目录下创建脚本 [atguigu@hadoop102 bin]$ vim zk.sh 在脚本中编写如下内容 #!/bin/bash case $1 in "start"){ for i in hadoop102 hadoop103 h
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摘要:zookeeper的集群使用 1)集群规划 在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上都部署 Zookeeper。 思考:如果是 10 台服务器,需要部署多少台 Zookeeper? 2)解压安装 (1)在 hadoop102 解压 Zookeeper 安装包到/
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摘要:配置zookeeper: (1)安装 JDK ( 2)拷贝 apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 安装包到 Linux 系统下 ( 3)解压到指定目录 [atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.
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摘要:今天我要学习的是Zookeeper Zookeeper 服务的启动命令是 zkServer.sh start zkServer.sh #!/usr/bin/env bash # use POSTIX interface, symlink is followed automatically ZOOBI
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摘要:官方 HBase-MapReduce 1.查看 HBase 的 MapReduce 任务的执行 $ bin/hbase mapredcp 2.环境变量的导入 (1)执行环境变量的导入(临时生效,在命令行执行下述操作) $ export HBASE_HOME=/opt/module/hbase $ e
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摘要:没有想到,这么一个小小的项目写这么久。今天写插入数据等操作。 public static void addRowData(String tableName, String rowKey, String columnFamily, String column, String value) throws
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摘要:我接着昨天的项目,今天写删除创建表 public static void createTable(String tableName, String... columnFamily) throws MasterNotRunningException, ZooKeeperConnectionExcept
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摘要:完成一个Hbase的项目。 新建项目后在 pom.xml 中添加依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hbase</groupId> <artifactId>hbase-server</artifactId> <version>1.3.1</version> </
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摘要:其实,今天我也没有好好学习,最近有点不是很舒服,所以,容许我再再偷懒一天。
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摘要:今天学习Hbase中的Region Split组件。 默认情况下,每个 Table 起初只有一个 Region,随着数据的不断写入,Region 会自动进 行拆分。刚拆分时,两个子 Region 都位于当前的 Region Server,但处于负载均衡的考虑, HMaster 有可能会将某个 Reg
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摘要:今天我们进行,Habse的基础操作。 1)Client 先访问 zookeeper,获取 hbase:meta 表位于哪个 Region Server。 2)访问对应的 Region Server,获取 hbase:meta 表,根据读请求的 namespace:table/rowkey, 查询出目
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摘要:Hbase的基本操作 1.进入 HBase 客户端命令行 [atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase shell 2.查看帮助命令 hbase(main):001:0> help 3.查看当前数据库中有哪些表 hbase(main):002:0> list 2.2.2
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摘要:首先,我们进行Hbase的部署 Zookeeper 正常部署 首先保证 Zookeeper 集群的正常部署,并启动之: [atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start [atguigu@hadoop103 zookeeper-3
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摘要:今天咱们停下学习单纯的hadoop,又需要配置东西了。 开始hive,zookeeper,等东西的配置了 ,哎,配置最麻烦了。
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摘要:昨天两天写的都是读后感,但是呢,我的每日日报没有停下来,所以呢,今日把所有的都贴出来。 (2)编写 Mapper 类 package com.atguigu.mapreduce.writablecompable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; i
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摘要:团队如何进行交互,交流如何继续,这才是人月神话将要带给我们的,他所说的银弹是什么?交流和测验,这是我们应对项目的一个法宝。 看完整本书我看到作者一直再强调文档的重要性,他曾经很勤奋的向软件工程师们讲述文档的必要性以及优秀文档所具有的特点方面的讲座。但是效果都非常的的不好,他们知道如何来写出优秀的文档
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摘要:《人月神话》这本书风行已经很久了,写成于1975年,经历这么久的时间,又被老师提出来让我们去读一下,老师明明是那种追求新技术的人,这让我非常的好奇,但是一直没有时间读。直到最近,快开学了,才终于狠下心来把他看完。也不能说看完吧,一知半解的,看了看。觉得有一些疑惑,又去网上找来读后感读了读,虽然没有读
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摘要:今天是国庆的最后一天。 FlowBean 对象在在需求 1 基础上增加了比较功能 package com.atguigu.mapreduce.writablecompable; import org.apache.hadoop.io.WritableComparable; import java.i
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摘要:今天做一个hadoop的操作实例。可能会做三四天。 WritableComparable 排序案例实操(全排序) 1)需求 根据案例 2.3 序列化案例产生的结果再次对总流量进行倒序排序。 (1)输入数据 原始数据 第一次处理后的数据 phone_data .txt part-r-00000 ( 2
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摘要:今天学习mapreduce的排序。 排序是MapReduce框架中最重要的操作之一。 MapTask和ReduceTask均会对数据按 照key进行排序。该操作属于Hadoop的默认行为。任何应用程序中的数据均会被排序,而不管逻辑上是否需要。 默认排序是按照字典顺序排序,且实现该排序的方法是快速排序
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摘要:今日份偷懒结束,我学了一点点东西。 这是hadoop用来实例化的。 package com.atguigu.mapreduce.partitioner; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Part
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摘要:国庆节小小的躺了两天。很是快乐,但是接下来就是很多的任务了。大作业也要提上日程了。 大作业是进行数据字典生成,这玩意属实是比较难受的。 我不知道该怎么做,但是不用但心。我能会的。
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