2024年7月13日

摘要: 本周我着眼于大数据技术的未来发展趋势。随着技术的进步,Hadoop生态系统也在不断发展和完善。新的工具和技术不断涌现,例如Apache Flink、Apache Kafka等,它们提供了更高效的数据处理能力。此外,机器学习和人工智能的发展也对大数据技术产生了深远影响。越来越多的企业开始利用大数据技术 阅读全文
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摘要: 这周,我开始了对Hadoop的学习之旅。Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大型数据集,它以一种可靠、可扩展且高效的方式工作。起初,我对它的了解仅仅停留在这是一个能够处理大数据的工具上,但随着深入学习,我发现它远不止如此。 周一的时候,我首先从理解Hadoop的基本概念开始,包括它的 阅读全文
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摘要: 更换更高版本的hive和hadoop,然后重新加载pom.xml 阅读全文
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摘要: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:sc 阅读全文
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摘要: 可以写一个主界面的view,在左侧侧边栏加一个导航栏,通过导航栏的按钮点击来切换不同的界面, 组件的使用小细节 (1)在view代码中 ①在导航栏上面加上按钮,点击按钮实现组件的展示(此处的showContent就是在界面右侧展示出组件) ②在script中导入不同的内容组件 注意组件的导入方式 ③ 阅读全文
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摘要: 1. 理解Hadoop的基本概念 在开始学习之前,首先要理解Hadoop的核心概念。Hadoop主要由两个部分组成:HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统,它将大型数据集分散存储在多个机器上。MapReduce是一种 阅读全文
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摘要: 本周我专注于学习如何部署和管理Hadoop集群。首先,我了解了Hadoop集群的不同部署模式,包括单机模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。接着,我学习了如何配置Hadoop环境,包括设置Hadoop的环境变量、配置core-site.xml等配置文件。我还学习了如何监控和管理集群的性能,例如使用H 阅读全文
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摘要: 本周我进一步探索了Hadoop生态系统中的其他工具和技术。除了核心的HDFS和MapReduce之外,我还学习了Hive、Pig和Spark等工具。Hive提供了SQL-like查询语言HiveQL,使用户能够轻松进行数据提取、转换和加载(ETL)。Pig则提供了一种脚本语言Pig Latin,用于 阅读全文
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摘要: 本周我专注于深入理解Hadoop的架构及其实现大规模数据处理的核心机制。开始于周一,我通过阅读官方文档,掌握了HDFS和MapReduce的基本概念。随后,在我的Ubuntu虚拟机上搭建了Hadoop的伪分布式环境,这一过程涉及JDK和SSH的安装配置,以及Hadoop核心配置文件的编辑。 周三成功 阅读全文
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摘要: 本周我深入了解了Hadoop的核心组件——HDFS和MapReduce。HDFS采用主从架构,NameNode作为主节点管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问,DataNode作为从节点存储实际的数据块。HDFS设计有多个副本以确保数据的可靠性。MapReduce则是一种分布式计算模型,它通过M 阅读全文
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摘要: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:sc 阅读全文
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摘要: import com.google.zxing.WriterException; import com.google.zxing.common.BitMatrix; import com.google.zxing.qrcode.QRCodeWriter; import com.google.zxin 阅读全文
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摘要: 1.win+R打开cmd 输入vue create [项目名字] 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.将生成的文件(myvue)在vscode中打开,输入 npm run serve即可成功。 全过程https://blog.csdn.net/Syyynb/article/ 阅读全文
posted @ 2024-07-13 19:57 南笙西瓜 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)