10 2021 档案
摘要:第一章 注重实效的哲学 1 我的源码让猫给吃了 提供各种选择,不要寻找借口。 2 软件的熵 一句话:不以善小而不为,勿以恶小而为之. 破窗户理论:一扇破窗户给人废弃感,慢慢人们也开始不关心周围的居住环境,开始乱丢垃圾,乱抹乱画,整个社区就废弃了。 3 石头汤与煮青蛙 先出一个『石头』一样的版本,催化
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摘要:vue学习 我们可以在 Vue.js 的官网上直接下载 vue.min.js 并用 <script> 标签引入。 认识Vue.jsVue是一个渐进式的框架 渐进式意味着你可以将Vue作为你应用的一部分嵌套其中Vue的核心库以及其生态系统Core + Vue-router + VuexVue特点和We
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摘要:layui学习 layui(谐音:类 UI) 是一套开源的 Web UI 解决方案,采用自身经典的模块化规范,并遵循原生 HTML/CSS/JS 的开发方式,极易上手,拿来即用。其风格简约轻盈,而组件优雅丰盈,从源代码到使用方法的每一处细节都经过精心雕琢,非常适合网页界面的快速开发。layui 区别
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摘要:(1)修改hbase-env.sh [hadoop@hadoop1 conf]$ vi hbase-env.sh export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73export HBASE_MANAGES_ZK=false (2)修改hbase-site.xml [had
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摘要:HBase简介 HBase 是 BigTable 的开源(源码使用 Java 编写)版本。是 Apache Hadoop 的数据库,是建 立在 HDFS 之上,被设计用来提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、多版本的 NoSQL 的分布式数据存储系统,实现对大型数据的实时、随机的读写访问。 HBas
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摘要:5、 一定要记得加入 MySQL 驱动包(mysql-connector-java-5.1.40-bin.jar)该 jar 包放置在 hive 的根路径下的 lib 目录 6、 安装完成,配置环境变量 [hadoop@hadoop3 lib]$ vi ~/.bashrc #Hive export
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摘要:Hive的下载 下载地址http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 选择合适的Hive版本进行下载,进到stable-2文件夹可以看到稳定的2.x的版本是2.3.3 回到顶部 Hive的安装 1、本人使用MySQL做为Hive的元数据库,所以先安装MySQL。 MySql安
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摘要:Hive的架构 从上图看出hive的内部架构由四部分组成: 1、用户接口: shell/CLI, jdbc/odbc, webui Command Line Interface CLI,Shell 终端命令行(Command Line Interface),采用交互形式使用 Hive 命令行与 Hi
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摘要:1、Hive 由 Facebook 实现并开源 2、是基于 Hadoop 的一个数据仓库工具 3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表 4、并提供 HQL(Hive SQL)查询功能 5、底层数据是存储在 HDFS 上 6、Hive的本质是将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务运行 7、使
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摘要:在Express项目中使用Mongoose 快速生成express应用 这里我们用express-generator来快速生成express应用(先安装好node、npm、express-generator、mongodb) $ express mongooseExpress 先看下最终的项目结构图
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摘要:MongoDB特点: 使用BSON存储数据 支持相对丰富的查询操作(相对其他nosql数据库) 支持索引 副本集(支持多个实例/多个服务器运行同个数据库) 分片(数据库水平扩展) 无模式(同个数据文档中的数据可以不一样) 部署简单方便(默认无密码,也带来安全问题) 服务的启动: mongod (此前
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摘要:前提和设计目标硬件错误硬件错误是常态而不是异常。HDFS可能由成百上千的服务器所构成,每个服务器上存储着文件系统的部分数据。我们面对的现实是构成系统的组件数目是巨大的,而且任一组件都有可能失效,这意味着总是有一部分HDFS的组件是不工作的。因此错误检测和快速、自动的恢复是HDFS最核心的架构目标。流
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摘要:hadoop框架 Hadoop使用主/从(Master/Slave)架构,主要角色有NameNode,DataNode,secondary NameNode,JobTracker,TaskTracker组成。 其中NameNode,secondary NameNode,JobTracker运行在Ma
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摘要:Hadoop核心之MapReduce 上部分提到Hadoop存储大数据的核心模块HDFS,这一部分介绍Hadoop处理大数据部分的核心模块MapReduce。 Apache Foundation对MapReduce的介绍:“Hadoop MapReduce is a software framewo
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摘要:Hadoop核心之分布式文件系统HDFS Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,简称HDFS)是Hadoop的核心模块之一,它主要解决Hadoop的大数据存储问题,其思想来源与Google的文件系统GFS。HDFS的主要特点: 保存多个副本,且提供
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摘要:1 Hadoop是什么? Google公司发表了两篇论文:一篇论文是“The Google File System”,介绍如何实现分布式地存储海量数据;另一篇论文是“Mapreduce:Simplified Data Processing on Large Clusters”,介绍如何对分布式大规模
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摘要:最新项目一直出现线上问题,定位原因看到是由于表数据过大导致的,现在有个登录表,登录游戏玩家每次登录的信息,久而久之,这几个表的数据量达到了两亿多条。每天都在上报,采集,由于没有定期删除,数据大量累积。大概有一年左右的数据,一个表的数据已经达到亿级别的。这样算下来,一个表的数据至少是几十GB了。因此需
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摘要:线上测试环境搭建过程记录 第一步:安装JDK,以jdk1.8为例子: 1.将jdk1.8的rpm软件包拷贝到 /usr/local 下 2.执行 rpm -ivh jdk-8u191-linux-i586.rpm 3.安装完以后 会在 /usr/java/latest 下有对应的 jdk 版本 4.
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摘要:SpringBoot Web学习笔记 一、资源的访问: 情形一、所有的 /webjars/** 都会去 classpath:/META_INFO/resource/webjars/ 下找资源; webjars:以jar包的方式引入静态资源; eg: 引入jquery的 webjar 包 其层级目录如
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摘要:分布式服务架构学习 第一章: 理论基础: 互联网企业对传统技术进行发展和演化,形成一套具有互联网特色的互联网技术,互联网技术以拆分为原则来满足服务于海量 用户的需求,从架构上来讲,分布式、服务化( SOA )、 微服务得到了深入发展,以拆分和服务化为基础,将海量用户产生的大规模的访问流量进行分解,采
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摘要:SpringBoot的最大好处就是实现了大部分的自动配置,使得开发者可以更多的关注于业务开发,避免繁琐的业务开发,但是SpringBoot如此好用的 自动注解过程着实让人忍不住的去了解一番,因为本文的注解解析过程会持续更新本部分,所以首先从简单的自动配置原理过程进行描述,后边在 学习完注解驱动开发后
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摘要:爬虫学习小结 此处进行简单的分类,对于普通的网页爬取内容,如果没有登录界面可以直接使用Jsoup的API进行爬取; 如果网站是在打开目标也之前需要进行登录,此时需要先使用用户加密码实现登录获取Cookie然后进行登录; 本文就第二种方式进行分析: 方式一、 httpClient中的PostMetho
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摘要:mybatis-spring-boot-starter 任何模式都需要首先引入mybatis-spring-boot-starter的pom文件。 <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-
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