yarn

Hadoop存在缺陷： 基于磁盘，无论是MapReduce还是YARN都是将数据从磁盘中加载出来，经过DAG，然后重新写回到磁盘中 计算过程的中间数据又需要写入到HDFS的临时文件 这些都使得Hadoop在大数据运算上表现太“慢”，Spark应运而生。 Spark的架构设计： ClusterManager负责分配资源，有点像YARN中ResourceManager那个角色，大管家握有所有的干活的资源，属于乙方的总包。 WorkerNode是可以干活的节点，听大管家ClusterManager差遣，是真正有资源干活的主。 Executor是在WorkerNode上起的一个进程，相当于一个包工头，负责准备Task环境和执行Task，负责内存和磁盘的使用。 Task是施工项目里的每一个具体的任务。 Driver是统管Task的产生与发送给Executor的，是甲方的司令员。 SparkContext是与ClusterManager打交道的，负责给钱申请资源的，是甲方的接口人。 整个互动流程是这样的： 1 甲方来了个项目，创建了SparkContext，SparkContext去找ClusterManager申请资源同时给出报价，需要多少CPU和内存等资源。ClusterManager去找WorkerNode并启动Excutor，并介绍Excutor给Driver认识。 2

本文源码： GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、基础环境 1、环境版本 环境：centos7 hadoop版本：2.7.2 jdk版本：1.8 2、Hadoop目录结构 bin目录：存放对Hadoop的HDFS,YARN服务进行操作的脚本 etc目录：Hadoop的相关配置文件目录 lib目录：存放Hadoop的本地库，提供数据压缩解压缩能力 sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本 share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和相关案例 3、配置加载 vim /etc/profile # 添加环境 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin export HADOOP_HOME=/opt/hadoop2.7 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin # 退出刷新配置 source /etc/profile 二、伪集群配置 以下配置文件所在路径：/opt/hadoop2.7/etc/hadoop，这里是Linux环境，脚本配置sh格式。 1、配置hadoop-env root# vim hadoop-env.sh # 修改前 export JAVA_HOME= # 修改后

Hadoop环境配置与测试 前面的实验我们做好了Linux环境和Hadoop环境的准备与配置工作，因此这一实验我们在上一实验的基础上进行Hadoop环境的配置和测试。 Hadoop环境搭建前的Linux环境安装与配置 https://blog.csdn.net/weixin_43640161/article/details/108614907 Linux下JDK软件的安装与配置 https://blog.csdn.net/weixin_43640161/article/details/108619802 掌握Linux下Eclipse软件的安装与配置 https://blog.csdn.net/weixin_43640161/article/details/108691921 熟悉Hadoop的下载与解压 https://blog.csdn.net/weixin_43640161/article/details/108697510 Hadoop的安装方式有三种，分别是单机模式，伪分布式模式，分布式模式。 • 单机模式：Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。 • 伪分布式模式：Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为NameNode

一、设计宗旨 所有被程序员掌握了代码规律的知识，都可以用代码生成器完成开发 模板类代码生成，减轻程序员的开发工作量，这当然是核心需求。 生成的代码直接应用于项目，可以指定代码的生成路径，直接让代码生成到项目路径下面。 跨项目，很多的代码生成器都是基于某个作者自己的项目开发的。( 你只需要学会模板的开发，这个代码生成器适用于所有的项目 )。 跨语言，不论你是python、vue，只有你的代码是模板化的，都可以实现自动生成。 跨操作系统，采用electron开发，所以可以打包安装到windows、linux、macOS都可以。 本代码生成器的设计思路，和其他的代码生成器并没有什么特殊之处。仍然是：数据 + 模板 = 文件。 其实模板的编写是小事情，一般的开发人员十分钟就学会了。重要的是理解这些数据都能用来做什么，理解了这些数据能做什么之后，你就能编写自己的模板，适用于自己的项目。 二、下载与安装 下载 项目gitee源码地址(安装文件下载地址)： https://gitee.com/hanxt/dongbb-coder 点击"发行版"Tab 下载安装版本(目前手头只有windows，所以只打了windows的包)。使用linux或macOS的小伙伴，可以下载源码，使用 yarn electron:build 命令自行打包。 安装 这个安装就比较简单了 选择安装目录 安装完成之后

################ 修改目录权限 #################### [root@vwmaster hadoop]# chown -R root:root hadoop260/ ################ JDK #################### [root@vwmaster hadoop260]# vi etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/bigdata/java/jdk180 ################ hadoop fs 文件系统 #################### 集群配置时将 IP 改为 主机名 [root@vwmaster hadoop260]# vi etc/hadoop/core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://vwmaster:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/bigdata/hadoop/hadoop260</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root

迄今为止，Hadoop 的发展已经经历了两代，分别为Hadoop 1.0 和Hadoop 2.0。与《Hadoop 权威指南(第3版)》相比，第4版在重点介绍Hadoop 2.0的基础上，新增了对当前热门的Hadoop 技术(如YARN、Parquet、Flume、Crunch和Spark)的专门讲解，有助于Hadoop开发者更好地理解相关技术的背景、原理及使用。此外，第4版还引入了Hadoop在医疗健康领域和分子生物学领域的最新应用成果，并为此新增了相关的实例学习，这对广大Hadoop用户而言，具有更好的实践指导意义。 今天，Hadoop 开源项目已经成为研究大数据、开发大数据应用的重要平台，在我国已经形成一个庞大的Hadoop用户社群，他们对学习、掌握和提高Hadoop提出了很高的需求，《Hadoop权威指南》系列版本的推出恰好可以满足这样的需要。该书从第1版发行以来，历次再版后的畅销也证明了它的用途和价值。 本书结合理论和实践，由浅入深，全方位介绍了Hadoop这一高性能的海量数据处理和分析平台。全书5部分24章， 第I部分介绍Hadoop基础知识，主题涉及Hadoop、 MapReduce、 Hadoop分布式文件系统、YARN、Hadoop 的I/O操作。 第II部分介绍MapReduce,主题包括MapReduce应用开发; MapReduce 的工作机制

1：搜索cmd，以管理员方式运行powershell 2：使用命令更改计算机的执行策略 set-ExecutionPolicy RemoteSigned 执行策略更改 执行策略可帮助你防止执行不信任的脚本。更改执行策略可能会产生安全风险，如 http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170 中的 about_Execution_Policies 帮助主题所述。是否要更改执行策略? [Y] 是(Y) [A] 全是(A) [N] 否(N) [L] 全否(L) [S] 暂停(S) [?] 帮助 (默认值为“N”): Y 3:查看执行策略 get-ExecutionPolicy 4：重新执行需要执行的命令 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4398116/blog/4526892

This is a step by step Vue.JS and Firebase tutorial, In this tutorial we are going to explain how to integrate Cloud Firestore database in Vue application using the VueFire package. The Cloud Firestore helps storing and syncing data in realtime across all connected devices. We will use the VueFire package to take advantage of Firebase. It makes our development work, even simpler by providing direct access to Firebase objects. The Vuefire offers logical solutions to create real-time bindings between a Firebase RTDB or a Firebase Cloud Firestore and your Vue application. It always keeps your