Hadoop

今天跟大家分享的是关于Python序列的导图知识点， 文末获取网盘链接 1.内涵 1.1成员 1.2包括 2.操作符 2.1标准类型操作符 2.2序列类型操作符 2.2.1成员关系 2.2.2连接 2.2.3重复 2.2.4切片 3.BIF 3.1类型转换 3.2可操作BIF 3.3其他操作 点击链接获取完整文档 链接： https://pan.baidu.com/s/1WCtRvlKXWio0ue_2HiIIQg 提取码：hfil ※部分文章来源于网络，如有侵权请联系删除；更多文章和资料|点击后方文字直达 ↓↓↓ 100GPython自学资料包 阿里云K8s实战手册 [阿里云CDN排坑指南] CDN ECS运维指南 DevOps实践手册 Hadoop大数据实战手册 Knative云原生应用开发指南 OSS 运维实战手册 云原生架构白皮书 Zabbix企业级分布式监控系统源码文档 10G大厂面试题戳领 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4601114/blog/4701338

摘要 ：华为云发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念，那我们就来看看湖仓一体的前世今生。 伴随5G、大数据、AI、IoT的飞速发展，数据呈现大规模、多样性的极速增长，为了应对多变的业务诉求，政企客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求，“湖仓一体”的概念应运而生，它打破数据湖与数仓间的壁垒，使得割裂数据融合统一，减少数据分析中的搬迁，实现统一的数据管理。 早在2020年5月份的华为全球分析师大会上，华为云CTO张宇昕提出了“湖仓一体”概念，在随后的华为云与计算城市峰会上，“湖仓一体”理念跟随华为云FusionInsight智能数据湖在南京、深圳、西安、重庆等地均有呈现，在刚结束的HC2020上，张宇昕在发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念。那我们就来看看湖仓一体的来世今生。 数据湖和数据仓库的发展历程和挑战 早在1990年，比尔·恩门（Bill Inmon）提出了数据仓库，主要是将组织内信息系统联机事务处理(OLTP)常年累积的大量资料，按数据仓库特有的资料储存架构进行联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)等分析，帮助决策者快速有效地从大量资料中分析出有价值的资讯，以利决策制定及快速响应外在环境变化，帮助构建商业智能(BI)。 大约十年前，企业开始构建数据湖来应对大数据时代

1.准备一台客户机 2.安装JDK和hadoop 3.配置环境变量 4.配置集群在yarn上运 　　4.1配置环境变量 yarn-env.sh 增加exprt JAVA_HOME= mapred-env.sh 增加exprt JAVA_HOME= 　　4.2配置集群环境 　　　　由于yarn包含resourceManager和nodeManager\ApplicationManager以及Container，因此在此处先配置resourceManager和nodeManager 　　　　a.配置yarn-site.xml　　　 　　　　<!-- reducer获取数据的方式 --> 　　　　<property> 　　　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 　　　　　　 <value>mapreduce_shuffle</value> 　　　　</property> 　　　　<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> 　　　　<property> 　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 　　　　　　<value> hadoop101 </value><!--此处的红色标记必须在/etc/hosts文件中完成主机名城和Ip的映射配置--> 　　　　<

http://qs51:9205/_license curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT -u elastic:changeme 'http://qs51:9205/_xpack/license?acknowledge=true' -d @zhang-showay-07756d6b-6c27-4d3f-a91a-dd9974732c34-v5.json grant all privileges on *.* to root@'%' identified by 'root'; FLUSH PRIVILEGES; sudo useradd --system --home=/opt/cloudera/cm-5.14.0/run/cloudera-scm-server --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm 在主节点初始化CM的数据库： /opt/cloudera/cm-5.14.0/share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql -hqs51 -uroot -proot --scm-host qs51 scm scm scm vim /opt/cloudera/cm-5

ERROR:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing 解决方案 参考文章： （1）ERROR:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing 解决方案 （2）https://www.cnblogs.com/spicy/p/9510330.html 备忘一下。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4438370/blog/4678645

Hadoop 是什么？ Apache 开发的一套分布式系统基础架构 主要解决海量数据存储，和海量数据计算的问题 Hadoop 更广泛的说，就是一个生态圈 Hadoop 发展历史 Gfs-hdfs Map-reduce-MR BigTable-hbase Hadoop 三大发行版本 Apache: 最原始的基础版本，入门方便 Cloudera ：大型互联网企业中应用较多 Hortonworks ：文档较好 Hadoop 优势 高可靠：底层默认维护多个原数据副本 , 即使 hadoop 在计算或处理某个单元时出现故障，也不会导致数据的丢失 高扩展：通过集群形式处理分配任务数据，可大量扩展集群节点 高效性：在 MapReduce 的思想下， hadoop 是并行工作的，加速任务的处理。 高容错性：能够将自身处理失败的任务重新分配 Hadoop 的组成 Hadoop1.x 辅助工具 common---hdfs 数据存储服务 —mapreduce( 计算 + 资源调度 ) Hadoop2.x 辅助工具 common---hdfs 数据存储服务 —mapreduce( 计算 )—Yarn( 资源调度 ) 1.Hdfs 架构概述 1)Namedode ：存储文件的元数据，如文件名，目录结构，文件属性 ( 生成时间，副本数，文件权限 ) ，以及每个文件的块列表和所在的 datanode 2

1 scala简介 面向对象和面向函数 静态类型提高效率 运行在JVM和JS上 特点 优雅 简洁 速度快 兼容HADOOP生态 spark是scala编写的 函数式编程有利于数据流式处理 2 scala环境搭建 2.1 环境变量配置 下载 windows环境 解压 --系统--高级设置--系统环境变量 配置SCALA_HOME linux环境 解压 配置 /etc/profile 2.2 IDEA搭建scala项目 2.2.1 安装scala插件 retstart 重启IDEA 2.2.2 new project // 1 object中的所有的内容默认是static object Demo1 { // 等同于java的main方法 程序的入口 def main(args: Array[String]): Unit = { // 打印数据 简洁 println("hello scala") } } 在scala中有class和object两种 object中的内容默认是static修饰的 , 静态的 ,所以main方法写在object中才能执行 3 数据类型 Any 类似于java中的Object 所有类的父类 Any AnyVal 数值 AnyRef 引用类有关 : 1 java的所有的类 2 scala的任意类 (scala类和集合类工具类) 在scala中所有的类型都是对象

本文来自一个8年大数据老兵的面试经历投稿，我完完整整的看了一遍，真的很细很细，疫情期间面试各种失败各种总结，最后拿到Offer实属不易，精神很值得大家学习 前言 我不是什么大牛，我只是一个有八年工作经验的互联网老兵，既没有非常亮眼的学历，也没有牛逼大厂的履历。 这个冬天，在孩子得病从急诊转住院的时候，我得到了年前将被优化的消息，作为家里唯一经济来源的我整个人蒙了，一时间茫然和无助差点毁了我。 最后我还是和家人如实说了，受到了他们的极大的鼓励，也找到了重新开始的勇气。 可惜这场疫情来的如此凶猛，职位少、要求高、电话面试、视频面试、在线coding、屡战屡败、屡败屡战，构成了我这两个月的常规生活。 我一开始也焦虑、茫然，甚至对自己的能力和工作经验深深怀疑。 后来经过几个好朋友的鼓励打气，也看了敖丙的很多面试文章，认真总结自己面试中不足的地方，查漏补缺，终于在这周确定了offer。（这是原话，我真没瞎加哈哈） 接下来我就我之前面过的腾讯、高德、京东、美团、饿了么、快手、字节跳动、滴滴、360金融、跟谁学、网联清算、华晨宝马、快看漫画、陌陌、脉脉等等等公司的面试题做一下总结，权当抛砖引玉，希望对大家有帮忙。 面试问题汇总 基础问题 linux和网络基础 （1）linux系统内核态和用户态是什么，有什么区别？ （2）BIO、NIO、AIO都是什么，有什么区别？ （3）TCP和UDP的区别？

简介： 数据湖是以集中、统一方式存储各种类型数据，数据湖可以与多种计算引擎直接对接，我们使用OSS作为数据湖底座，数据统一存储在OSS中，有效消除了数据孤岛现象，多种计算与处理分析引擎能够直接对存储在数据湖中的数据进行处理与分析，避免数据在不同引擎中反复复制，减少了不必要的资源损耗。 行业综述 全民娱乐时代，网络互娱市场持续保持高速增长 随着互联网的普及以及技术的发展，互联网娱乐行业的发展也日渐成熟。从早期单一门户网站，到个人博客的流行，再到视频网站的壮大。以及这两年层出不穷的短视频、直播、资讯平台等，网络娱乐行业的发展也正在从内容为王，开始往大数据驱动内容创新与推广的方向进行发展。 随着生活条件的变好，人们进入了娱乐即生活，生活即娱乐的时代。如同互联网时代到来引爆信息爆炸一样，互联网娱乐的兴起和发展同样有爆发力。据统计，截至2019年6月，我国网络直播用户规模达4.33亿，较2018年底增长3646万。而网络视频的用户更是达到7.59亿，较2018年底增长3391万。 尤其是在15年前后，随着4G的普及以及智能机的大众化，互联网娱乐行业迎来了一次流量红利时期，在这个时期，各种资讯、视频、直播、社交等软件如雨后春笋般冒出，大量的用户开始涌入。在当时只要是有稍微优质的内容输出，就能为作者或是整个平台带来巨大的流量。 行业发展方向 流量红利消失，用户增长陷入瓶颈 但是到了2020年