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本文深入探讨了Hadoop分布式计算引擎的核心进程机制。文章首先介绍了HDFS、YARN和MapReduce三大组件的进程架构,包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等关键进程的功能与交互方式。随后分析了Hadoop进程的生命周期管理和通信机制,展示了从系统启动到集群就绪的完整流程。文章还重点阐述了进程监控与调优策略,提供了各核心进程的关键监控指标和资源占用分析。在故障排查部分,详细讨论了常见进程故障的分类与恢复机制。最后,文章介绍了Hadoop的进程
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本文结合某 GDP 万亿新一线城市智慧交通等 5 个实战项目,拆解智慧城市时空大数据 “规模大、多源异构、实时性高” 三大痛点,详解 Java 分布式存储技术栈(HDFS+HBase+Flink)的选型逻辑、架构设计、核心代码(HBase 表创建、Flink 实时写入、权限控制)及性能优化方案,提供从数据采集到安全合规的全流程落地指南,同步延伸智慧安防、智慧市政场景的泛化应用,解决查询延迟高、存储成本高、数据丢包等实际问题,代码可直接复用。
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项目管理是系统化实现项目目标的过程,核心聚焦目标导向、过程管控、资源优化和相关方参与四大原则。其知识体系涵盖范围、进度、成本等十大领域,通过启动、规划、执行、监控和收尾五大过程组实施。常用工具包括甘特图、关键路径法和挣值管理等。在系统分析考试中,需重点掌握核心领域、进度与成本控制方法,以及风险管理策略。论文可结合实际案例,探讨项目管理在信息系统开发、成本控制或跨部门协作中的应用。
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系统设计是系统分析师工作的核心环节,旨在将需求转化为可落地的技术方案。其核心流程包括:需求转化与分析、架构设计与选型、模块与组件设计、数据设计及设计评审优化。关键原则包括模块化与分层、高内聚低耦合,确保系统的可扩展性、容错性和安全性。系统设计需平衡功能性需求与非功能性需求,通过合理的架构规划和模块划分,降低复杂度、规避风险并保障可维护性,为后续开发提供清晰的技术蓝图。
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可以把 MQ 消息队列想象成一个仓库,采购部门进货之后,把货物放在仓库里,生产部门从仓库中取出零件,并加工成产品,这样类比,可能更帮助我们理解,仓库放的是物品, MQ 放的是消息,仓库负责存储物品,并转发物品,同样的,,比如,在电子商务平台中,如果用户下单后一定时间内未支付,可以使用延迟队列在超时后自动取消订单(可以把 MQ 想象一个仓库,暂时存储了这些消息,到一定时候进行转发~),但这里的消息队列,只不过队列中存放的是消息,消息可以非常简单,也可以非常复杂。MQ 消息队列还可以用于日志处理,例如,
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在当今数字化时代,大数据已经成为企业决策、产品创新及业务优化的核心驱动力。一个高效、可扩展且安全的大数据架构,对于充分挖掘数据价值、提升业务洞察力至关重要。大数据架构设计是一个复杂而系统的工程,需要综合考虑业务需求、技术选型、安全合规等多个方面。本文将深入探讨大数据架构设计时需要关注的各个要点。
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本文系统介绍了Git版本控制工具的核心功能与使用流程。从安装配置、基础概念(工作区/暂存区/仓库)到核心操作(add/commit/diff/log),详细讲解了Git的版本管理机制。重点介绍了分支管理、远程协作(clone/push/pull)等团队开发必备技能,并提供了撤销修改、合并冲突等实用技巧的解决方案。
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金融风险建模与管理是金融领域中至关重要的环节。它通过运用数学、统计学和计算机科学等多学科知识,构建模型来识别、量化、监测和控制金融风险。这些风险包括市场风险(如股票价格波动、利率变动)、信用风险(债务人违约)、操作风险(内部失误或外部欺诈)等。通过精准的模型,金融机构能够合理配置资本、优化投资组合、制定风险管理策略,从而在复杂多变的金融市场中稳健运营,保障金融体系的稳定。
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在消息传递过程中, 可能会遇到各种问题, 如网络故障, 服务不可用, 资源不足... 这些问题可能导致消息处理失败. 为了解决这些问题, RabbitMQ 提供了重试机制, 允许消息在处理失败后重新发送. 但如果是程序逻辑引起的错误, 那么多次重试也是没有用的, 可以设置重试次数.
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RabbitMQ 作为消息中间件来说, 最重要的就是收发消息了, 但是我们在收发消息的时候, 可能会因为一系列特殊情况导致消息丢失 : RabbitMQ 对上面消息丢失的情况进行考虑, 做出了不同的应对措施 : RabbitMQ 向消费者发送消息后, 就会删除这条消息. 但是, 如果消费者处理消息异常, 就会造成消息丢失. 为了解决消息在 Broker 和 消费者之间问题 RabbitMQ 推出了消息确认.消费者在订阅队列时, 可以指定 autoAck 参数, 根据这个参数设置, 消息确认机制可以分为两种
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rabbitmq 提供了 7 种工作模式, 进项消息传递, 下面我们来一一进行了解.常量类。
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本文介绍了Spark核心组件RDD(弹性分布式数据集)的五大特性及创建方式。RDD是不可变、可分区、并行计算的数据集合,具有五大特性:分区组成、分区计算函数、RDD间依赖关系、键值RDD分区器及最佳计算位置。RDD创建方式包括从集合创建(Java/Scala API)、从文件创建以及基于现有RDD转换。文章还强调RDD不存储数据,采用"计算移动,数据不移动"原则,并提供了具体代码示例说明如何创建RDD及设置分区数。
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《大数据技术全景指南:2025学习路径与实战建议》摘要: 本文系统梳理了大数据技术体系与学习路径,涵盖六大核心模块:数据采集、存储、计算、建模、治理和应用。针对不同学习阶段(入门到专家)提供详细的学习计划,建议从Linux/SQL基础开始,逐步掌握Hadoop/Kafka生态,最终进阶Flink/Spark和数据湖技术。文章特别强调要避免常见误区:忽视基础SQL、工具原理不扎实、过度追逐新技术等。重点指出大数据技术在电商、金融、智慧城市等领域的核心价值,以及构建"数据采集→处理→可视化"
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(共有三台虚拟机node1,node2,node3)其中node1为主节点即为运行namenode和resourcemanager。最后可以在浏览器输入node1:8088进入网页可以更直观的看到我们的yarn是怎么运行的。yarn --daemon start +各进程名称进行启动。至此完成mapreduce,yarn集群完成配置。将我们配置好的文件复制到node2,node3。大家可以自己操作一下,只要细心就没问题!2.配置yarn-site.xml文件。1.配置yarn-env.sh文件。
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但是可以看到,我们并不能访问,如果要使用 guest 访问,则需要本机访问,才可以,因为从 RabbitMQ 3.3.0 开始,禁止使用 guest 权限通过 除了 localhost 外的访问(当然解除的方法也是有的,这里就介绍啦)之前,我们需要先部署 Erlang 环境,再安装 RabbitMQ 环境(就像运行 Java 程序,需要先安装 JDK~)RabbitMQ 是一套开源的消息队列服务软件,基于 Erlang 语言编写的,因此,在。可以看到,这里的管理界面是十分友好的,易于操作~
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本文介绍了Git项目初始化和SSH连接GitHub的完整流程。首先说明了如何初始化本地Git仓库、配置用户信息、创建.gitignore文件排除编译生成文件,以及首次提交和推送代码到远程仓库的步骤。接着详细讲解了如何从Git中移除已错误提交的文件。文章后半部分重点介绍了SSH连接GitHub的配置方法,包括生成SSH密钥、添加密钥到ssh-agent、测试连接以及修改远程仓库地址为SSH协议的操作。最后还提供了解决网络连接超时问题的建议,即通过配置SSH端口为443来确保连接稳定性。
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大数据不会+框架不熟+算法头疼?基于Spark+Django的食物口味分析系统一站式解决方案
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本文详细介绍了MySQL和Hive的安装配置过程。MySQL部分包括卸载mariadb、下载解压MySQL、设置用户权限、初始化数据库、修改配置文件以及配置远程连接等步骤。Hive部分则涵盖了解压安装包、设置环境变量、配置hive-site.xml文件等操作。文章提供了完整的命令和截图指引,适合需要搭建MySQL和Hive环境的用户参考。
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hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar java类名 程序参数1 程序参数2。6.统计结果保存在输出路径中的part-r-00000文件。4.使用命令将mapreduce程序提交到yarn中执行。在单词计数中程序参数1为输入路径,程序参数2为输出路径。words.txt(由单词组成,用空格隔开)也可以在yarn的可视化网站上查看,更加清晰。3.在hdfs中创建输入路径,和输出路径。2.创建一个数据文件。
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记录LLM decoding的beam search 策略在transformers库中的实现。

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