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本文详细介绍了在CentOS7系统上配置Hadoop 2.7.3的完整步骤：首先需要准备操作系统、Java环境和Hadoop压缩包；然后解压文件并修改系统环境变量；接着配置Hadoop的核心文件（包括hadoop-env.sh、core-site.xml、mapred-site.xml等）；完成HDFS格式化后启动Hadoop服务；最后设置SSH免密登录。整个过程涵盖了从基础环境搭建到关键配置文件修改，并提供了验证配置成功的方法和注意事项。文末还说明了如何通过密钥设置实现Hadoop服务的免密启动和关闭。
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摘要：本文介绍了Kafka集群的部署配置方案，包含3台服务器节点（kafka01-03），每台同时作为controller和broker。详细说明了服务器配置步骤（主机名、IP地址、hosts解析）、JDK17安装、Docker环境准备，以及使用Docker Compose部署Kafka 4.0.0的具体方法，包括集群ID生成、节点角色配置、监听端口设置和数据持久化方案。重点讲解了KRaft模式下controller和broker的协同工作机制，以及通过环境变量动态覆盖配置的实现原理。
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这份报告是一个性能基准测试（Benchmark）结果，用来比较不同库在处理 Excel 文件时的导出和导入性能。测试了多种常见的 Excel 操作库，包括 ClosedXML、OpenXML、NPOI、MiniExcel 和 ExcelDataReader。
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2025年Java面试核心考点速览：涵盖Java基础（OOP、JVM、集合）、并发编程（HashMap优化、ThreadLocal）、Spring生态（自动配置、微服务）、数据库优化（MySQL/Redis）、分布式系统（CAP、Kafka）等关键领域。重点包括：Java8+新特性、SpringCloudAlibaba组件、JVM调优及分布式ID生成方案。提供实战案例（双重检查锁单例模式）和备考建议：结合项目经验、掌握算法模式、关注云原生技术趋势。建议根据目标岗位层级（初级/高级）针对性准备，注意技术深度与
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Git是Linus Torvalds于2005年开发的分布式版本控制系统，旨在解决集中式系统的性能问题。文章介绍了Git的基本操作（安装、克隆、提交、推送等）和常见命令（add/commit/push/pull）。同时讲解了Linux下使用gdb/cgdb进行程序调试的方法，包括调试模式编译、断点设置、变量查看等技巧，并推荐使用cgdb提升调试效率。最后还介绍了条件断点等高级调试功能。
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本文介绍了如何使用Gitee进行代码版本管理。首先说明了日常开发中提交代码的规范：已完成功能提交远程仓库，未完成代码提交本地仓库。接着详细讲解了Git的安装及基本操作命令，包括创建用户、初始化仓库、分支管理等。然后指导如何在Gitee上创建远程仓库，并通过PyCharm进行项目克隆和推送。最后讲解了项目组长如何搭建环境、创建分支并推送到远程仓库，以及团队成员如何协作开发。文章提供了从Git安装到团队协作的完整流程，配有详细的操作截图和代码示例，帮助开发者快速上手Gitee的使用。
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本文介绍了Spark在Yarn模式下提交任务的两种方式：Yarn-Client和Yarn-Cluster模式。Yarn-Client模式中，Driver运行在客户端节点，适合测试环境；Yarn-Cluster模式中，Driver作为AM运行在集群内部，适合生产环境。文章详细说明了两种模式的提交命令和执行流程，并对比了它们的特点和使用场景。Yarn-Client模式便于查看任务结果但可能导致客户端负载过高，而Yarn-Cluster模式将Driver分散在集群中，需要通过Yarn WebUI查看结果
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本研究对比了Hadoop MapReduce和Spark框架在文本处理任务中的性能表现。实验采用34万+条电影情节文本数据，使用Java实现MapReduce二次排序算法（包含词频计数与去重聚合），运行耗时19.5秒；PySpark实现通过RDD持久化和reduceByKey优化，耗时26.7秒。性能对比可视化显示MapReduce在本次任务中效率更高。实验环境包括HDFS存储、Linux/Windows系统，使用IDEA和PyCharm开发工具，完整呈现了分布式计算技术的实现与优化过程。
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- 不甘平钒
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数据库是应用及计算机的核心元素，负责存储运行软件应用所需的一切重要数据。为了保障应用正常运行，总有一个甚至多个数据库在默默运作。我们可以把数据库视为信息仓库，以结构化的方式存储了大量的相关信息，并合理分类，方便搜索及使用。
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数据库连接池和线程池等池技术存在的意义都是为了解决资源的重复利用问题。在计算机里，创建一个新的资源往往开销是非常大的。而池技术可以统一分配，管理某一类资源，它允许我们的程序可以重复的使用这个资源，只有在极端情况下（比如连接池满）才会创建新的资源。
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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在线教育如何应对流量洪峰？阿里云专家：上云+云数据库是最佳路径
2月中下旬原本是全国各地春季学期开学的日子，但这场突如其来的疫情使得1.8亿中小学生只能纷纷在家开启“停课不停学”的学习生活，而线上教育也顺势成为了这一特殊时期首选的学习方式。
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探索处理数据的新方法，8 个重点带你搞懂云数据库——DBaaS（数据库即服务）到底是什么！...
在分析的世界中，网站的每次点击都是数据分析的候选对象，显然，这会涉及大量的数据生成。
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数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制不严谨，引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈，如何从技术角度避免类似的事件发生，才是我们需要认真总结的。
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众志成城 共克时艰 TigerGraph免费开放企业级版本授权全力支持疫情防控
新型冠状病毒肺炎疫情自发生以来，一直牵动着全国人民的心。全球领先的可扩展企业级图数据库TigerGraph宣布，利用强大的企业级图数据库产品，免费开放企业级版本授权，为政府机构、公共事业和科研机构赋能，帮助实现更加科学和有效的研究和决策，减轻疫情对社会和经济的影响。
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受疫情影响，多数企业员工目前无法回到写字楼办公，学生推迟开学，稳定高效的远程办公和直播授课成为2020年的开年刚需。腾讯从1月24日开始向全国免费开放可支持300人同时在线会议的“腾讯会议”，直至疫情结束。央视新闻联播对此也给予了报道。
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近年来超融合在国内迎来快速增长，根据IDC最新发布的报告，2019上半年中国超融合市场增长率达56.7%，大幅超越去年同期。Gartner发布的最新报告，到2023年我国超融合市场依旧保持23%的快速增长。超融合覆盖范围正在进一步扩大，不仅服务的客户在向大规模企业扩张，应用场景也从服务器虚拟化、VDI扩展到数据库、私有云等关键业务。
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12月3日，广州云峰会上，阿里云宣布推出面向混合云场景的CPFS一体机和视觉AI一体机，两款新品具备超高性能、开箱即用等特性，极大降低企业上云的周期和门槛。加上此前推出的POLARDB数据库一体机和蚂蚁mPaaS一体机，阿里云已为客户提供了四款一体机家族产品，集结了云、网、边、端一体化的能力，打破云的边界，让企业能够随时随地全栈、全态、甚至全域上云。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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2019年技术盘点云数据库篇（一）：UCloud专家谈云数据库：千锤百炼 云之重器
公有云逐渐成为企业运行 IT 设施的新趋势，那么作为企业最核心的系统—数据库，数据上云也成为大数据时代的必然选择。对企业来说，数据可视为其命脉，因此数据迁移上云就意味着将企业“命脉”搬到云平台。事实上，数据上云有两种形式，数据库直接上云或者选择云数据库，而云数据库利用其云原生的优势具备了许多过去数据库产品不具备的优势，包括可靠性、弹性、存储容量以及成本等，正逐渐被更多的企业所接受。
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近日，开源数据库厂商MongoDB与阿里云在北京达成战略合作，作为合作的第一步，最新版MongoDB 4.2数据库产品正式上线阿里云平台。
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
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四大开源项目联合发布 腾讯已成Github全球贡献前十公司！
近日在Techo开发者大会上，腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布，包括分布式消息中间件TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8开发的Tencent Kona JDK、分布式HTAP数据库 TBase，以及企业级容器平台TKEStack。
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正式开源TKE和TBase，腾讯正成为大数据领域开源全面的厂商
在11月6日召开的Techo开发者大会上，腾讯云副总裁、腾讯数据平台部总经理蒋杰博士正式对外披露腾讯大数据平台10年技术演进历程。经过10年的积累，腾讯大数据平台的算力资源池目前已有超过20万台的规模，每天实时数据计算量超过30万亿条，并且随着资源管理平台核心TKE和分布式数据库TBase正式对外开源，腾讯正在成为大数据领域开源全面的公司。
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