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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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