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使用sqoop将hive中的数据导入mysql中记录简单案例首先开启集群：start-all.sh在hive中建库建表，并插入一条数据来为自己做实验：验证一下，是否插入成功：在mysql中建表，并且要与hive中传过来的数据字段相对应：建表后为空：用sqoop将hive中的数据传到mysql中：export 导出数据，–connect 连接数据库的参数，–username root 是指用户名为root,test mysql中使用的数据库的库名，–password ‘’
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- W~J~L
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文章目录简介1、 scala中声明变量2、惰性变量3、基本数据类型4、scala类型层次结构5、scala中的条件表达式6、scala方法的重载7、scala中的块表达式8、循环1、for循环2、while循环9、方法和函数1、方法2、函数3、方法和函数的区别4、方法转换为函数提示：代码实例重点在于讲解知识点上，代码相对简单，所以都是使用scala shell来直接操作的简介Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，是可扩展语言，并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性的混合功能编
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- 橙子园
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本文将从ZooKeeper集群如何保证一致性，讲到zookeeper保证数据一致性的协议，然后展开讲Zookeeper集群Leader选举，包括集群三种节点的类型，ZAB协议中节点的四种状态，以及两种情况下Leader选举的过程。然后会详细展开讲解ZAB协议，包括ZAB协议中ZXID的结构，ZAB协议的两个重点，崩溃恢复模式和消息广播模式。然后会通过一个例子来说明ZAB协议中Leader的单点问题，进而引出Paxos算法。文章会分为上下两个篇章，本文为第一部分。
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- 大能能_
- 21小时前
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hadoop-3.3.3完全分布式集群搭建前言环境准备软件版本集群规划一、配置jdk环境变量1. 解压jdk2. 修改/etc/profile文件二、hadoop集群搭建1. 关闭防火墙2. 修改主机名3. 添加ip映射4. 配置免密登录5. 修改hadoop配置文件1. 解压2. 配置hadoop环境变量3. hadoop-env.sh4. core-site.xml5. hdfs-site.xml6. yarn-site.xml7. mapred-site.xml8. workers6. 分发文件7.
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- bloom__❀；
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0. 引言在使用spring-data-elasticsearch读取es中时间类型的数据时出现了日期转换报错，不少初学者会在这里困惑很久，所以今天我们专门来解读该问题的几种解决方案。1. 问题分析该问题的报错形式一般是：Failed to convert from type [java.lang.String] to type [java.util.Date] for value '2022-03-15T14:31:55+08:00'; nested exception is java.lang
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- wu_55555
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前言上一篇我们认识了一下Kafka以及完成了一个快速入门程序。这篇文章我们将学习Kafka的整体架构，工作流程，以及一些核心概念，正所谓知其然知其所以然。Kafka的架构我们知道，消息队列的工作流程需要三部分组成：Producer生产者 ，Kafka服务器 ，Consumer消费者，生产者发送消息到Kafka，消费者从Kafka拉取消息。而Kafka本身是分布式架构的，如下图：看过我《RocketMQ入门经典》的朋友应该能看出来这个图和RocketMQ的架构图是很相似的，或者说RocketMQ很多
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- 墨家巨子@俏如来
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本文主要讲的是，我们如何在没有hadoop或者spark这些大数据统计工具的情况，如何对大规模的文章快速的获取分词并且统计词频的方法，尤其是百万级其以上的数据量效果明显。【特别说明】我是经过实测的，可能和自己的机器有关，所以耗时上可能有些差异。但是效果肯定是明显的。好的方法就是要分享给大家。1. 本文涉及到的工具、数据、命令工具：jieba_fast [1] 使用cpython重写了jieba分词库中计算DAG和HMM中的vitrebi函数，速度得到大幅提升。快速利用清华镜像安装jieba_
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- 快乐的小凯
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一 需求1 监听所有客户端的上线和下线。2 将某一个客户端的上线和离线情况，转告给其他客户端“客户端XX上/下线”3 客户端先将消息发送给服务端，服务端再将此消息转发给所有客户端（包括发送者自己），如果其他客户端接收到了此消息，则显示“【某ip】发送的消息：XXX”；如果是自己接收到了此消息，则消息“【我】发送的消息：XXX”二 服务端1 主程序类package netty.socket;import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap;im
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- chengqiuming
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Hadoop作为大数据的分布式计算框架，发展到今天已经建立起了很完善的生态，本文将一一介绍基于Hadoop生态的一系列框架和组件。Flume简介：Flume 是一个分布式、高可用的服务，用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。作用：Flume 主要承载的作用是收集各个数据源的事件或日志数据，然后将其Sink到数据库架构Flume的实现架构原理也非常简单，通过Agent代理来实现数据的收集，一个Agent包含了Source，channel，Sink三个组件。Source：采集的数据来源
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- 五只鸭子
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文丨智能相对论作者丨陈选滨说起近两年的热门领域，网络安全绝对是排得上号的一个。要知道10年前（也就是2011年），我国的新增网络安全企业数量还不足1万家，直到近两年来，我国的网络安全企业数量才出现爆发性增长。根据企查查数据，2020年我国新增网络安全企业数量为19.79万家，同比增长107.31%，2021年新增网络安全企业数量更达到36.99万家，同比增长86.89%。与此同时，资本市场的加码也在不断的刺激着网络安全产业的蓬勃发展。根据国家工信部网络安全产业发展中心发布的《2021..
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- 智能相对论
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不看就亏系列！这里有完整的 Hadoop 集群搭建教程，和最易懂的 Hadoop 概念！| 附代码...
Hadoop 是 Lucene 创始人 Doug Cutting，根据 Google 的相关内容山寨出来的分布式文件系统和对海量数据进行分析计算的基础框架系统，其中包含 MapReduce 程序，hdfs 系统等！[它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发。]
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6 个步骤，教你在Ubuntu虚拟机环境下，用Docker自带的DNS配置Hadoop | 附代码
最近，作者整理了一套Hadoop搭建方案。最后的镜像大小1.4G多，使用docker子网，容器重新启动不需要重新配置/etc/hosts文件。 配置过程中参考了如下博客，有些细节问题这些博客里面解释的更加详细。
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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