1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-06-07 20:05:58
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Django之CBV视图源码分析 1.首先我们先在urls.py定义CBV的路由匹配。 FBV的路由匹配： 2.然后，在views.py创建一名为MyReg的类： 注意：该类必须继续View类，且方法名必须与请求方式相同（后面会详解） 3.回到第一步的路由匹配可以看到MyReg.as_view(), ...
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2021-05-03 12:43:20
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一、运行流程 webpack 的运行流程是一个串行的过程，它的工作流程就是将各个插件串联起来 在运行过程中会广播事件，插件只需要监听它所关心的事件，就能加入到这条webpack机制中，去改变webpack的运作，使得整个系统扩展性良好 从启动到结束会依次执行以下三大步骤： 初始化流程：从配置文件和 ...
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2021-04-28 11:52:24
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1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的S ...
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2021-03-16 13:32:12
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。 HBase构建在HDFS之上 ...
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2021-03-16 13:21:18
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1. 为什么要引入Yarn和Spark。 从开源角度看，YARN的提出，从一定程度上弱化了多计算框架的优劣之争。YARN是在Hadoop MapReduce基础上演化而来的，在MapReduce时代，很多人批评MapReduce不适合迭代计算和流失计算，于是出现了Spark和Storm等计算框架，而 ...
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2021-03-15 11:29:44
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。 Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTable，即分布式NoSQL列数据库，外加Zo ...
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2021-03-15 10:45:14
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 答: Hadoop对应于Google三驾马车：HDFS对应于GFS，即分布式文件系统，MapReduce即并行计算框架，HBase对应于BigTabl ...
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2021-03-15 10:30:53
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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS和MapReduce，hadoo ...
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2021-03-15 10:30:41
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回顾一下 servlet运行流程 通过request获得请求行 获得客户端的请求方式：String getMethod() 获得请求的资源: 获取请求地址uri: String getRequestURI() 获取请求地址url:String getRequestURL() 获取去web应用名称:S ...
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2021-03-10 13:42:42
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