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storm系统架构学习

Storm架构如下图所示: 1、主控节点(Master Node) 运行Storm nimbus后台服务的节点(Nimbus),它是storm系统的中心,负责接收用户提交的作业(如同spark submit一样 即为jar包形式保存的topology代码),通过Zookeeper向每个工作节点分配处理任务(有进程级的也有线程级别的) 2、工作节点(Work Node) 运行Storm supervisor后台服务的节点。用来监听nimbus分配的任务并下载作业副本,启动、暂停或撤销任务的工作进程及其线程。其中工作进程执行指定topology的子集,而同一个topology可以由多个工作进程完成;一个工作进程由多个工作线程组成,工作线程是spout/bolt的运行时实例,数量是由spout/bolt的数目及其配置确定。 3、控制台节点(Web console Node) 运行storm UI后台服务的节点。实际上是一个Web服务器,在指定端口提供页面服务。用户可以通过使用浏览器访问控制台节点的Web页面,提交、暂停和撤销作业,也可以以只读的形式获取系统配置、作业及各个组件的运...

Spark1.6 DataSets简介

Apache Spark提供了强大的API,以便使开发者为使用复杂的分析成为了可能。通过引入SparkSQL,让开发者可以使用这些高级API接口来从事结构化数据的工作(例如数据库表,JSON文件),并提供面向对象使用RDD的API,开发只需要调用相关 的方法便可使用spark来进行数据的存储与计算。那么Spark1.6带给我们了些什么牛逼的东西呢? 额。。。 Spark1.6提供了关于DateSets的API,这将是Spark在以后的版本中的一个发展趋势,就如同DateFrame,DateSets提供了一个有利于Spark Catalyst optimizer 以及数据字段查询的分析优化,并支持更加快速的内存编码。并且数据集扩展了编译时的类型安全检查机制,可以更好地在程序运行前就检查错误。   DataSets是一个强类型的、不可变的对象集合,DataSets的API核心是一个新的编码器,改编码器的作用是将JVM的对象与表结构进行转换。使其可以操作序列化的数据及提高了内存的利用率。同时,用户在使用时,发现与一般的RDD的API极其相似,提供了很多相同的功能转换。如下代码,进行文本中...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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