深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.5　小结-低调大师

深入理解Spark：核心思想与源码分析. 1.5　小结

2017-05-01 584

1.5　小结

本章通过引导大家在Linux操作系统下搭建基本的执行环境，并且介绍spark-shell等脚本的执行，来帮助读者由浅入深地进行Spark源码的学习。由于目前多数开发工作都在Windows系统下进行，并且Eclipse有最广大的用户群，即便是一些开始使用IntelliJ的用户对Eclipse也不陌生，所以在Windows环境下搭建源码阅读环境时，选择这些最常用的工具，能降低读者的学习门槛，并且替大家节省时间。

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《Hadoop MapReduce实战手册》一2.11 在HDFS中合并文件

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第2章，第2.11节，作者：【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者：杨卓荦责编：杨海玲，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 2.11 在HDFS中合并文件 Hadoop MapReduce实战手册本节将传授如何合并HDFS中的若干文件，以创建一个单独的文件。对于获取有多个输出部分结果的reducer的MapReduce作业的计算结果来说，这招非常有用。操作步骤HDFS的getMerge命令可以将HDFS中给定路径下的文件，复制到本地文件系统的单个合并后的文件中。 >bin/hadoopfs -getmerge /user/foo/demofiles merged.txt 工作原理getmerge命令的语法如下： hadoopfs -getmerge<src><localdst> [addnl] getmerge命令有三个参数。第一个参数——是HDFS路径，它包含要连接文件的HDFS目录。是合并文件的本地文件名。add...

2017-05-02

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2.1　初识Spark 2.1.1　Hadoop MRv1的局限 Hadoop1.0版本采用的是MRv1版本的MapReduce编程模型。MRv1版本的实现都封装在org.apache.hadoop.mapred包中，MRv1的Map和Reduce是通过接口实现的。MRv1包括三个部分：运行时环境（JobTracker和TaskTracker）；编程模型（MapReduce）；数据处理引擎（Map任务和Reduce任务）。 MRv1存在以下不足：可扩展性差：在运行时，JobTracker既负责资源管理又负责任务调度，当集群繁忙时，JobTracker很容易成为瓶颈，最终导致它的可扩展性问题。可用性差：采用了单节点的Master，没有备用Master及选举操作，这导致一旦Master出现故障，整个集群将不可用。资源利用率低：TaskTra

2017-05-02

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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。