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大数据探索:在树莓派上通过 Apache Spark on YARN 搭建 Hadoop 集群

有些时候我们想从 DQYDJ 网站的数据中分析点有用的东西出来,在过去,我们要用 R 语言提取固定宽度的数据,然后通过数学建模来分析美国的最低收入补贴,当然也包括其他优秀的方法。 今天我将向你展示对大数据的一点探索,不过有点变化,使用的是全世界最流行的微型电脑————树莓派,如果手头没有,那就看下一篇吧(可能是已经处理好的数据),对于其他用户,请继续阅读吧,今天我们要建立一个树莓派 Hadoop集群! I. 为什么要建立一个树莓派的 Hadoop 集群? 由三个树莓派节点组成的 Hadoop 集群 我们对 DQYDJ 的数据做了大量的处理工作,但这些还不能称得上是大数据。 和许许多多有争议的话题一样,数据的大小之别被解释成这样一个笑话: 如果能被内存所存储,那么它就不是大数据。 ————佚名 似乎这儿有两种解决问题的方法: 我们可以找到一个足够大的数据集合,任何家用电脑的物理或虚拟内存都存不下。 我们可以买一些不用特别定制,我们现有数据就能淹没它的电脑: —— 上手树莓派 2B 这个由设计师和工程师制作出来的精致小玩意儿拥有 1GB 的内存, MicroSD 卡充当它的硬盘,此外,每一...

理解Storm的内部消息缓冲机制

这篇文章是Apache Kafka的作者之一Michael G. Noll写的,他的博客地址在[这里]。 优化Storm计算拓扑性能的过程有助于我们理解Storm内部消息队列的配置和使用,在这篇简短的文章中,我将向大家解释并说明Storm(0.8或0.9版本)的一个工作进程(worker process)和与其相关的多个执行器线程是如何完成内部通信的。 Storm工作进程(Worker processes)的内部消息机制 在以下各章节中,我会交替地使用消息(message)和元组(tuple)两个关键字。 本文中当我提到“内部消息”时,它指的是发生在Storm的单个工作进程内部的消息通信,这类通信只在Storm集群的单台主机(节点)上展开。Storm使用由LMAX Disruptor提供的很多消息队列来完成通信,LMAX Disruptor是一个高性能的线程间消息通信库。 需要注意的是单个工作进程内多个线程之间的通信不同于Storm的多个工作进程之间的通信,工作进程间的通信通常都需要跨主机通过网络完成,对于工作进程间的通信Storm默认采用 ZeroMQ作为基础通信组件(在Stor...

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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。

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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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