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《Hadoop与大数据挖掘》一2.1.4 Hadoop资源管理—YARN

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.1.4节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.1.4 Hadoop资源管理—YARN 在上一节中我们看到,当MapReduce发展到2.x时就不使用JobTracker来作为自己的资源管理框架,而选择使用YARN。这里需要说明的是,如果使用JobTracker来作为Hadoop集群的资源管理框架的话,那么除了MapReduce任务以外,不能够运行其他任务。也就是说,如果我们集群的MapReduce任务并没有那么饱满的话,集群资源等于是白白浪费的。所以提出了另外的一个资源管理架构YARN(Yet Another Resource Manager)。这里需要注意,YARN不是JobTr

《Hadoop与大数据挖掘》一2.2 Hadoop配置及IDE配置

本节书摘来华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章 ,第2.2节,张良均 樊 哲 位文超 刘名军 许国杰 周 龙 焦正升 著 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.2 Hadoop配置及IDE配置 2.2.1 准备工作相关软件及版本如表2-1所示。在安装配置Hadoop集群前,需要先准备需要的机器。按照下面的顺序配置相关机器:1)新建虚拟机master,安装Linux系统(本书使用的是CentOS 6.7 64位);2)配置固定IP;3)关闭防火墙;4)安装必要软件;5)克隆master到slave1、slave2、slave3;6)修改slave1~slave3的IP,改为固定IP。 虚拟机参数配置如下。1)master:1.5G~2G内存、20G硬盘、NAT、1~2核2)slave1~slave3:

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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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