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《Hadoop与大数据挖掘》——2.2 Hadoop配置及IDE配置

本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章,第2.2节,作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升,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 上面的虚拟机参数配置只是参考,可以根据自身机器的实际情况进行调整。 在配置好Hadoop集群所需机器后,先确认下集群拓扑,本次部署采用的集群拓扑如图2-16所示。 如文中未做说明,则所有操作都是在root用户下执行。但是,在生产环节,一般不会使用root用户,这点需要注意。 2.2.2 环境配置 1.安装JDK (1)文件下载 到www.oracle.com网站上下载自己系统对应JDK版本。文件名如jdk-7u-linux-x64.tar.gz,注意下载64位的版本。 (2)解压文件 把下载下来的文件上传

谈分布式测试体系构建

自谷歌提出云计算概念之后,大数据领域的发展就逐渐加速日新月异,云计算具体到实例,可以归纳为调度、均衡、容错、监控、运维等一整套操作海量数据的方案。有别于传统小规模或孤立体系产品,云计算生态圈存在错综复杂的系统级别关联,并行其中的不同架构和模块流转于超大规模的分布式软硬体资源中,很难划分出明显的界限。对于这样的产品体系,传统领域的测试方案要么逐渐失效,要么作用域缩减到仅能覆盖体系末端。为了保证大数据平台的可靠性、稳定性和高性能,亟需构建一套与之相匹配的测试体系来衡量产品是否合格。 存在的问题 业界在大数据测试领域的探索始终没有停止过,以hadoop生态圈为例,与之相关的各类测试工具自成一体,例如Hadoop本身通过mock出MiniCluster(包括MR和HDFS)用来为开发代码做功能验证,DFSIO/Slive等用来做压力和性能测试;HBase则通过一系列模拟随机/顺序读写相关的工具来做性能测试。而我们自己的ODPS则通过HiveUT来完成功能覆盖和有限的性能验证。仔细梳理这些工具不难发现存在一些问题,列举如下: 1.这些独立的测试工具和体系很难被其他产品复用,比如说验证hadoop...

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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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