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大数据时代之hadoop:了解hadoop数据流

了解hadoop,首先就需要先了解hadoop的数据流,就像了解servlet的生命周期似的。hadoop是一个分布式存储(hdfs)和分布式计算框架(mapreduce),但是hadoop也有一个很重要的特性:hadoop会将mapreduce计算移动到存储有部分数据的各台机器上。 术语 MapReduce 作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、mapreduce程序和配置信息。hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务:map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程:一个jobtracker及一系列tasktracker。 jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时将运行进度报 告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以在另外一个 tasktracker节点上重新调度该任务。 输入 hadoop将mapreduce的输入数据划分成等长的小数...

你们是不是真的很缺大数据工程师?

其实个人在大数据在大数据这个坑中,细细算来,时间也有3+年了,从一开始做大数据中心平台开发构建,到现在关注的数据上层应用挖掘。所以,基本上从数据收集->数据处理(离线实时,并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘,这个链路都走了一遍。所以,有些东西、有些想法我还是愿意分享出来的,畅所欲言吧~~ 00 缘起 之所以有这个话题,是因为周末加班中午吃饭与一个同行朋友聊起了这个话题,之后再细细地结合一些其他接触的东西,确实是有些感触的。 并且对于行业的一些现状,也的确有些自己的看法,对不对先不论,这玩意儿也没有对错之分,每个人都有自己想法,当然也包括我博客虫了。 所以,有些东西、有些想法我还是愿意分享出来的,畅所欲言吧~~ 01 我眼中的大数据现状! 其实个人在大数据在大数据这个坑中,细细算来,时间也有3+年了,从一开始做大数据中心平台开发构建,到现在关注的数据上层应用挖掘。所以,基本上从数据收集->数据处理(离线实时,并且还勉强算是国内实时处理早期的实践者)->数据上层应用挖掘,这个链路都走了一遍。 并且,加上手里一千多人的大数据圈子,以及有过发起...

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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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