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初识hadoop

初识hadoop 概念 hadoop首先是大数据领域。大数据领域至少是分布式的,分布式数据必然是有一定规模了。如果数据只有几个G或者更小就没有什么意义了。 hadoop最核心的概念就是HDFS和MapReduce。hadoop的源码在github上也有对应的开源:https://github.com/apache/hadoop hdfs hdfs是一个分布式文件系统。我们有多台廉价的机器,需要存储非常大量的数据。我们就需要使用一个文件系统,把数据分成块,分别放在不同的机器上,并且可以使用像hdfs://A/B/C 之类的路径进行访问。 hdfs和nfs有什么区别? linux的nfs (Network File system)是网络文件系统协议。为的是不同机器上的文件可以互相访问。比如B机器把A机器上的一个分区\home\a挂载为自己机器上的\home\b,这样在B机器上就可以像访问本地机器上的文件一样访问A机器上的文件了。 而hdfs (Hadoop Distributed File System)是hadoop的分布式文件系统。它是通过网络和机器节点把多个机器上的文件统一成一个文件...

go-hbase的Scan模型源码分析

git地址在这里:https://github.com/Lazyshot/go-hbase 这是一个使用go操作hbase的行为。 分析scan行为 如何使用scan看下面这个例子,伪代码如下: func scan(phone string, start time.Time, end time.Time) ([]Loc, error) { ... client := hbase.NewClient(zks, "/hbase") client.SetLogLevel("DEBUG") scan := client.Scan(table) scan.StartRow = []byte(phone + strconv.Itoa(int(end.Unix()))) scan.StopRow = []byte(phone + strconv.Itoa(int(start.Unix()))) var locs []Loc scan.Map(func(ret *hbase.ResultRow) { var loc Loc for _, v := range ret.Columns { switch ...

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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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