GeeksForGeeks 翻译计划 | ApacheCN
GeeksForGeeks 是计算机科学百科,涵盖了所有计算机科学核心课程。
本项目的目标是翻译 GeeksForGeeks 站点内的一部分教程。
这些教程适用于:
- APCS
- 本科专业课
- 研究生考试
- 计算机三、四级
不适用于:
- ACM/OI
- CTF
- 大数据竞赛
- 高中信息技术
- 软考
由于工作量非常大,我们不得不使用谷歌翻译来辅助。
目前已上传的章节有:
贡献指南
这些教程需要校对,我们日后可能会组织校对活动。
欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。
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【Hadoop】Hadoop常见问题汇总
【关于Hadoop】 生态系统 【关于HDFS】 【hdfs架构】分布式文件系统流式数据访问:一次写入,多次读取。只支持单个写入者,写操作总是以“只添加”的方式在文件末尾写数据采用Master/Slave架构来存储数据,主要由四部分组成:Client、NameNode、DataNode和Secondary NameNode关键组件有两个:【NameNode、DataNode】Client:1.文件上传HDFS,将文件切分成一个个block2.与NN交互,获取文件的位置信息3.与DN交互,读取或者写入数据4.提供命令来管理访问HDFS*NameNode:就是master,元数据管理1.管理文件系统的命名空间,维护文件系统树2.管理block的映射信息3.配置副本策略4.处理客户端的读写操作*DataNode:就是Slave1.存储实际的数据块2.执行数据块的读写操作Secondary NameNode:并非备份,是辅助1.辅助NN,分担工作量2.定期合并fsimage和edits,并推送给NN【fsimage】命名空间镜像文件【edits】编辑日志文件 【hdfs读取流程】1.客户端调用...
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【Spark】Spark常见问题汇总
【架构】 Spark采用了分布式计算中的Master-Slave模型。【1】Master作为整个集群的控制器,负责整个集群的正常运行;【2】Worker是计算节点,接受主节点命令以及进行状态汇报;【3】Executor负责任务(Tast)的调度和执行;【4】Client作为用户的客户端负责提交应用;【5】Driver负责控制一个应用的执行。Spark集群启动时,需要从主节点和从节点分别启动Master进程和Worker进程,对整个集群进行控制。在一个Spark应用的执行过程中,Driver是应用的逻辑执行起点,运行Application的main函数并创建SparkContext,DAGScheduler把对Job中的RDD有向无环图根据依赖关系划分为多个Stage,每一个Stage是一个TaskSet, TaskScheduler把Task分发给Worker中的Executor;Worker启动Executor,Executor启动线程池用于执行Task。 【RDD】 RDD:弹性分布式数据集,是一种内存抽象,可以理解为一个大数组,数组的元素是RDD的分区Partition,分布在集...
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