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DKhadoop大数据平台基础框架方案概述

大数据作为当下最为热门的事件之一,其实已经不算是很新鲜的事情了。如果是三五年前在讨论大数据,那可能会给人一种很新鲜的感觉。大数据作为当下最为重要的一项战略资源,已经是越来越得到国家和企业的高度重视,我们从大数据被上升到国家战略层面就可窥见一二! 现在关于大数据的知识分享可以说已经是铺天盖地了,作为新手入门想查询的信息基本都可以通过网络查询到一些。我对的大数据的了解其实也不是特别丰富,毕竟学习的时间也不是特别长。仅以我熟悉的DKhadoop为例给大家分享一些小知识,往对初学者有点小帮助就可以了。 大数据平台基础框架是很多初学者必然要掌握的内容,大数据太过抽象,有时候写分享的时候难免感觉写的很多困难。还是通过具体的案例来写会比较好理解。关于大数据平台基础框架我还是用自己熟悉的DKhadoop为例。 在此之前还是对DKhadoop做一个简单的说明:DKhadoop大快大数据平台,由大快开发的为了打通大数据生态系统与传统非大数据公司之间的通道而设计的一站式搜索引擎级大数据通用计算平台。对于有大量数据需要处理的传统型企业而言,通过DKhadoop这样的大数据处理平台可以很轻松的跨越大数据技术鸿沟...

Spark中使用HanLP分词

1.将HanLP的data(包含词典和模型)放到hdfs上,然后在项目配置文件hanlp.properties中配置root的路径,比如: root=hdfs://localhost:9000/tmp/ 2.实现com.hankcs.hanlp.corpus.io.IIOAdapter接口: public static class HadoopFileIoAdapter implements IIOAdapter { @Override public InputStream open(String path) throws IOException { Configuration conf = new Configuration(); FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(path), conf); return fs.open(new Path(path)); } @Override public OutputStream create(String path) throws IOException { Configuration conf...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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