一、概述1.1 大数据概念大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。1.2 大数据面临的问题存储：单机存储有限，需要使用集群（多台机器）存储数据；硬件上必须有足够的存储容量，软件上有对应的容灾机制。分析：单机算力有限，也需要使用集群进行计算（需要在合理的时间内将数据变废为宝）1.3 大数据的特点4V Volume 数据量大 Velo
# 如何实现“spark集群不依赖hadoop部署”
如果你想在部署Spark集群时不依赖Hadoop，可以通过使用Spark Standalone模式来实现。在这篇文章中，我将向你展示如何实现这一目标，让你能够独立部署Spark集群。
## 整体流程
下面是实现“spark集群不依赖hadoop部署”的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载并解压
一、实现原理的比较 （1）Hadoop和Spark都是并行计算，两者都是用MR模型进行计算 （2）Hadoop一个作业称为一个Job，Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段，每个Task都在自己的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束； （3）Spark用户提交的任务称为application，一个application对应一个SparkContext，app中存在多个
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2023-07-12 11:26:31
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Spark会在用户提交的计算逻辑中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG(有向无环图)。RDD之间的关系可以从两个维度来理解:一个是当前RDD是从哪些RDD转换而来，也就是parent RDD(s)是什么;还有就是依赖于parent RDD的哪些Partition。这个关系，就是RDD之间的依赖。根据依赖parent RDD的Partitions的依
部署模式概述Spark支持的主要的三种分布式部署方式分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN。standalone模式即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。它是Spark实现的资源调度框架，其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。yarn模式yarn是统一的资源管理机制，在上面可以
## Flink运行不依赖Hadoop的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Flink中实现不依赖Hadoop的运行环境。下面将按照流程逐步进行说明。
### 流程概览
首先，让我们来看一下整个流程的概览。如下表所示，我们将会使用到以下步骤来实现“Flink运行不依赖Hadoop”。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 下载Flink安
## 如何实现“flink集群 不依赖hadoop”
作为一名经验丰富的开发者，你要教导一位刚入行的小白如何实现“flink集群 不依赖hadoop”。下面是整个过程的详细步骤，以及每个步骤需要做什么和使用的代码。
### 流程步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 下载并安装Flink |
| 步骤二 | 配置Flink集群 |
| 步骤三 | 启动
部署方式分类1.Local 本地部署 2. Standalone 使用Flink自带的资源调度平台进行任务的部署 3. Standalone-HA高可用的部署方式 4. Yarn 部署1. Local 本地部署应用场景：开发环境部署步骤：设置 JDK运行环境配置 SSH 免密登录下载并解压缩 Flink-1.13.1 到 /export/server修改配置文件 jobmanager.rpc.ad
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2023-08-22 14:17:51
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## 实现flink的standalone的ha部署不依赖hadoop教程
### 整体流程
首先我们需要了解什么是Flink以及什么是Standalone和HA部署。Flink是一个流处理引擎，支持实时数据流处理和批处理。Standalone是Flink的一种部署模式，HA是高可用性的缩写，表示系统在出现故障时仍然能够保持可用性。
下面是实现Flink的standalone的HA部署不依赖
目录1.前言2.所需要的环境清单3.用maven创建一个简单的java项目3.1创建一个名为testapp的项目3.2试着运行一下4.配置为一个独立运行的包4.1指定jar包启动类4.2项目依赖外部jar包，指定外部包位置4.3将外部jar文件一起打包到testapp-1.0-SNAPSHOT.jar5.不安装servlet容器，运行测试web应用程序5.1嵌入tomcat到项目中5.2修改Ap
flink集群搭建、错误总结一、集群搭建flink Standalone模式集群部署，使用flink1.11版本 flink-1.11.1-bin-scala_2.12 .tgz ，安装环境为七个节点，一个jobmanager七个taskmanager。1、基础环境准备 1.1、jdk1.8或者更高 默认已安装 1.2、主机名和hosts文件集群内完全对应。如下添加：IP1 hostname1
I
1 个人任务
2 流程变量
1 个人任务1.1 分配任务负责人1.1.1 固定分配在进行业务流程建模的时候指定固定的任务负责人。在properties视图中，添加Assignee项为任务负责人。由于固定分配方式，任务只管一步一步执行任务，执行到每一个任务将按照BPMN的配置去分配任务负责人。1.1.2 表达式分配1.1.2.1 UEL表达式Activit
# HBase 不依赖 HDFS
## 介绍
HBase 是一个分布式、面向列的开源数据库，它是构建在 HDFS 之上的。然而，HBase 并不依赖于 HDFS，这意味着它可以在不使用 HDFS 的情况下运行。
## HBase 的架构
HBase 的架构由多个组件组成，包括 HMaster、RegionServer 和 ZooKeeper。
- HMaster：负责管理整个集群的元数据
Kafka 不依赖 Zookeeper 实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何实现 Kafka 不依赖 Zookeeper。首先，让我们来了解一下整个流程，并通过表格展示每个步骤。
| 步骤 | 操作 |
|------|--------------------------------------|
| 1 |
## Dockerfile 不依赖 CentOS
Docker 是一个开源的容器化平台，它可以帮助开发者将应用程序打包成一个独立的容器，并提供了一整套工具和接口来管理和部署这些容器。在 Docker 中，Dockerfile 是用来定义容器构建过程的文件，通过编写 Dockerfile，我们可以轻松地自动化构建容器镜像。
在 Dockerfile 中，我们可以指定基础镜像，安装依赖软件，拷贝文
第一章 为什么要用flink？一、背景阿里巴巴以9000万欧元的价格收购了位于柏林的Data Artisans这家最牛逼的开源流引擎Flink背后的创业公司。 在Hadoop生态圈，Flink是一个比Spark更新的引擎。Spark你肯定知道了，就是那个取代了MapReduce成为新一代数据处理引擎霸主的。 但是你可能不知道，阿里巴巴内部已经全面用Flink取代了Spark。 所以如果你只学Had
首先做一个简单的功能对比： DubboSpring Cloud服务注册中心ZookeeperSpring Cloud Netflix Eureka服务调用方式RPCREST API服务监控Dubbo-monitorSpring Boot Admin断路器不完善Spring Cloud Netflix Hystrix服务网关无Spring Cloud Netflix Zuul分
# 实现docker安装flink单独运行不依赖hadoop
## 一、流程图
```mermaid
classDiagram
Docker --> Flink
```
## 二、步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----------------- |
| 1 | 下载并安装Docker |
| 2 | 创建一个Flink容
HDFS2.X提出的HA和Federation分别对应解决两个问题 –解决单点故障 HDFS HA：通过主备NameNode解决，当主NameNode出现故障时，快速切换到备NameNode上。 –解决内存受限 HDFS Federation（联邦），多个NameNode水平扩展，每一个分管一部分目录，所有的NameNode共享所有DataNode存储资源。一、先说内存受限问题，这里主要讲
istio是一个开源的服务网格平台，它提供了对微服务架构中的流量管理、安全、可观测性等关键功能的支持。虽然istio通常与Kubernetes（K8S）一起使用，但它并不依赖于Kubernetes来部署和运行。在本文中，我将介绍如何在不依赖Kubernetes的情况下部署和使用istio，并提供相应的代码示例。
首先，我们来看一下整个流程的步骤和操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------
