序言 最近公司一个汽车项目想用hbase做存储，然后就有了这篇文字，来，来，来， 带你一起征服hbase,并推荐一本书《hbase权威指南》 这是一本极好的hbase入门书籍，我花了一个晚上看完觉得这书蛮好的! 本文分上下两篇，上篇是hbase+hadoop+hdfs+zookeeper集群环境的安装，下篇讲解hbase如何集成spring来使用。hbase是
一来因为最近在学习架构相关的知识，学的挺久的了，但是缺乏动手实操，所以想自己搞一个简单的小demo玩一下，顺便巩固一下最近所学的知识点；二来有幸参与了一个项目从0到1的一个搭建过程，其中有一些架构与实现有着自己的一些不一样的想法，所以也想在这个demo中实现一下。所以就搞了这么一个基础架构系列的分类，准备详细记录一下自己在这一整个过程中遇到的各种问题和解决思路，欢迎大伙给予各种意见和建议。微服务的
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2023-06-19 02:23:08
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## Spring Boot集成Hadoop
### 概述
本文将教你如何在Spring Boot应用程序中集成Hadoop。首先，我们会介绍整个过程的步骤，并使用表格展示这些步骤。然后，我们会详细说明每个步骤所需的代码，并对代码进行注释。
### 步骤
下面是整个集成过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 引入Hadoop依赖 |
| 步骤
原创
2023-10-17 06:21:50
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Hadoop是一个分布式的文件系统（HDFS），由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色，用于存储文件通过目录树来定位文件。 HDFS集群包括，NameNode、DataNode、Secondary Namenode： （1）NameNode：负责管理整个文件系统的元数据，以及每一个路径（文件）所对应的数据块信息。 （2）DataNode：负责管理用户的文件数据块，每一个数据块都
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2023-09-24 19:25:33
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1、pom.xml添加依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http:
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2023-06-07 19:20:56
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# Spring Boot项目集成Hadoop指南
在这篇文章中，我们将讨论如何将Spring Boot项目与Hadoop进行集成。本文将通过分步骤讲解每一个流程，确保即使是新手也能顺利实现集成。
## 流程概述
以下是将Spring Boot项目与Hadoop集成的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spring Boot项目 |
|
# Spring Boot 集成 Hadoop 插件指南
在当前的大数据时代，Hadoop 已成为存储和处理海量数据的重要框架。将 Spring Boot 和 Hadoop 集成可以使我们更轻松地构建大数据应用。本文将带你一步一步地实现这一过程。
## 整体流程
以下是 Spring Boot 集成 Hadoop 的步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述
原创
2024-09-05 04:57:56
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企业硬件设备较多，不利于快速发现设备故障及能源消耗异常。依托于hadoop、hbase搭建大数据分析平台，采用Springboot开发框架搭建一套完善的企业能源监控检测数据分析可视化平台。本次毕设程序基于前后端分离开发模式，搭建企业设备监控，数据管理汇总，大屏分析可视化于一体的企业能源检测系统，实现设备异常状态的及时发现预警，减少故障反应时间。一、程序设计本次能源损耗监控分析平台系统主要内容涉及：
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2023-10-17 10:45:56
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前言最近网站要接入facebook以及google两种第三方登录。查阅了很多的资料，终于算是勉强将facebook登录接入到了我们自己的项目中，这里记录整个facebook接入的整个流程和遇到的坑，方便日后自己查阅！本篇文章只讲facebbok登录【暂无源码，有空了写个demo补上】开发环境电脑： Windows 10 项目技术： Spring boot + oauth2 + security J
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2024-06-05 14:25:30
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由于最近需要使用Spring boot整合Hadoop的HDFS，但是在整合的过程遇到了很多问题，网上也没有现成教程，都是自己摸索出来的，配置了很久都没能把项目搭建出来，希望对大家有帮助。使用Spring boot整合HDFS主要是为了从数据库获取List，将List数据生产CSV文件，导入到HDFS进行机器学习。本文主要讲解如何整合成功和如果将List数据变成CSV文件存进HDFS当中。简单整理
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2023-10-09 08:13:44
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# Spring Boot与Hadoop的区别
## 1. 简介
Spring Boot是一个用于创建独立的、基于生产级别的Spring应用程序的框架，它简化了Spring应用程序的配置和部署过程。而Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架，它提供了存储和处理大数据的能力。
本文将介绍Spring Boot和Hadoop的区别，并指导新手开发者如何实现两者之间的交互。
##
原创
2023-07-15 08:59:36
467阅读
# Spring Boot集成Hadoop遍历目录
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Spring Boot集成Hadoop并实现遍历目录的功能。首先，我将展示整个流程，然后逐步指导你完成每一步所需的操作和代码。本文的目标是帮助你理解并成功实现该功能。
## 流程概述
下面是整个流程的概览，你可以通过这个表格来了解每个步骤的含义。
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-11 06:51:26
49阅读
1. 引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-activemq</artifactId> &l...
原创
2022-12-21 10:39:34
129阅读
Spark Streaming一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.htmlSpark Streaming是Spark Core功能拓展，可以实现数据流的可扩展、高吞吐、容错处理。SparkStreaming处理的数据可以来源于多种数据源（如:Kafka、Flume、TCP套接字），这些数据流经过流式
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2024-09-06 14:37:48
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文章目录springboot：整合sa-token一、简介二、入门程序1.添加依赖2.sa-token配置类3.测试controller三、认证登录1.mysql配置类2.实体类3.mapper4.测试controller四、密码加密1.摘要加密2.对称加密3.非对称加密4.Base64编码与解码五、权限认证1.获取当前账号权限码集合2.权限认证3.角色认证4.权限通配符5.测试controll
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2024-03-02 07:37:29
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在构建现代微服务架构时，Hadoop 和 Spring Cloud 的集成成为了一个热门话题。Hadoop 提供了强大的数据存储和处理能力，而 Spring Cloud 则为开发可扩展的微服务提供了最佳实践。在这篇博文中，我将记录下这两个技术栈的集成过程，分享环境准备、步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化的情况。
### 环境准备
在开始集成之前，我们需要确保相关依赖已经安装并能正常工
# Kerberos与Hadoop集成
在大数据领域中，Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架。它能够高效地处理大规模数据集，并提供高可靠性和容错能力。然而，在一个分布式环境中，安全性是一个重要的考虑因素。为了保护敏感数据，Hadoop提供了与Kerberos集成的功能。
Kerberos是一个网络认证协议，它使用密钥来验证用户身份，并在网络上安全地传输用户凭据。通过将Kerberos与H
原创
2023-08-17 05:28:10
150阅读
# Spring Boot与Hadoop整合
## 1. 介绍
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的开源框架，而Spring Boot是一个用于快速构建应用程序的开发框架。本文将介绍如何将Spring Boot与Hadoop整合，以便在Spring Boot应用程序中使用Hadoop的功能。
## 2. Hadoop配置
首先，需要在Spring Boot项目中添加Hadoop的
原创
2024-04-30 07:37:34
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一、Thymeleaf 是个什么？ 简单说， Thymeleaf 是一个跟 Velocity、FreeMarker 类似的模板引擎，它可以完全替代 JSP 。相较与其他的模板引擎，它有如下三个极吸引人的特点： 1.Thymeleaf 在有网络和无网络的环境下皆可运行，即它可以让美工在浏览器查看页面的静态效果，也可以让程序员在服务器查看
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2024-06-28 20:28:56
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注：本文是对 https://www.bilibili.com/video/BV1CU4y1N7Sh 的实践。环境CentOS 7.7JDK 8Hadoop 3.3.0准备VMWare的网络设置：略。准备好3台虚拟机，其IP地址分别为 192.168.88.151 、 192.168.88.152 、 192.168.88.153 ，其 hostname 分别为 host1 、 host2 、 h
