一、背景市面上流行的大数据权限管理框架主要有：Apache Sentry和Apache Ranger 等。这些框架兼容了大部分基于hadoop生态圈的组件，包括hive，hbase，kafka，hdfs和yarn等。二、组件介绍2.1 什么是Apache Sentry？Apache Sentry是由Cloudera公司内部开发的开源的大数据权限管理框架。Apache Sentry对存储在HDFS上
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2023-08-15 13:02:53
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# Pig X架构图：数据流处理与分析
## 引言
在大数据处理的过程中，Pig是一种常用的高层次数据流语言，它允许用户以相对简单的方式编写复杂的数据处理程序。结合近期的Pig X架构，本文将介绍Pig的基本概念、架构图以及如何使用Pig进行数据处理，并展示实例代码来帮助理解。
## Pig的基本概念
Apache Pig是一个用于大规模数据处理的高级平台。它提供了一种称为Pig Lati
原创
2024-10-25 06:39:01
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## 使用Pig框架创建架构图的指南
### 介绍
Apache Pig是一个用于处理和分析大型数据集的平台，通常与Hadoop一起使用。通过Pig框架，你可以简单地编写数据流和数据转换的脚本。本文将带你一步步实现Pig框架的架构图，并提供必要的代码及其注释。
### 整体流程
在开始之前，我们先明确一下整个实现过程的几个步骤。我们可以用一个表格来清晰展示这些步骤。
| 步骤编号 | 步
在现代软件开发中，微服务架构逐渐成为一种流行的设计理念。与传统单体应用相比，微服务架构以其灵活性和可扩展性受到广泛青睐。本篇博文将深入探讨“pig微服务架构图”的构建与实现过程，重点分析其技术原理、架构解析、源码分析和性能优化等内容。
随着互联网的发展，企业对应用的需求日益增长，尤其是在2015年，微服务架构开始迅速流行。许多大型企业纷纷进行了系统的微服务架构转型。以下是微服务架构演变的一个简单
前言CodeIgniter 是一个小巧但功能强大的 PHP 框架，作为一个简单而“优雅”的工具包，它可以为开发者们建立功能完善的 Web 应用程序。CI框架采用的是MVC模式，通过CI框架，我们不必以某种方式命名数据库表，也不必根据表命名模型。这样可以提高我们的开发效率。做了一个小样例，展示利用CI如何编码数据接口,提供前端调用。本文的CI框架版本为3.1.5，最新版本已经到了4。使用文档可以看这
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2023-09-22 19:26:50
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构建自己的简单微服务架构（开源） 前言 本篇仅作引导，内容较多，如果阅读不方便，可以使用电脑打开我们的文档官网进行阅读。如下图所示：文档官网地址：https://docs.xin-lai.com/ 目录总体介绍微服务架构的好处微服务架构的不足（这个时候就需要用到服务发现）
文章目录pip介绍1.pip install安装方式（来源）常用参数说明2.pip uninstall3.pip freeze4.pip list5.pip show6.pip check7.pip config8.pip search9.pip cache10.else General Options11.使用python command linepython command line参考资料
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2023-12-22 22:04:27
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1、安装Pecan更改pip镜像源mkdir ~/.pip
echo """
[global]
trusted-host=mirrors.aliyun.com
index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
""" >> ~/.pip/pip.conf
cat ~/.pip/pip.conf执行pip安装pip install peca
5.apache教程 httpd.conf文件分析
ServerRoot "E:/phpwebenv/PHPTutorial/Apache" #apache软件安装的位置
Listen 80 #服务器监听的端口号
ServerName localhost #主站点名称（网站的主机名）
DocumentRoot "E:\phpwebenv\PHPTutori
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2023-07-25 10:29:12
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如何实现 Apache Flink 架构图
Flink 是一个用于处理和分析大规模数据的开源流处理和批处理框架。它提供了高效、可扩展的数据处理和分析能力，并具有容错性、高吞吐量和低延迟的特点。在本文中，我将向你介绍如何实现 Apache Flink 架构图，帮助你快速了解和上手使用 Flink。
整体流程概述：
为了帮助你更好地理解 Apache Flink 的架构图，我们将通过以下步骤逐步
原创
2024-01-04 13:31:22
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文章目录官网Hudi简介发展历史Hudi特性使用场景官网Hudi简介Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi提供了表、事务、高效的upserts/delete、高级索引、流摄取服务、数据集群/压缩优化和并发，同时保持数据的开源文件格式。 Apache
Apache Spark基础及架构为什么使用SparkMapReduce编程模型的局限性繁杂处理效率低：不适合迭代处理、交互式处理和流式处理Spark是类Hadoop MapReduce的通用并行框架Spark简介发展历程Spark优势速度快易用性通用性随处运行Spark技术栈Spark CoreSpark SQLSpark StreamingSpark GraphXSpark MLlibSpa
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2024-10-24 16:57:11
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Kafka 简介Kafka 是一种高吞吐、分布式、基于发布和订阅模型的消息系统，最初是由 LinkedIn 公司采用 Scala 和 java 开发的开源流处理软件平台，目前是 Apache 的开源项目。Kafka 用于离线和在线消息的消费，将消息数据按顺序保存在磁盘上，并在集群内以副本的形式存储以防止数据丢失。Kafka 可以依赖 ZooKeeper 进行集群管理，并且受到越
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2023-10-10 07:13:40
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# Apache JBoss 架构概述及示例
Apache JBoss，现称为 WildFly，是一个流行的开源应用服务器，用于运行 Java EE（企业版）应用程序。JBoss 提供了高性能、可扩展性和可靠性，使得它在企业级应用开发中获得了广泛应用。在本文中，我们将深入探讨 JBoss 的架构，代码示例，以及一些简单的图形来帮助理解。
## JBoss 架构图
JBoss 的架构主要由以下
原创
2024-09-30 03:10:48
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apache简介、apache编译安装和LAMP架构 资源池:httpd依赖包：apr 和 apr-util 下载：点击这里
httpd 下载：点击这里
mysql 下载：点击这里
php 下载： 点击这里
本章资源： 点击这里 资源提取码：u2jv1、apache简介Apache（Apache HTTP Server）是Apache软件
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2024-07-26 14:31:23
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一、hadoop成员简单介绍说明
Apache Hadoop: 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)和支持MapReduce分布式计算的软件架构。Apache Hive：是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用
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2023-09-14 13:17:48
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1. Impala综述Impala是架构于Hadoop之上的开源、高并发的MPP查询引擎，被广泛应用于各种行业。Impala是完全集成的，用以平衡Hadoop的灵活性和可扩展性，为BI／数据分析师提供低延迟、高并发的以读为主的查询。它将传统分析数据库的SQL支持和多用户性能与Hadoop的灵活性和可扩展性结合起来，它通过利用HDFS、HBase、Metastore、YARN、Sentr
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2023-08-29 18:29:20
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# 如何实现 Apache Kafka 中文架构图
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，它允许我们高效地处理和传递数据。创建一个关于 Apache Kafka 的中文架构图对新手来说可能看起来有些复杂，但只要按步骤进行，便能够轻松实现。以下是创建中文架构图的流程和步骤。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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目录一、Apache简介二、Apache的安装和启用1、实验环境2、Apache的安装3、Apache的启用4、测试三、Apache的基本信息四、Apache的基本配置1、Apache端口的修改2、默认发布文件3、默认发布目录一、Apache简介Apache(音译为阿帕奇)是世界使用排名第一的Web服务器软件。它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上，由于其跨平台和安全性被广泛使用，是最流行的W
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2023-11-17 18:39:48
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目录 Kafka快速搭建Kafka--producer开发构造Properties对象1、bootstrap.servers=localhost:90922、key.serializer--消息key的序列化转换器3、value.serializer--消息value的序列化转换器4、acks--用于控制producer生产消息的持久性(怎样保证消息不丢失？) 5、buffer
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2023-12-18 11:45:32
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