一、前言三次作业对正则表达式、聚合、继承、接口进行了考察。相对前三次作业，加入了很多简单的题目，这些题目分值不高，仅占%30，因此虽然加入了一些简单的题目，但是总体难度并未减小。二、设计与分析①题目集4（7-2）、题目集5（7-5）两种日期类聚合设计的优劣比较 题目集4（7-2）显然没有题目集5（7-5）设计的好一个类对于其他类知道的越少越好，就是说一个对象应当对其他对象有尽可能少的了解
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2024-07-21 09:15:59
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Yarn 案例实操1. Yarn 生产环境核心参数配置案例2. 容量调度器多队列提交案例2.1 需求2.2 配置多队列的容量调度器2.3 向 Hive 队列提交任务2.4 任务优先级3. 公平调度器案例3.1 需求3.2 配置多队列的公平调度器3.3 测试提交任务4. Yarn 的 Tool 接口案例 1. Yarn 生产环境核心参数配置案例注：调整下列参数之前尽量拍摄 Linux 快照，否则后
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2023-12-01 12:29:53
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一，重启机制（手动重启）1，不保留工作的RM重启在Hadoop-2.4.0版本实现，当Client提交一个application给RM时，RM会将该application的相关信息存储起来，具体存储的位置是可以在配置文件中指定的，可以存储到本地文件系统上，也可以存储到HDFS或者是Zookeeper上，此外RM也会保存application的最终状态信息(failed，killed，finishe
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2023-09-21 15:23:19
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目录：1. 基本语法1.1命令大全2.常用命令实操2.1 -help：输出这个命令参数2.2 创建/sanguo 文件夹为后续操作方便1）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到 HDFS(本地就没有了)2）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到 HDFS 路径去3）-put：等同于 copyFromLocal，生产环境更习惯用 put4）-appendToFile：追加
## 如何部署 Yarn 作业集群
随着大数据技术的发展，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）成为了 Hadoop 生态中资源管理的重要组成部分。对于初入行的开发者来说，部署 Yarn 作业集群可能会感到困惑。本篇文章将详细介绍 Yarn 集群的部署流程，并逐步指导你如何实现这一目标。
### 部署流程概述
在进行 Yarn 作业集群的部署之前，掌握整个
原创
2024-09-02 06:13:11
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下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。 客户端进行操作 1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient 2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满
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2024-01-20 22:06:05
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前言我们知道，Hadoop YARN的基础架构由ResourceManager实例和NodeManager实例组成。用户提交到YARN集群的作业会抽象成ApplicationMaster和Container的形式，并由NodeManager持有和管理，如下图所示。 问题来了：如果YARN集群整体重启，是不是就意味着所有作业都被强行停止，需要用户手动恢复呢？当然不是，通过适当的配置，就可以
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2023-10-03 07:04:33
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//查看mysql连接进程列表show full processlist;//查看连接数show variables like '%max_connections%';show global status like 'Max_used_connections'; //查看进程休息多少秒后清除连接sh
原创
2022-01-10 13:52:58
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//查看mysql连接进程列表show full processlist;//查看连接数show variables like '%max_connections%';show global status like 'Max_used_connections'; //查看进程休息多少秒后清除连接sh
原创
2022-01-13 15:21:17
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问题：重新启动服务器后，在短短几分钟的时候，w3wp进程数上升到100多个，这是一种不正常的状态，把CPU和内存耗尽，最终导致服务器无法运行。 通过杀毒的同时把相关网站分时间段关闭，进程数降到60左右了，趋向于正常，当重新启动服务器后，出现以下状况：1． 网站提示“找不到指定的模块”；2． &
原创
2015-09-11 09:01:20
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在处理“YARN任务排队太多”这一问题时，我认识到一个系统的备份策略及恢复流程是至关重要的。面对复杂的任务队列和资源请求，数据安全和系统可恢复性显得尤为重要。下面，我将详细记录解决这一问题的过程，分为多个部分，以结构化的形式呈现。
### 备份策略
为了确保数据的安全和系统的稳定，我们制定了一套有效的备份策略。以下是我创建的思维导图，展示了备份策略的主要构成部分，包括全量备份、增量备份和差异备份
# 如何重启 yarn
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到需要重启 yarn 的情况，例如在添加新的依赖或修改配置文件后。本文将教会你如何重启 yarn，并解释每一步所需要做的事情。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确认当前正在运行的项目 |
| 2 | 停止当前项目 |
| 3 | 重启 yarn |
## 每个步骤的详细说明
原创
2024-01-29 09:52:34
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问题现象Hadoop集群的任务提交不上去，一直失败集群资源未出现资源不足的情况查看日志RM出现zk相关报错active的ResourceManager的日志报往zk存储任务状态的时候失败，等待调度器丢弃相关事件2021-08-26 14:53:13 ERROR org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.RMStateStore:8
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2024-02-19 18:52:16
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1. DEX文件简介1). 基本格式
Android DEX文件格式--非虫大神杰作.png
dex-file-general-structure.png
Dex Header: header文件头String Table: 字符串的索引Type Table: 类型的索引Proto
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2024-10-03 15:14:45
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为了减少生产集群上作业执行失败的可能性，在ResourceManager 发生单点故障之后，应该自动重启ResourceManager 的功能。一、原理ResourceManager（以下简称RM）重启在不同版本的Hadoop有两种不同的实现，两种实现的配置是一样的，只是原理不一样。第一种是Non-work-preserving RM restart ，即在重启过程中任务不保留。它的原理是当Cli
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2023-12-19 16:39:00
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# YARN作业日志实现流程
## 介绍
在使用YARN进行作业管理时，作业日志是非常重要的。它记录了作业的执行情况以及产生的日志信息。本文将介绍如何在YARN中实现作业日志，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程图
```flow
st=>start: 开始
op1=>operation: 提交作业
op2=>operation: 执行作业
op3=>operation: 生成日志
op4
原创
2023-08-11 11:20:43
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# Yarn作业统计实现指南
在大数据处理和计算中，Yarn（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop生态系统的核心组件之一，提供了资源管理和作业调度的功能。对于一位刚入行的小白来说，实现Yarn作业统计可能看起来有些复杂，但只需按照正确的步骤和代码，就能轻松掌握。本文将带你了解如何实现Yarn作业统计，具体流程、代码及相关解释都将一一列出。
## 一、
# Yarn作业状态解析与可视化
在现代大数据处理框架中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的一个重要组件，用于资源管理和任务调度。理解YARN作业状态对于有效地管理和监控大数据作业至关重要。本文将介绍YARN作业状态的概念，并通过示例代码和可视化图表的方式，帮助读者更好地理解和运用这些知识。
## 一、YARN作业状态概述
Spark on Yarn 客户端模式作业提交过程分析我们将以一个Spark Streaming为例,阅读spark相关源码，简述Spark on Yarn客户端模式下作业提交流程。作业是通过spark-submit脚本提交的，因此整个流程从spark-submit代码开始分析。若有错误，希望各位看官指出。通过submit获取提交代码的MainClass
通过反射机制Utils.classForN
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2023-12-17 15:53:19
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# 使用YARN查看历史作业的指南
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个重要组件，用于资源管理和作业调度。在数据处理的过程中，我们经常需要查看历史作业的信息，例如作业的运行状态及其详细日志。以下是实现这一目标的流程。
## 流程概览
在执行查看YARN历史作业的操作时，主要可以分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-08-06 08:18:56
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