ebackup的备份利用的是差异增量备份（增量备份） ，在备份模型里增量备份由于缺点是镜像恢复太慢，所以CBT就是优化的技术，提高增量备份和增量恢复的时间CBT（changing block tracing）基于快照技术（ROW），将虚拟机快照后变化的块数据进行记录放到CBT中备份：只备份变更的数据块，提高备份时间 恢复：只恢复变更的数据块，提高恢复时间内存位图以1bit大小的0和1记录虚拟机的每
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2023-12-18 19:08:34
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1、创建Flink源（1）安装httpd服务并创建flink目录注意事项：需要安装httpd服务生成 /var/www/html目录，如已存在则不用安装yum -y install httpd
service httpd restart
chkconfig httpd on
mkdir /var/www/html/flink（2）远程下载相关模块wget --no-check-certif
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2024-03-25 09:19:56
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1. Flink Barriers Flink分布式快照的核心元素是流barriers。 这些barriers被注入数据流并与记录一起作为数据流的一部分流动。 barriers永远不会超过记录，流量严格符合要求。 barriers将数据流中的记录分为进入当前快照的记录集和进入下一个快照的记录。 每个barriers都携带快照的ID，该快照的
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2024-07-24 12:47:22
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# 教你如何实现spark整合yarn
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，学会将Spark整合YARN是非常重要的。现在有一位刚入行的小白不知道如何实现这一步，我将会通过以下步骤来教你如何完成这一任务。
## 步骤
### 1. 安装Hadoop和Spark
需要确保在本地机器上已经正确安装了Hadoop和Spark。如果还没有安装，可以按照以下流程进行：
```markdown
原创
2024-06-26 05:18:41
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Spark整合yarn原因：在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架停止spark集群在spark sbin目录下执行
./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件1、增加hadoop 配置文件地址vim spark-env.sh
增加 exportH
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2023-05-25 10:53:49
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# Flink整合YARN Session的深入探讨
Apache Flink是一种流处理框架，常用于大规模数据处理。它能够处理无限流和批处理数据，支持高吞吐量和低延迟的数据处理需求。Flink的灵活性使得它能够与多种资源管理器集成，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是其中之一。本文将介绍如何配置Flink与YARN进行Session集成，并附带相关代码示
# 使用 Spark 和 YARN 实现配置整合
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的开源数据处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 的资源管理和调度模块。通过将 Spark 与 YARN 结合，用户可以更高效地管理和运行大规模数据应用。本文将详细介绍如何将 Spark 和 YARN 配置整合，帮助初学者快速
原创
2024-10-04 07:24:21
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# Spring Boot 整合 YARN 和 HDFS 的科普文章
在现代大数据应用中，Spring Boot、YARN 和 HDFS 是非常流行的技术选型。本文将介绍如何将 Spring Boot 应用程序与 YARN 和 HDFS 进行整合，通过示例代码帮助大家快速上手。
## 什么是 YARN 和 HDFS？
*YARN（Yet Another Resource Negotiator
本文的主要记录，通过Spring Boot整合Mybatis、Swagger、Redis、Sercurity实现基本开发框架的搭建，然后通过实现一个实现一个完整的登录验证和权限验证访问接口的例子的来测试框架的搭建。一、项目说明开发环境说明数据库：MySQL5.7开发工具：Idea2021.2数据库脚本：参考开源项目mall
框架版本说明框架版本备注Spring Boot2.5.8Maven依赖Sw
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2023-12-20 13:30:56
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# 实现Java Beam
## 简介
Java Beam是一种用于分布式数据处理的开源框架，它提供了一种统一的编程模型，可以在各种分布式处理引擎上运行。本文将向你介绍如何使用Java Beam来实现分布式数据处理。
## 整体流程
下面是使用Java Beam实现分布式数据处理的整体流程，我们将使用一个表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2024-02-15 11:09:56
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目录：apache beam 个人使用经验总结目录和入门指导（Java）就像spark-sql 一样，apache beam也有beam-sql， 就是能够
原创
2022-09-26 10:19:57
224阅读
Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息，例如：数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用途是执行SQL查询。 Spar
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2023-09-15 22:06:42
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尽管YARN自带的编程API已经得到了极大的简化，但从头开发一个YARN应用程序仍是一件非常困难的事情。在YARN上编写一个应用程序，你需要开发Client和ApplicationMaster两个模块，并了解涉及到的几个协议的若干API和参数列表，其中ApplicationMaster还要负责资源申请，任务调度、容错等，总之，整个过程非常复杂。Apache Twill(http://twill.a
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2024-06-22 08:16:50
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Flink与Yarn以及Kafka的整合操作
原创
2021-07-12 16:35:16
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一、概述Impala 是参照google 的新三篇论文Dremel(大批量数据查询工具)的开源实现，功能类似shark（依赖于hive）和Drill（apache），impala 是clouder 公司主导开发并开源，基于
hive并使用内存进行计算，兼顾数据仓库，具有实时，批处理，多并发等优点。是使用cdh 的首选PB 级大数据实时查询分析引擎。(也可以单独安装使用，但一般都是和CDH一起使用；
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2023-09-10 13:28:37
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Flink与Yarn以及Kafka的整合操作
原创
精选
2023-10-23 14:39:44
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简介
Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。
Beam每6周更新一个小版本。
编程模型
第一层是现有各大数据处理平台（spark或者flink）,在Beam中它们也被称为Runner。
第二层，是可移植的统一模型层，各个Runners将会依据中间抽象出来的这个模型思想，提
原创
2021-08-31 09:17:01
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https://blog..net/qq_34777600/article/details/87165765 概述在大数据的浪潮之下，技术的更新迭代十分频繁。受技术开源的影响，大数据开发者提供了十分丰富的工具。但也因为如此，增加了开发者选择合适工具的难度。在大数据处理一些问题的时候，往往使用
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2020-01-16 21:02:00
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2评论
apache beam的使用背景大数据项目一定会涉及数据处理和计算， 就会涉及到选用哪种计算工具， 摆在面前的有spark、flink、map
原创
2022-09-26 10:08:01
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简介Beam提供了一套统一的API来处理两种数据处理模式（批和流），让我们只需要将注意力专注于在数据处理的算法上，而不用再花时间去对两种数据处理模式上的差异进行维护。Beam每6周更新一个小版本。编程模型第一层是现有各大数据处理平台（spark或者flink）,在Beam中它们也被称为Runner。 第二层，是可移植的统一模型层，各个Runners将会依据中间抽象出来的这个模...
原创
2022-02-10 11:30:36
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