Spring Cloud不想Spring社区其他一些项目那样相对独立，它是一个拥有诸多项目的大型综合项目，可以说是对微服务架构提供了一站式的解决方案，其包含的各个子项目也都独立进行着内容的更新与迭代，各自都维护这自己的版本号。因此每一个Spring Cloud的版本号都会包含多个不同的版本的子项目，为了管理每个版本的子项目清单，避免Spring Cloud的
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2024-03-17 11:31:01
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Springboot如何区分轻量级和重量级？ 在项目中，轻量级的框架会对自己项目中的代码有很少的侵入，重量级则会与代码有很深入的交叉关联。 例如hibernate（重量级）和mybatis（轻量级）1、什么是springboot？ springboot是spring生态圈的一个轻量级框架，换句话说springboot就是spring，是spring的衍生版本，如果是spring框架，项目搭建
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2024-09-22 20:17:56
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查看hive source下面的pom.xml，可以找到官方默认发布的hive版本对应的spark版本，在实际部署的时候，最好按照这个版本关系来，这样出现兼容问题的概率相对较小。 下面面列出一部分对应关系，在实际部署中可以到github上去查询具体的版本对应关系，地址为https://github.
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2019-02-06 21:14:00
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# Spark与MongoDB版本对应关系的科普文章
在大数据时代，Spark和MongoDB是两个流行的技术。Spark是一个强大的数据处理框架，而MongoDB是一种高性能的NoSQL数据库。 在实际开发中，了解Spark与MongoDB之间的版本对应关系对于确保系统的兼容性和稳定性至关重要。本文将带您更深入了解这种关系，并通过一些代码示例及图表来帮助您更好地理解。
## Spark与Mo
原创
2024-09-24 05:40:36
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传统Spring中使用Shiro（XML）目录传统Spring中使用Shiro（XML）1.导入依赖2.在web.xml配置filter3.配置applicationContext-shiro.xml4.配置缓存（ehcache-shiro.xml）5.Mapper6.自定义Realm（继承AuthorizingRealm）7.Controller控制器8.注销（退出） 传统Spring中使用S
如何查看Spark与Hadoop的版本对应关系
### 背景介绍
在使用Spark时，我们经常需要与Hadoop集成，因此了解Spark和Hadoop版本之间的兼容性是非常重要的。如果我们使用不兼容的版本，可能会导致程序出现错误或者性能问题。因此，本文将介绍如何查看Spark与Hadoop的版本对应关系。
### 解决方法
#### 1. 查看Spark与Hadoop版本对应关系
Spa
原创
2024-05-09 04:22:48
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# Apache Spark 版本变化与特性揭秘
Apache Spark 是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。自 2010 年首次发布以来，Spark 的发展经历了多个版本的迭代。本文将介绍 Spark 的版本变化，并通过代码示例阐明其新增特性，最后我们将使用状态图来展示 Spark 的主要发展路径。
## Spark 的发展历程
Spark 的版本变化主要体现在以下几
文章目录一.大数据技术栈二.Spark概述2.1 MapReduce框架局限性2.2 Hadoop生态圈中的各种框架2.3 Spark2.3.1 Spark的优势2.3.2 Spark特点2.3.3 SPRAK 2 新特性 一.大数据技术栈如下图，当前的一个大数据技术栈:如上所示:数据采集，一般通过Sqoop或Flume将关系型数据库数据同步到hadoop平台。底层存储，采集到的数据存储在hdf
### 如何实现 PySpark 版本与 Spark 版本对应关系
作为一名新入行的开发者，理解 PySpark 与 Spark 之间的版本对应关系虽然繁琐，但掌握这一点对未来的开发是非常重要的。本文将为你清晰地表述这一流程，并提供完整的步骤和代码示例。
#### 流程概述
实现 PySpark 版本与 Spark 版本对应关系的流程主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
spark核心部分总结spark-corespark简介分布式计算引擎（大数据计算框架），用来替代MapReduce速度是MapReduce的一百倍（官方），实际检测大概十倍左右spark会尽量将数据放在内存中进行计算（cache）使用DAG有向无环图 spark可以将多个MapReduce串联在一起粗粒度资源调度，spark在任务执行之前会将所需要的所有资源全部申请下来spark生态体系spar
准备工作查看操作系统的版本信息：计算机>>右键“属性”>>查看版本信息，如Windows10专业版64位。1安装Anaconda1.1 下载注意选择与操作系统匹配的版本，截止写本教程时，官方版本为Anaconda5.0.1，内部封装的为Python3.6，也可根据需要下载封装其他版本Python的Anaconda3下载地址为：https://www.anaconda.com
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2024-03-07 14:03:32
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本文主要演示如何通过Python对Spark的RDD进行编程，只列出了一些常用的RDD操作接口，完整的功能，请参考官方文档
演示环境说明 RDD的详细介绍操作系统：Ubuntu 12.04 部署环境：1.6单机版演示环境：pyspark测试语言：PythonTransformation
map
概述：map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的R
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2023-11-18 16:50:23
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一、SpringCloud案例目录1、文章阅读目录1)、基础组件SpringCloud微服务：Eureka组件之服务注册与发现SpringCloud微服务：Ribbon和Feign组件，实现服务调用的负载均衡SpringCloud微服务：Hystrix组件，实现服务熔断SpringCloud微服务：Turbine组件，实现微服务集群监控SpringCloud微服务：Zuul组件，实现路由网关控制S
ubuntu安装gpu版tensorflow（注意所安装的版本，版本需匹配才能安装成功，文章中会提到）1.安装nvidia显卡驱动直接利用ubuntu的软件更新器选择nvidia驱动即可。software & updates→ Additional Drivers ,初次打开经过几分钟的等待会显示系统推荐的驱动，选择其推荐的进行安装即可。然后命令行执行：nvidia-smi看到以上信息表示
在实际开发中，经常会遇到需要使用Spark与Hadoop进行数据处理和存储的情况。Spark是一个快速、通用的集群计算引擎，而Hadoop是一个开源的分布式存储和计算系统。它们之间的版本对应关系很重要，因为不同版本之间可能会有兼容性问题。
首先，我们来看一下Spark与Hadoop版本对应关系的流程：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 确认Spark与
原创
2024-04-29 11:38:18
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# Spark 与 Hadoop 版本对应关系
在大数据领域，Apache Spark 和 Apache Hadoop 是两个非常重要的开源项目。Spark 是一个快速、通用的集群计算系统，而 Hadoop 则是一个分布式文件系统和计算框架。在实际的应用中，通常会将两者结合起来使用，以发挥它们各自的优势。
但是在使用 Spark 与 Hadoop 的过程中，经常会遇到版本的兼容性问题。不同版本
原创
2024-04-17 03:44:16
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# Spark与Hadoop版本对应关系实现指南
## 介绍
在大数据分析和处理领域，Spark和Hadoop是两个非常重要的开源框架。Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，而Hadoop是一个可扩展的分布式文件系统。在使用Spark和Hadoop进行开发时，确保版本的兼容性非常重要。本文将向刚入行的小白介绍如何实现Spark与Hadoop版本对应关系。
## 整体流程
下面是实现Spa
原创
2023-08-19 07:20:35
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# Hadoop 与 Spark 版本对应关系
在大数据领域，Hadoop 和 Spark 是两个非常流行的开源框架，用于处理和分析大规模数据。Hadoop 是最早出现的大数据处理框架之一，而 Spark 则是近年来备受关注的新兴技术。许多用户可能会疑惑，不同版本的 Hadoop 和 Spark 之间是否有兼容性问题，本文将为大家解答这个问题。
## Hadoop 与 Spark 的基本介绍
原创
2024-03-23 08:17:15
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mybatis-spring集成完整版一、项目整体mybatis接口层、mapper层Service层Test调用测试二、自动生成代码-mybatis generator 主要修改： 接口、mapper、实体类的包结构 需要生成的数据库表 生成的包目录结构：
1 Hadoop系统概述1.1 Hadoop简介Hadoop最初起源于搜索引擎子项目Nutch，是Apache基金会的开源大数据计算平台，其核心组件设计包含有分布式文件系统HDFS及分布式计算框架MapReduce。随着Hadoop项目的开源发展，逐渐扩展成为一个包含Zookeeper、Hive等众多子系统的大数据生态系统。1.2 分布式文件系统HDFSHDFS采用Master/Slave的主从式
