hadoop介绍Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统( Distributed File System),其中一个组件是HDFS(Hadoop Distributed File System)。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低
## Flink运行不依赖Hadoop的实现方法 作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在Flink中实现不依赖Hadoop的运行环境。下面将按照流程逐步进行说明。 ### 流程概览 首先,让我们来看一下整个流程的概览。如下表所示,我们将会使用到以下步骤来实现“Flink运行不依赖Hadoop”。 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤1 | 下载Flink安
原创 10月前
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## 如何实现“flink集群 不依赖hadoop” 作为一名经验丰富的开发者,你要教导一位刚入行的小白如何实现“flink集群 不依赖hadoop”。下面是整个过程的详细步骤,以及每个步骤需要做什么和使用的代码。 ### 流程步骤表格: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 步骤一 | 下载并安装Flink | | 步骤二 | 配置Flink集群 | | 步骤三 | 启动
原创 4月前
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一、概述1.1 大数据概念大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。1.2 大数据面临的问题存储:单机存储有限,需要使用集群(多台机器)存储数据;硬件上必须有足够的存储容量,软件上有对应的容灾机制。分析:单机算力有限,也需要使用集群进行计算(需要在合理的时间内将数据变废为宝)1.3 大数据的特点4V Volume 数据量大 Velo
一、实现原理的比较 (1)Hadoop和Spark都是并行计算,两者都是用MR模型进行计算 (2)Hadoop一个作业称为一个Job,Job里面分为Map Task和Reduce Task阶段,每个Task都在自己的进程中运行,当Task结束时,进程也会随之结束; (3)Spark用户提交的任务称为application,一个application对应一个SparkContext,app中存在多个
# 如何实现“spark集群不依赖hadoop部署” 如果你想在部署Spark集群时不依赖Hadoop,可以通过使用Spark Standalone模式来实现。在这篇文章中,我将向你展示如何实现这一目标,让你能够独立部署Spark集群。 ## 整体流程 下面是实现“spark集群不依赖hadoop部署”的整体流程: | 步骤 | 操作 | | --- | --- | | 1 | 下载并解压
原创 2月前
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Kafka 不依赖 Zookeeper 实现方法 作为一名经验丰富的开发者,我来教你如何实现 Kafka 不依赖 Zookeeper。首先,让我们来了解一下整个流程,并通过表格展示每个步骤。 | 步骤 | 操作 | |------|--------------------------------------| | 1 |
## Dockerfile 不依赖 CentOS Docker 是一个开源的容器化平台,它可以帮助开发者将应用程序打包成一个独立的容器,并提供了一整套工具和接口来管理和部署这些容器。在 Docker 中,Dockerfile 是用来定义容器构建过程的文件,通过编写 Dockerfile,我们可以轻松地自动化构建容器镜像。 在 Dockerfile 中,我们可以指定基础镜像,安装依赖软件,拷贝文
原创 7月前
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# HBase 不依赖 HDFS ## 介绍 HBase 是一个分布式、面向列的开源数据库,它是构建在 HDFS 之上的。然而,HBase 并不依赖于 HDFS,这意味着它可以在不使用 HDFS 的情况下运行。 ## HBase 的架构 HBase 的架构由多个组件组成,包括 HMaster、RegionServer 和 ZooKeeper。 - HMaster:负责管理整个集群的元数据
原创 8月前
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1 个人任务 2 流程变量 1 个人任务1.1 分配任务负责人1.1.1 固定分配在进行业务流程建模的时候指定固定的任务负责人。在properties视图中,添加Assignee项为任务负责人。由于固定分配方式,任务只管一步一步执行任务,执行到每一个任务将按照BPMN的配置去分配任务负责人。1.1.2 表达式分配1.1.2.1 UEL表达式Activit
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第一章 为什么要用flink?一、背景阿里巴巴以9000万欧元的价格收购了位于柏林的Data Artisans这家最牛逼的开源流引擎Flink背后的创业公司。 在Hadoop生态圈,Flink是一个比Spark更新的引擎。Spark你肯定知道了,就是那个取代了MapReduce成为新一代数据处理引擎霸主的。 但是你可能不知道,阿里巴巴内部已经全面用Flink取代了Spark。 所以如果你只学Had
 首先做一个简单的功能对比: DubboSpring Cloud服务注册中心ZookeeperSpring Cloud Netflix Eureka服务调用方式RPCREST API服务监控Dubbo-monitorSpring Boot Admin断路器不完善Spring Cloud Netflix Hystrix服务网关无Spring Cloud Netflix Zuul分
# 实现docker安装flink单独运行不依赖hadoop ## 一、流程图 ```mermaid classDiagram Docker --> Flink ``` ## 二、步骤表格 | 步骤 | 操作 | | ---- | ----------------- | | 1 | 下载并安装Docker | | 2 | 创建一个Flink容
原创 1月前
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部署方式分类1.Local 本地部署 2. Standalone 使用Flink自带的资源调度平台进行任务的部署 3. Standalone-HA高可用的部署方式 4. Yarn 部署1. Local 本地部署应用场景:开发环境部署步骤:设置 JDK运行环境配置 SSH 免密登录下载并解压缩 Flink-1.13.1 到 /export/server修改配置文件 jobmanager.rpc.ad
转载 2023-08-22 14:17:51
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HDFS2.X提出的HA和Federation分别对应解决两个问题 –解决单点故障 HDFS HA:通过主备NameNode解决,当主NameNode出现故障时,快速切换到备NameNode上。 –解决内存受限 HDFS Federation(联邦),多个NameNode水平扩展,每一个分管一部分目录,所有的NameNode共享所有DataNode存储资源。一、先说内存受限问题,这里主要讲
我们在这一课时将讲解 Flink 常见的部署模式:本地模式、Standalone 模式和 Flink On Yarn 模式,然后分别讲解三种模式的使用场景和部署中常见的问题,最后将讲解在生产环境中 Flink 集群的高可用配置。Flink 常见的部署模式环境准备在绝大多数情况下,我们的 Flink 都是运行在 Unix 环境中的,推荐在 Mac OS 或者 Linux 环境下运行 Flink。如果
转载 2023-09-15 18:52:41
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kafka的部署模式单节点Broker部署单节点多Broker部署集群部署(多节点多Broker部署) 实际的生产环境中使用的是第3中方式,以集群的方式来部署kafka。kafka强依赖ZK,如果想要使用Kafka,就必须安装ZK,kafka中的消息偏置信息、kafka集群、topic信息会被存储在ZK中。有人可能会说在在使用kafka的时候就没有安装ZK,那是因为kafka内置了一个Z
问什么是贵人?前些日子跟一亲友讨论,结论是“但凡是能够站在我的角度思考、给予定制化建议,就算是贵人”。想想确实是这样子,遇到的人之中,如若有人能够站在我的角度替我思考一些问题,根据我的现状给予我切实可行的建议的人,就真的是太难得的贵人无疑了。可是这世上又有多少贵人呢?世上难识贵人,可要是多了,又怎么叫贵人呢?遇到更多的人,是会给我建议,会表面上对我...
原创 2021-08-11 09:14:01
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问什么是贵人?前些日子跟一亲友讨论,结论是“但凡是能够站在我的角度思考、给予定制化建议,就算是贵人”。想想确实是这样子
原创 2021-10-13 09:37:51
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## 实现flink的standalone的ha部署不依赖hadoop教程 ### 整体流程 首先我们需要了解什么是Flink以及什么是Standalone和HA部署。Flink是一个流处理引擎,支持实时数据流处理和批处理。Standalone是Flink的一种部署模式,HA是高可用性的缩写,表示系统在出现故障时仍然能够保持可用性。 下面是实现Flink的standalone的HA部署不依赖
原创 6月前
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